NLP文本分类第12页

【自然语言处理】BERT模型

BERT：BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformersBERT是Google于2018年提出的自然语言处理（NLP）模型，它基于Transformer

藓类少女·2025-04-07 00:03

NLP简介及其发展历史

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是人工智能和计算机科学领域中的一个重要分支，致力于实现人与计算机之间自然、高效的语言交流。

Chaos_Wang_·2025-04-07 00:32

NLP/大模型八股专栏结构解析

NLP高频面试题（一）——Transformer的基本结构、作用和代码实现（2）LSTM、GRU和Transformer结构的区别与联系，优缺点分别是什么？

Chaos_Wang_·2025-04-06 23:26

NLP任务之文本分类(情感分析)

目录1加载预训练模型对应的分词器2加载数据集3数据预处理4构建数据加载器DataLoader5定义下游任务模型6测试代码7训练代码#做（中文与英文的）分类任务，Bert模型比较合适，用cls向下游任务传输数据，做分类任务#Bert模型要求一般传一个句子对（两句话）1加载预训练模型对应的分词器fromtransformersimportAutoTokenizer#use_fast=True表示使用R

Hiweir ··2025-04-06 19:57

NLP任务之翻译

目录1加载预训练模型的分词器2加载本地数据集3数据预处理4创建数据加载器5定义下游任务的模型6测试代码7训练代码8.保存与加载训练好的模型#加载预训练的翻译分词器之前需要先安装一个第三方库#-后面接的是清华源!pipinstallsentencepiece-iSimpleIndex#sentencepiece开源工具，可以更好的生成词向量1加载预训练模型的分词器fromtransformersim

Hiweir ··2025-04-06 19:57

LangChain与LlamaIndex，RAG框架该怎么选？

介绍检索增强生成（RAG）将信息检索与生成模型相结合，使其成为问答、摘要和其他自然语言处理（NLP）任务等应用程序的强大技术。

我爱学大模型·2025-04-06 15:33

MATLAB在非线性规划中的应用实践

MATLAB在非线性规划中的应用实践背景简介随着数学建模和计算技术的发展，非线性规划（Non-LinearProgramming,NLP）在工程和科学领域得到了广泛的应用。

一朵小小玫·2025-04-06 08:16

【CV/NLP/生成式AI】

以下是计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和生成式AI（GenerativeAI）的详细介绍，涵盖核心任务、技术方法和典型应用：1.计算机视觉（ComputerVision,CV）核心目标让机器“

严文文-Chris·2025-04-06 06:30

LLM架构解析：门控循环单元（GRU）（第三部分）—— 从基础原理到实践应用的深度探索

本专栏深入探究从循环神经网络（RNN）到Transformer等自然语言处理（NLP）模型的架构，以及基于这些模型构建的应用程序。

硅基创想家·2025-04-06 01:32

GPT 模型原理解析，从五年 NLP 开发经验工程师的角度看在过去的五年里，自然语言处理（NLP）领域取得了令人瞩目的进展总结

GPT模型原理解析：从五年NLP开发经验工程师的角度看在过去的五年里，自然语言处理（NLP）领域取得了令人瞩目的进展。作为一名拥有五年NLP开发经验的软件工程师，我亲眼目睹了这些变革。

monday_CN·2025-04-05 18:14

PyTorch nn.Embedding层的理解

在自然语言处理（NLP）任务中，这种嵌入层被广泛用于将文本数据转换为模型可以处理的数值形式。作用：降维：词汇表可能包含成千上万的单词，如果直接使用one-hot编码，会导致输入向量非常稀疏且维度很高。

YH美洲大蠊·2025-04-05 09:45

嵌入模型和大型语言模型的区别

嵌入模型和大型语言模型在自然语言处理（NLP）和机器学习中扮演着不同的角色：嵌入模型：目的：将单词、短语或句子表示为数值向量，这些向量能够捕捉到语义和句法信息。

AIGC_Connect·2025-04-05 07:04

实现pdf.js批注功能（高亮文本/下划线/导入导出）

Demo地址Demo地址获取方式在：https://demos.libertynlp.com/#/pdfjs-annotation.我仅仅基于pdf.js-dist完成了注释功能的开发，如果你想集成到项目中的话

ElasticPDF-新国产PDF编辑器·2025-04-05 07:31

Python中LLM的模型轻量化架构：MobileBERT与TinyBERT

在当今的人工智能领域，大型语言模型（LLM）如BERT、GPT等已经成为了自然语言处理（NLP）任务的核心。然而，这些模型通常具有庞大的参数量和计算复杂度，这使得它们在资源受限的设备上部署变得困难。

二进制独立开发·2025-04-04 23:10

DeepSeek模型系列 DeepSeek开源了啥？

DeepSeek系列模型是由中国公司深度求索（DeepSeekInc.）开发的一系列人工智能模型，涵盖自然语言处理（NLP）、多模态和代码生成等领域。这些模型以高性能、高效训练和广泛的应用场景著称。

第十人i·2025-04-04 22:32

深度学习，机器学习所涵盖的100多个基本概念总结

目录一、基础算法二、经典算法三、机器学习四、优化算法五、特殊技巧六、深度学习七、NLP算法八、强化学习一、基础算法-Hashmap、Trie树-二分查找及其变形-各大排序算法-冒泡排序、选择排序、插入排序

fpga和matlab·2025-04-04 19:43

生成式AIGC：未来商业的智能化转型

生成式AIGC：未来商业的智能化转型关键词：AIGC，生成式AI，人工智能生成内容，商业智能化，内容创作，个性化，自动化，NLP，图像生成，GPT-3，DALL-E1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展

SuperAGI2025·2025-04-04 15:44

NLP 面试宝典

介绍：本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的自然语言处理(NLP)面试准备的学习笔记与资料，该资料目前包含自然语言处理各领域的面试题积累。

关于NLP那些你不知道的事·2025-04-04 15:14

AI：机器学习模型 - 分类

多类别分类：像手写数字识别（0-9分类），计算机要准确识别手写的单个数字；新闻文本分类（体育/科技/政治等

Thomas Kant·2025-04-04 10:41

【开源】瓦AI自瞄全套上市源码 - 含完整编译教程

项目简介瓦AI智能系统是完整的AI解决方案源码，主要功能包括：自然语言处理(NLP)计算机视觉(CV)语音识别(ASR)知识图谱构建核心功能技术架构前端：Vue3+TypeScript后端：Python3.10

6v6-博客·2025-04-04 05:34

打破EPUB文件的神秘面纱：如何有效加载和使用EPUB文件进行AI文档处理

对于开发者和数据科学家，尤其是那些在处理自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）项目中，能够有效地处理和操作EPUB文件显得尤为重要。

sjufgwgfhoia·2025-04-04 01:16

LangChain 入门到精通

LangChain原理深度剖析：从基础概念到高级应用一、引言在当今人工智能快速发展的时代，自然语言处理（NLP）技术取得了显著的进步。

Android 小码蜂·2025-04-04 00:09

【Python】成功解决UnboundLocalError: local variable ‘a‘ referenced before assignment（几种场景下的解决方案）

技术专长：在CV、NLP及多模态

高斯小哥·2025-04-03 22:55

【机器学习面试经验与互联网公司推荐】

A half moon·2025-04-03 15:13

DeepSeek-R1 API：多场景赋能的智能语言模型

自然语言处理（NLP）作为人工智能的核心领域之一，正在不断突破传统技术的限制，为各行业带来创新和变革。

安静的小员·2025-04-03 03:22

NLP高频面试题（三十一）——多模态预训练模型的主要结构、特征对齐与融合方法及对比损失函数详解

多模态学习的背景与挑战多模态学习旨在让模型同时理解和融合来自不同模态（如图像和文本）的信息，以获得更全面的语义理解。在人类认知中，我们习惯将视觉、语言、听觉等多种信息共同处理，因此发展能够整合多模态数据的人工智能模型具有重要意义。近几年，随着深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域的突破，研究者开始探索将视觉和语言模态进行联合预训练，希望模型能从海量未标注的图文数据中学习通用表示，从而在下游任务（例

Chaos_Wang_·2025-04-03 02:12

python和nltk自然语言处理脚本之家_NLTK基础教程:用NLTK和Python库构建机器学习应用完整版pdf...

本书主要介绍如何通过NLTK库与一些Python库的结合从而实现复杂的NLP任务和机器学习应用。全书共分为10章。第1章对NLP进行了简单介绍。

weixin_39834084·2025-04-02 23:22

python和nltk自然语言处理 pdf_NLTK基础教程:用NLTK和Python库构建机器学习应用完整版pdf...

本书主要介绍如何通过NLTK库与一些Python库的结合从而实现复杂的NLP任务和机器学习应用。全书共分为10章。第1章对NLP进行了简单介绍。

weixin_39531374·2025-04-02 23:52

Transformer理解

它在自然语言处理（NLP）领域取得了革命性的成功，成为许多先进模型（如BERT、GPT系列、T5等）的基础架构。

慢慢变·2025-04-02 22:44

PyTorch深度学习入门与实战教程

通过实例项目如文本分类、图像识

openbiox·2025-04-02 15:01

NLP高频面试题（二十七）——SFT有哪几种参数微调方法？有什么优缺点？

随着大语言模型的普及，高效微调方法逐渐成为研究热点。尤其在监督微调过程中，如何选择合适的参数高效微调（Parameter-EfficientFine-Tuning，PEFT）方法成为关注重点。本文将梳理SFT中常用的几种参数微调方法及各自的优缺点。一、SFT中的参数微调方法常见的参数微调方法主要分为两类：全参微调和PEFT方法。全参微调：所有模型参数都参与微调，能够取得最佳性能，但参数量巨大、计算

Chaos_Wang_·2025-04-02 05:22

常见的人工智能学习框架以及特点、应用场景

应用场景：图像识别、自然语言处理（NLP）、生成模型等

2020314·2025-04-02 03:31

深入解析AI技术：从深度学习到GPT大模型的全面探索

本文旨在通过扩展和深化对深度学习、机器学习分类、强化学习原理、神经网络基础、GPT大模型训练过程及其在自然语言处理（NLP）中的应用等

初眸࿐·2025-04-01 23:32

自然语言处理｜如何用少样本技术提升低资源语言处理？

一、引言在全球化的背景下，自然语言处理（NLP）技术取得了显著进展，为人们的生活和工作提供了便利。然而，大多数NLP研究和应用集中在少数高资源语言上，如英语和中文。

紫雾凌寒·2025-04-01 19:34

NLP 45、【Attention is all you need】模型代码实现及应用

目录一、【Attentionisallyouneed】代码实现1.Modules.pyⅠ、类的定义Ⅱ、初始化方法Ⅲ、前向传播代码运行流程Ⅳ、完整代码2.SubLayers.pyⅠ、多头注意力机制MultiHeadAttention①类的定义②初始化方法③前向传播代码运行流程③完整代码Ⅱ、位置前馈网络PositionwiseFeedForward①类的定义②初始化方法③前向传播代码运行流程④完整代码

L_cl·2025-04-01 18:56

DeepSeek技术全景解析：DeepSeek多头隐式注意力（MLA）解析

特别是在自然语言处理（NLP）领域，注意力机制已经成为了不可或缺的技术之一。今天，我们将详细解析一种极具创新性的注意力机制——DeepSeek的多头隐式注意力（MLA）。

AGI大模型资料分享员·2025-04-01 17:20

JobFit AI-帮你找到合适的工作

核心功能简历解析与评估：利用先进的自然语言处理（NLP）和机器学习技术，JobFitAI能够快速解析简历内容，提取关键信息，如工作经历、教育背景、技能等，并对简历的整体质量进行评估。

数据分析能量站·2025-04-01 15:39

设计模式——设计模式理念

//mp.weixin.qq.com/s/7tKIPtjvDxDJm4uFnqGsgQ)参考：[设计模式——抽象工厂模式](https://mp.weixin.qq.com/s/QRpn41l4RIJnLPr

ShareBeHappy_Qin·2025-04-01 02:00

PaddleNLP UIE 通过OCR识别银行回执信息

为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽

冲上云霄的Jayden·2025-03-31 20:17

【NLP】14. NLP推理方法详解 --- beam search 束搜索以及 graph search 图搜索

BeamSearch在自然语言处理（NLP）任务中，BeamSearch（束搜索是一种比贪心搜索（GreedySearch）更强大的解码方法。

pen-ai·2025-03-31 17:27

DeepSeek：揭秘支持的AI模型与算法全览

以下是一些常见的AI模型和算法类型，DeepSeek可能支持的内容：1.自然语言处理（NLP）文本分类：用于情感分析、垃圾邮件检测等。命名实体识别（NER）：从文本中提取人名、地点、组织等信息。

鸭鸭鸭进京赶烤·2025-03-31 16:52

人工智能在自然语言处理中的应用：从理论到实践的探索

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）一直是人工智能领域的重要研究方向。

Blossom.118·2025-03-31 16:18

一文读懂「Transformer」算法模型

Transformer是Google的团队在2017年提出的一种NLP经典模型，现在比较火热的Bert也是基于Transformer。Transformer模型使用了Self-Atten

朱晓霞AI·2025-03-31 08:51

RAG 技术探秘：原理、架构与多领域应用实践全解析

一、引言1.1研究背景与动机随着自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，大语言模型（LLM）在众多任务中展现出了强大的能力，如文本生成、问答系统和机器翻译等。

hy098543·2025-03-30 22:47

NLP高频面试题（二十一）——deepseek V1-V3 分别有哪些改进，这些改进是如何对模型产生影响的

DeepSeek从V1到V3不断迭代升级，在模型架构、训练方法和推理能力等方面取得了显著进步。对于关注前沿大模型技术的研究者而言，深入理解DeepSeek各版本的改进要点及其对模型性能的影响，具有重要的参考价值。本文将按照时间线梳理DeepSeekV1、V2、V3的核心技术演变，包括架构调整（如混合专家MoE、注意力机制优化）、训练数据规模变化、训练目标改进、推理效率优化（如并行化、KV缓存优化）

Chaos_Wang_·2025-03-30 21:42

LLM中的分块技术：原理、应用与展望

深入探究LLMs中的分块技术，对于推动自然语言处理（NLP）领域的发展具有重要意义。一、分块技术的基本概念分块，简单来说，就是将连续的文本流分解为更小的、连贯的单元，这

大模型之路·2025-03-30 21:11

深入详解自然语言处理（NLP）中的语言模型：BERT、GPT及其他预训练模型的原理与应用

【自然语言处理】——深入详解自然语言处理（NLP）中的语言模型：BERT、GPT及其他预训练模型的原理与应用自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）领域中的重要分支，旨在通过计算机处理和分析自然语言数据

猿享天开·2025-03-30 19:54

AI 对话艺术：Prompt 设计技巧与案例解析

1.1.1Prompt的定义1.1.2Prompt编程与传统编程的区别1.2Prompt的作用与应用场景1.2.1自然语言处理（NLP）1.2.2AI对话系统（ChatGPT、Claude）1.2.3代码生成与优化

码事漫谈·2025-03-30 18:22

LangChain教程 - RAG - PDF解析

系列文章索引LangChain教程-系列文章在现代人工智能和自然语言处理（NLP）应用中，处理PDF文档是一项常见且重要的任务。

花千树-010·2025-03-30 13:11

Java 与 AI 结合的实际操作规程案例

小徐博客·2025-03-30 12:36

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