NLP知识图谱论文笔记第15页

NLP的12条前提假设 | 一种理解世界的角度

1.没有两个人是一样的每一个人都有自己的性格、能力、特点，你们在不同的环境里长大，经历了不同的人生，形成了不同的价值观和信念系统，因此对待同一个问题，你们会有不同的看法，你要学会接受和欣赏。你只有尊重别人的不同之处，别人才会尊重你独特的地方。2.一个人不能控制另外一个人每个人的信念、价值观、行为习惯等，只对自己有效，不应该强加给另外一个人。己所不欲勿施于人，己所欲也不能施于人。一个人不能改变另外一

KalvinDai·2024-01-28 21:24

DENOISING DIFFUSION IMPLICIT MODELS 论文笔记

前言生成模型现在主要分为两类，分别是GAN和DiffusionModel，但是GAN存在一个很棘手的问题就是训练不稳定，这也是DiffusionModel相比之下的优势。DDPM是基于Markovian扩散过程的模型，虽然在生成模型上取得了不错的效果，但是同时也存在一个大缺点，就是由于在重建生成阶段是需要一步步进行，步数通常为2000，导致推理时间非常长，需要多次迭代才能产生高质量的生成样本。基于

Unsunshine_Bigboy_?·2024-01-28 20:59

transformers实现各种NLP任务的流程框架

整理了b站up主的教程，加强对于transformers的使用理解，以及针对各种Nlp任务的训练和评估、推理的流程框架个人代码：https://github.com/yuyu990116/transformers_tutorials

鱼鱼9901·2024-01-28 20:28

【扩张卷积or空洞卷积】如何理解Dilated Convolutions(空洞卷积)

article/details/885945501.扩张卷积的提出Multi-ScaleContextAggregationbyDilatedConvolutionsDilatedResidualNetworks论文笔记

华仔168168·2024-01-28 19:47

面了 5 家知名企业的NLP算法岗(大模型方向)，被考倒了。。。。。

最近技术群的一位同学，分享了他面试NLP算法工程师(大模型方向)的经历与经验。直呼太难了。。。。

深度学习算法与自然语言处理·2024-01-28 19:09

大厂面经|NLP 算法实习岗，对我后续找工作太重要了！

最近星球群的两位同学，分享了他们NLP算法岗的实习经历、心得和后续的校招面试经验分享。今天我整理一下，分享一下他们的面试题给大家，如果你对这块感兴趣，可以文末加入我们的技术群。

深度学习算法与自然语言处理·2024-01-28 19:39

言传身留：NLP技术引领机器翻译革新

NLP技术引领机器翻译革新一.引言1.1背景介绍1.2目的和重要性1.2.1NLP技术在机器翻译中的关键作用1.2.2如何改善搜索引擎、语音助手等领域的应用二.NLP技术在机器翻译中的应用2.1文本理解

Jc.MJ·2024-01-28 18:20

自然语言处理（NLP）领域的应用和发展历程

随着深度学习和大数据技术的不断进步，自然语言处理（NLP）领域已经取得了显著的成果。从简单的文本分类到复杂的机器翻译，NLP技术正在不断突破，为人工智能领域带来更多可能性。

白话Learning·2024-01-28 17:47

AI时代你需要知道的：知识图谱技术原理（必读）

知识图谱是什么？

安全牛课堂牛油果·2024-01-28 16:22

钟伦分享第21本书《重塑心灵》

是华人世界的国际级NLP大师。他将NLP应用在实际的管理和销售等领域里，帮助企业提升。他将NLP技巧用于心理治疗方面，引导人们快速提升身心健康。

一切都正好·2024-01-28 15:04

智能的方向

所以人的大脑的作用会越来越重要，手、脚、眼、耳、鼻、触觉会被机械臂、rpa、自动驾驶、双足机器人、OCR、图像识别、nlp、压力传感器、分子传感器这些取代。

戈文波·2024-01-28 14:20

《自然语言（NLP）——人类交流和思维的工具》

自然语言通常是指一种自然地随文化演化的语言，用于人类的日常交流和表达思想。它是人类智慧的结晶，是人类文明的重要组成部分。自然语言是人类交流和思维的主要工具，具有灵活性和多义性，可以根据语境和使用者的意图进行解释和理解。要让计算机更好地理解和生成人类语言，需要从算法、数据、技术等多个方面进行改进和优化，同时也需要考虑到文化和社会因素，这是一个复杂而有趣的挑战。以下是一些关键的方法：自然语言处理（NL

༺心有谦谦结༻·2024-01-28 13:10

首届情感AI大会：当人工智能理解并具备人类感情时……

全文共6077字，预计学习时长16分钟图源：unsplash最近，笔者参加了首届情感AI大会，本次大会由自然语言处理(NLP)、文本分析、情绪分析及其商业应用领域的首席分析师和商业顾问SethGrimes

「已注销」·2024-01-28 13:35

大模型时代还需要知识图谱么？新一代知识图谱语义框架SPG赋能企业数智化转型

企业需要不断地为用户创造价值，同时实现高效的经营管理和风险控制，这对企业的数字化基建提出了很高的要求，也为知识图谱（KnowledgeGraph，KG）、大语言模型（LargeLanguageModel

金融机器智能官方·2024-01-28 13:19

史上最全知识图谱建模实践（上）：本体结构与语义解耦

在“无需复杂图谱术语，7个原则搞定Schema建模”一文中，我们总结了知识建模最佳实践的7个指导原则。本文中，我们将分基础篇、进阶篇，针对不同业务场景的建模需求，由浅及深讲解基于SPG的知识建模的方法和案例，并涉及术语的解释。本文档所提出的建模方案，已经在OpenSPG做了对应的能力支持实现(或开发迭代中)。使用SPG，读者也可以按本文的方法论对自己的业务问题简化抽象，实施对领域知识的建模及对已有

金融机器智能官方·2024-01-28 13:19

大模型+知识图谱双驱架构：新一代《知识语义框架SPG》白皮书

downloadOpenSPGGitHub：https://github.com/OpenSPG/openspg，欢迎大家Star关注~OpenSPG官网：https://spg.openkg.cn/2023年8月27日，在全国知识图谱与语义计算大会

金融机器智能官方·2024-01-28 13:46

ChatGPT 做生信靠谱吗？

我们来看看它自己怎么说：ChatGPT是一款基于自然语言处理（NLP）技术的聊天机器人，它可以帮助用户实现自动聊天。它可以根据用户的输入，自动生成相应的回复，从而实现自动聊天。

11的雾·2024-01-28 12:52

【文本到上下文 #7】探索 NLP 中的 Seq2Seq、编码器-解码器和注意力机制

这些概念是各种NLP应用的基础，从机器翻译到问答系统。这是可以期待的：Seq2Seq模型中的编码器-解码器框架：深入研究Seq2Seq模型的核心结构，其中我们解开了编码器和解码器的角色和功能。

无水先生·2024-01-28 12:43

大模型日报-20240126

https://mp.weixin.qq.com/s/3mdDYQI0WYgIpctyK6q2PA如今，大型语言模型（LLM）及其高级提示策略的出现，标志着对语言模型的研究取得了重大进展，尤其是在经典的NLP

程序无涯海·2024-01-28 12:54

AI Agent框架——MetaGPT技术详解

NLP论文投稿、LLM交流、论文直播群MetaGPT简介简介近年，大语言模型以其强大的自然语言处理能力，成为AI领域的一大热点。它们不仅能生成和理解文本，还能进行复杂的分析和推理。

zenRRan·2024-01-28 11:41

亚马逊云科技在中国推出数字孪生服务；Aurora裁员3%；特斯拉2023年总营收967.73亿美元丨每日大事件...

据介绍，AmazonIoTTwinMaker让开发人员能够汇集来自多个来源（如设备传感器、摄像机和业务应用程序）的数据，并将这些数据结合起来创建一个知识图谱，对企业的楼宇、

数据猿·2024-01-28 11:10

知识图谱de构建与应用（七）：大规模知识图谱预训练

目录7.1知识预训练概述7.1.1预训练语言模型7.1.2知识图谱中的结构化上下文信息7.1.3基于知识增强的预训练模型7.1.4预训练知识图谱模型与预训练语言模型的区别7.2商品知识图谱静态预训练模型

u013250861·2024-01-28 10:26

QA-GNN: 使用语言模型和知识图谱的推理问答

Abstract使用预训练语言模型（LMs）和知识图谱（KGs）的知识回答问题的问题涉及两个挑战：在给定的问答上下文（问题和答案选择）中，方法需要（i）从大型知识图谱中识别相关的知识，并且（ii）在问答上下文和知识图谱上进行联合推理

AI知识图谱大本营·2024-01-28 10:26

Title: 提升大型语言模型在知识图谱完成中的性能

基本信息论文题目:MakingLargeLanguageModelsPerformBetterinKnowledgeGraphCompletionMakingLargeLanguageModelsPerformBetterinKnowledgeGraphCompletion(arxiv.org)https://arxiv.org/pdf/2310.06671.pdf作者:YichiZhang,We

AI知识图谱大本营·2024-01-28 10:26

【Java万花筒】Java智能编程：探寻Jess、JADE、Neuroph和Apache OpenNLP的奇妙世界

Java中的智能力量：Jess、JADE、Neuroph和ApacheOpenNLP深度解析前言在当今数字化的时代，处理和分析大量数据的需求越来越迫切。

friklogff·2024-01-28 10:25

用gensim快速打开词向量

gensim是一个方便的nlp工具，特别是用来导入词向量，这里简单记录一下gensim导入词向量的方法importgensimw2v=gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format

62ba53cbc93c·2024-01-28 09:48

图谱实战 | 无需复杂图谱术语，7个原则搞定Schema建模

转载公众号|SPG知识图谱01前言在OpenSPG最新发布的0.0.2版本中，为了方便大家更好地理解和应用OpenSPG构建知识图谱，发布了知识建模最佳实践的7个指导原则。

开放知识图谱·2024-01-28 08:57

技术动态 | LLM⊗KG范式下的知识图谱问答实现框架思想阅读

转载公众号|老刘说NLP分享一张有趣的图，意思是在分类场景下，使用大模型和fasttext的效果，评论也很逗。

开放知识图谱·2024-01-28 08:57

论文浅尝 | QA-GNN: 使用语言模型和知识图谱的推理问答

2.亮点基于知识图谱的问答（

开放知识图谱·2024-01-28 08:55

【深度学习：开源BERT】用于自然语言处理的最先进的预训练

双向性的优势使用云TPU进行训练BERT结果让BERT为您所用自然语言处理（NLP）面临的最大挑战之一是训练数据的短缺。

jcfszxc·2024-01-28 07:03

NLP学习------HanLP使用实验

在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词，会比不同工具（jieba）的效果要好，因为都是同一模式的分词，分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的，最后结果是只有60几个词不在词向量里，其中大部分为名词，还有些为因语

lanlantian123·2024-01-28 06:51

gitee上全开源openai gpt

华谷GPT能够结合gpt的强大的问答系统和知识图谱，为用户提供全面、准确的答案。不仅能够回答简单问题，还能够针对复杂的问题给出详细的解

qq_28283107·2024-01-28 06:09

GPT等大语言模型是典型的人机环境交互、协同系统

GPT等大语言模型是一种典型的人机环境交互、协同系统，同时也是一种基于Transformer模型的自然语言处理（NLP）模型，使用了大规模的无监督预训练和有监督微调的方法进行训练。

人机与认知实验室·2024-01-28 06:33

AIGC的底层核心结构Transformer是如何彻底改变NLP游戏规则的？OJAC近屿智能带你一探究竟

OJAC近屿智能·2024-01-28 06:45

【论文笔记】GPT，GPT-2，GPT-3

参考：GPT，GPT-2，GPT-3【论文精读】GPTTransformer的解码器，仅已知"过去"，推导"未来"论文地址：ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training半监督学习：无标签数据集预训练模型，有标签数据集微调BERTTransformer的编码器，完形填空，已知“过去”和“未来”，推导中间值论文地址：BERT:Pre-tr

爱学习的卡比兽·2024-01-28 06:44

pytorch 卷积神经网络CNN

www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络CNN1www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络是近年发展起来，并广泛应用于图像处理，NLP等领域的一种多层神经网络。

Jiang_Immortals·2024-01-28 06:06

自然语言处理基于预训练模型的方法代码地址

本书配套案例代码地址https://github.com/HIT-SCIR/plm-nlp-code本书课件及答案请见百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1y6hJhUpya_5_

javastart·2024-01-28 05:50

kashgari的Python项目-NLP框架(实体识别（NER）、词性标注（PoS）和文本分类任务)

简单而强大的NLP框架，在5分钟内为命名实体识别（NER）、词性标注（PoS）和文本分类任务构建最新模型喀什是：人性化。喀什噶尔的代码是直截了当的，有很好的文档和测试，这使得它非常容易理解和修改。

javastart·2024-01-28 05:50

自然语言处理nlp：文本处理库SnowNLP介绍及应用

SnowNLP简介SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库

Cachel wood·2024-01-28 01:53

python snownlp情感分析简易demo(分享)，没有我Python干不成的事！

Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包+项目源码合集①Python工具包②Python实战案例③Python小游戏源码五、面试资料六、Python兼职渠道前言SnowNLP

一秋的编程笔记·2024-01-28 01:50

自然语言处理的发展

人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。方向一：技术进步自然语言处理技术的发展离不开各种关键技术的推动。

Dxy1239310216·2024-01-28 01:04

数学建模论文笔记

一、概述1.数学建模论文组成论文电子版：摘要页、正文、参考文献、附录支撑材料：源程序代码以及调用说明、中间结果、支撑数据等首页：论文题目、摘要、关键词论文正文：问题重述、问题分析、模型假设、符号说明、模型建立与求解、模型检验/模型改进与推广、模型优缺点评价、参考文献、附录论文格式：论文题目–黑体3号、居中；摘要标题–黑体四号、居中；摘要内容–宋体、小4号；关键词–黑体小4号；正文一级标题–黑体四号

VaIOReTto1·2024-01-28 00:07

《自然语言处理的前沿探索：深度学习与大数据引领技术风潮》

《自然语言处理的前沿探索：深度学习与大数据引领技术风潮》一、技术进步：自然语言处理的引擎在自然语言处理（NLP）领域，关键技术的不断进步推动了整个行业的发展。

清水白石008·2024-01-28 00:05

B站弹幕爬虫小试

输入CID号即可importrequestsimportxml.etree.ElementTreeasETimportpandasaspdfromsnownlpimportSnowNLPdefget_bilibili_danmaku

某个勤劳的孩子·2024-01-28 00:28

论文笔记：Self-Supervised Contrastive Pre-Training For Time Series via Time-Frequency Consistency

2022Neurips1intro无监督与训练在NLP和CV领域的应用越来越多他们大多基于合适的，在所有数据上都一致的先验假设例如在NLP中，一个先验假设是不管是什么领域的文本，或者什么语种的文本，都遵循相同的语法规律在时间序列中

UQI-LIUWJ·2024-01-28 00:17

论文笔记：Influence of geographical determinants on the spatial distribution of positioning uncertainties

TransactionsinGIS.20211intro1.1背景手机定位（MPL）数据的质量，尤其是空间准确性或不确定性，直接关系到人类移动性研究结果（交通、城市规划、流行病学、社会学）的可靠性空间准确性主要取决于移动定位技术基站源（COO）、到达角、差分到达时间。。。COO方法原理简单，不消耗大量计算和网络资源原理是以给定时间服务于手机的蜂窝塔的地理坐标作为用户位置的近似值——>MPL数据的空

UQI-LIUWJ·2024-01-28 00:46

论文笔记：Urban visual intelligence: Uncovering hidden city profiles with street view images

pnas20221方法介绍基于计算机视觉和街景图像来探索城市环境与居民生活的关系2研究区域美国的七个大都市区3实验结果3.1使用SVF（谷歌街景）估计健康、犯罪、交通和贫困街景变量被聚合到不同的空间分辨率，即人口普查区域（CT）和人口普查街区组（CBG）(A)模型拟合R²比较的散点图。仅使用SVF的模型在估计大多数变量时通常表现优于使用POI特征的模型(B)使用SVF估计与交通相关变量的R²。SV

UQI-LIUWJ·2024-01-28 00:16

自然语言处理中的Transformer架构

1.背景介绍1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类自然语言。

OpenChat·2024-01-27 23:08

综述｜如何利用LLM做多模态任务？

作者｜胡安文（知乎同名）进NLP群—>加入NLP交流群大型语言模型LLM（LargeLanguageModel）具有很强的通用知识理解以及较强的逻辑推理能力，但其只能处理文本数据。

zenRRan·2024-01-27 23:56

呼叫中心语音质检解决方案-苏州磐石云

呼叫中心语音质检解决方案是一种利用自动语音识别（ASR）和自然语言处理（NLP）技术来分析和评估呼叫录音的工具。

qq_191999713·2024-01-27 21:52

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