NLP文本处理第9页

周末有四个聚会，你会怎么选？

第一个就是去，当地参加nlp基础学习两天一夜，这课程我几年前在线下和网络有学习过了。如果参加，更多是有机会认识更多女性。

思楠生涯规划·2024-02-06 14:30

css浮动

不会像行内块一样被当做文本处理（没有行内块的

Muko_0x7d2·2024-02-06 14:55

上海NLP课程第一天

院里的香樟树·2024-02-06 13:25

【OCR软件进化史】文字、表格、公式图片识别并与ChatGPT交互

第1年由于日常工作需要大量的文本处理，身为一个全栈pythoner是绝不允许手动复制粘贴。

civilpy·2024-02-06 12:14

基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统（完整系统+开发文档+部署教程等资料）

基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统一、项目概述基于机器学习TF-IDF算法SnowNLP大数据的智慧旅游数据分析可视化推荐系统通过数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化的技术，对景区数据进行爬取和收集

谁不学习揍谁！·2024-02-06 12:01

使用PaddleNLP识别垃圾邮件：用ELECTRA做英文邮件标题分类，英文邮件短标题的分类效果能达到92%以上以及如何使用PaddleNLP加载和微调ELECTRA模型？（附公开数据集）

使用PaddleNLP识别垃圾邮件：用ELECTRA做英文邮件标题分类，英文邮件短标题的分类效果能达到92%以上以及如何使用PaddleNLP加载和微调ELECTRA模型？

代码讲故事·2024-02-06 12:01

使用PaddleNLP识别垃圾邮件：用RoBERTa做中文邮件标题分类，模型在测试集上准确率达到98.3%以上（附公开数据集）

使用PaddleNLP识别垃圾邮件：用RoBERTa做中文邮件标题分类，模型在测试集上准确率达到98.3%以上（附公开数据集）。

代码讲故事·2024-02-06 12:01

使用PaddleNLP识别垃圾邮件：用BERT做中文邮件内容分类，验证集准确率高达99.6%以上（附公开数据集）

使用PaddleNLP识别垃圾邮件：用BERT做中文邮件内容分类，验证集准确率高达99.6%以上（附公开数据集）。

代码讲故事·2024-02-06 12:00

[自然语言处理|NLP] 文本分类与情感分析，数据预处理流程，包括了同义词替换和拼写纠正，以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析（附代码）

[自然语言处理|NLP]文本分类与情感分析，数据预处理流程，包括了同义词替换和拼写纠正，以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析（附代码）。

代码讲故事·2024-02-06 12:30

NLP_Bag-Of-Words(词袋模型)

文章目录词袋模型用词袋模型计算文本相似度1.构建实验语料库2.给句子分词3.创建词汇表4.生成词袋表示5.计算余弦相似度6.可视化余弦相似度词袋模型小结词袋模型词袋模型是一种简单的文本表示方法，也是自然语言处理的一个经典模型。它将文本中的词看作一个个独立的个体，不考虑它们在句子中的顺序，只关心每个词出现的频次，如下图所示用词袋模型计算文本相似度1.构建实验语料库#构建一个数据集corpus=["我

you_are_my_sunshine*·2024-02-06 10:48

20180630第47天案例学习

NLP大师李中莹说过：“欲想孩子有所不同，家长必须先在自己的思想、言谈、行为和情绪表现方面有所不同。自己不准备改变，而只想去改变孩子的家长，是

温明春晓·2024-02-06 10:56

NLP_词的向量表示Word2Vec 和 Embedding

文章目录词向量Word2Vec：CBOW模型和Skip-Gram模型通过nn.Embedding来实现词嵌入Word2Vec小结词向量下面这张图就形象地呈现了词向量的内涵:把词转化为向量，从而捕捉词与词之间的语义和句法关系，使得具有相似含义或相关性的词语在向量空间中距离较近。我们把语料库中的词和某些上下文信息，都“嵌入”了向量表示中。将词映射到向量空间时，会将这个词和它周围的一些词语一起学习，这就

you_are_my_sunshine*·2024-02-06 10:10

精通Python中的正则表达式

tab=BB08J2正则表达式是一种强大的文本处理工具，广泛应用于字符串搜索、替换、验证等多种场景。Python通过内置的re模块提供了对正则表达式的支持。

web安全工具库·2024-02-06 08:08

【机器学习与自然语言处理】预训练 Pre-Training 各种经典方法的概念汇总

【NLP概念合集：一】预训练Pre-Training，微调Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念：标签

溢流眼泪·2024-02-06 07:18

深度学习驱动下的自然语言处理进展及其应用前景

前言自然语言处理（NLP）是一项正在迅速发展的技术，它利用深度学习和大数据技术，让计算机能够更好地理解和生成人类语言。随着NLP的不断进步，我们对于计算机理解和应用语言的能力也取得了显著的提升。

想你依然心痛·2024-02-06 07:46

【NLP】 Word2Vec模型 & Doc2Vec模型

共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python

Sonhhxg_柒·2024-02-06 07:15

改变，从自己开始（NLP学习接龙）

可是nlp告诉我#没有挫败，只有回应讯息#⑩老公希望我和孩子按照他的节奏做事，我们稍微有所耽搁，他立马要带着怒气不停地催促。再怎么事后沟通都没用。

mylittlekitten·2024-02-06 06:47

LoRA：语言模型微调的计算资源优化策略

实验证明，LoRA在多项NLP任务上的表现与许多微调方法（如Adapte

Baihai IDP·2024-02-06 06:53

如何区分是否真正的三赢

学了NLP的我，会习惯用是否“三赢"来分析判断一件事。这个组织竟然包装他们的“游戏"貌似“三赢"。规则是你投入一笔钱，带进3个人而且只允许带3个人（在这我就意识到是传

猫咪06·2024-02-06 06:04

python开发com组件_Python生成COM组件(原创)

经过一段对的使用，发现它确实是一门比较优秀的语言，语法简练，类库丰富且调用简单，在数据库，文本处理，网络编程方面都很棒。

weixin_39968724·2024-02-06 05:38

打破执念

今早在团长的书里读到NLP的位置感知法，每一件事情都可以有三个角度去看待。自己的立场，对方的立场以及公众的立场。

诗酒趁年华__七喜·2024-02-06 03:40

自然语言处理中所有任务的概括

简介：自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于让计算机能够理解、解释、处理人类语言。

茫茫人海一粒沙·2024-02-06 02:04

今日arXiv最热NLP大模型论文：微软提出SliceGPT，删除25%模型参数，性能几乎无损

引言：探索大型语言模型的高效压缩方法随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域的广泛应用，它们对计算和内存资源的巨大需求成为了一个不容忽视的问题。为了缓解这些资源限制，研究者们提出了多种模型压缩方法，其中剪枝（pruning）技术因其在后训练阶段应用的潜力而备受关注。然而，现有的剪枝技术面临着需要额外数据结构支持和在当前硬件上受限的加速效果等挑战。在这篇博客中，我们将探讨一种新的剪枝方案——S

夕小瑶·2024-02-06 01:56

shell中正则表达式

在Linux中，grep，sed，awk等文本处理工具都支持通过正则表达式进行模式匹配示例1：匹配passwd中所有包含atguigu的行。

看山不是山a·2024-02-05 23:07

正则表达式

正则表达式在文本处理中相当重要，各大编程语言中均有支持，但可能使用起来有细微的差别，该学习笔记中元字符介绍一节不特定于某一个编程语言，旨在简要描述正则本身的基本用法。

sinat_26916241·2024-02-05 23:58

DL-Paper精读：MobileBERT

MobileNERT:aCompactTask-AgnosticBERTforResource-LimitedDeviceshttps://arxiv.org/abs/2004.02984BackgroundBERT在NLP

星月野1·2024-02-05 22:01

EMNLP 2023精选：Text-to-SQL任务的前沿进展（上篇）——正会论文解读

导语本文记录了今年的自然语言处理国际顶级会议EMNLP2023中接收的所有与Text-to-SQL相关（通过搜索标题关键词查找得到，可能不全）的论文，共计12篇，包含5篇正会论文和7篇Findings论文

Q同学的nlp笔记·2024-02-05 21:49

一作解读NLPCC最佳学生论文：1200万中文对话数据和预训练模型CDial-GPT

阅读大概需要9分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自|AI科技评论来源|人工智能THU作者|王义达在2020年初开始的新冠病毒蔓延影响下，NLPCC2020采取线上+线下的会议方式，线上线下共缴费注册496

zenRRan·2024-02-05 20:52

Python-Flair 实现英文命名实体识别(NER)

Flair是由ZalandoResearch开发的一个简单的自然语言处理（NLP）库。Flair的框架直接构建在PyTorch上，PyTorch是最好的深度学习框架之一。

小小晓晓阳·2024-02-05 20:36

给人脑换上“芯片”

图片发自AppNLP父母智慧初级班第三天收获:我是来自第三组幸福之家的黄炜红，学习第三天触动最深的有以下几点:一，重复旧的做法，只能得到旧的结果。

阅己阅人·2024-02-05 19:44

2022-04-03

#知识##校园学习##AI##NLP##自然语言处理##人工

跨象乘云·2024-02-05 19:57

NLP——数学基础

文章目录概率论基础概率(probability)最大似然估计(maximumlikelihoodestimation)条件概率(conditionalprobability)全概率公式(fullprobability)贝叶斯公式(Bayes’theorem)贝叶斯决策理论(Bayesiandecisiontheory)最小错误率贝叶斯决策最小风险贝叶斯决策二项式分布(binomialdistrib

晴晴_Amanda·2024-02-05 18:37

NLP自然语言处理

随着人工智能的飞速发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）已经成为了AI领域的一颗璀璨明珠。

AI论道·2024-02-05 17:59

NLTK：一个先进的用来处理自然语言数据的Python程序。

它提供了易于使用的接口，通过这些接口可以访问超过50个语料库和词汇资源（如WordNet），还有一套用于分类、标记化、词干标记、解析和语义推理的文本处理库，以及工业级NLP库的封装器和一个活跃的讨论论坛

遗忘_eea2·2024-02-05 13:36

Hugging face

Huggingface是一个很好的开源社区，包含nlp,cv中最新、最先进的模型和数据集等。

hzhj·2024-02-05 13:51

用Stanford corenlp进行词性标注时遇到的问题

因为毕业设计的需要，得对中英文双语语料进行词性标注了，中文我就用了jieba，英文的没找到别的工具，用了Stanfordcorenlp了，首先用一片短文试运行了一下，运行没问题，但是用我自己的语料（十万行

20c5bd2d61e1·2024-02-05 11:12

从领域外到领域内：LLM在Text-to-SQL任务中的演进之路

标题：SelectiveDemonstrationsforCross-domainText-to-SQL会议：EMNLP2023Findings链接：https://arxiv.org/abs/2310.06302

Q同学的nlp笔记·2024-02-05 11:26

ChatGPT高效提问—基础知识（NLP）

ChatGPT高效提问—基础知识（NLP）自然语言处理（NatureLanguageProcessing,NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够自动处理、理解和生成人类语言。

Bruce_Liuxiaowei·2024-02-05 11:43

NLP入门系列—词嵌入 Word embedding

NLP入门系列—词嵌入Wordembedding2013年，Word2Vec横空出世，自然语言处理领域各项任务效果均得到极大提升。

不二人生·2024-02-05 10:54

自然语言处理从零到入门分词

三、中英文分词的3个典型区别四、中文分词的3大难点五、3种典型的分词方法六、分词工具总结参考分词是NLP的基础任务，将句子，段落分解为字词单位，方便后续的处理的分析。

BlackStar_L·2024-02-05 09:24

【NLP入门教程】二、分词

分词在许多NLP任务中都有重要应用，如文本分类、情感分析和机器翻译等。2.2.1英文分词英文分词相对简单，因为单词之间通常由空格分隔。然而，仅仅依靠空格进行分词可能导致一些问题，如标点符号和缩写等。

晨星同行·2024-02-05 09:21

NLP入门系列—分词 Tokenization

NLP入门系列—分词Tokenization分词是NLP的基础任务，将句子，段落分解为字词单位，方便后续的处理的分析。

不二人生·2024-02-05 09:18

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（3）自然语言处理

自然语言处理：定义、关键技术、技术发展、应用场景与商业化成功一、自然语言处理的定义自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）领域的一个重要分支，它研究的是如何让计算机理解和生成人类自然语言中的文本或语音。

giszz·2024-02-05 08:20

ChatGPT高效提问—基础知识（LM、PLM以及LLM）

这些模型属于自然语言处理领域中最强大、最先进的技术之列，并广泛用于各种NLP任务，例如文本生成、文本分类、情感分析和机器翻译等

Bruce_Liuxiaowei·2024-02-05 08:11

自我察觉，是一个好的开始

以下是NLP接龙记录：第30天:在小区停车场，看到一个外来奔驰车辆像无头苍蝇一样拐来拐去（我们停车场像迷宫），司机看到保安，眼睛放光，问说这个路口能不能出去？保安很烦躁地说:“你自己

mylittlekitten·2024-02-05 07:46

复旦大学NLP团队发布86页大模型Agent综述

复旦大学自然语言处理团队（FudanNLP）发布了一篇长达86页的综述论文，探讨了基于大型语言模型的智能代理的现状和未来。

源代码杀手·2024-02-05 06:57

为什么OpenAI会如此成功？

OpenAI之所以能够成功，可以归因于以下几个关键因素：创新研究与技术突破：OpenAI自成立以来就专注于人工智能领域的前沿研究，尤其是在自然语言处理（NLP）和深度学习领域。

科学禅道·2024-02-05 06:16

ICLR2019 | 模型训练会发生了大量的、反复的样本遗忘现象，如何解决？

每天给你送来NLP技术干货！

zenRRan·2024-02-05 05:16

预训练

在CV和NLP领域，pretraining+finetuning是常用手段。而在推荐实际应用中，预训练也有一定的作用。

shudaxu·2024-02-05 02:28

NLP_语言模型的雏形N-Gram

文章目录N-Gram模型1.将给定的文本分割成连续的N个词的组合(N-Gram)2.统计每个N-Gram在文本中出现的次数，也就是词频3.为了得到一个词在给定上下文中出现的概率，我们可以利用条件概率公式计算。具体来讲，就是计算给定前N-1个词时，下一个词出现的概率。这个概率可以通过计算某个N-Gram出现的次数与前N-1个词(前缀)出现的次数之比得到4.可以使用这些概率来预测文本中下一个词出现的可

you_are_my_sunshine*·2024-02-04 22:52

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