NLP论文学习

深入探索智能问答：从检索到生成的技术之旅

一、智能问答概述智能问答(IntelligentQuestionAnswering,IQA)是自然语言处理（NLP）中的一个核心子领域，旨在设计和开发
工业甲酰苯胺·2024-01-17 06:38

java调用Hanlp分词器获取词性；自定义词性字典

一、配置pom，导包：com.hankcshanlpportable-1.6.8二、java代码实现分词：/****hanlp分词*@paraminput*/publicstaticMapgetOut(
你好龙卷风！！！·2024-01-16 21:08

使用PaddleNLP识别垃圾邮件准确率98.5%的垃圾邮件分类器（附数据集下载）

使用PaddleNLP识别垃圾邮件准确率98.5%的垃圾邮件分类器（附数据集下载）。什么是垃圾邮件？垃圾邮件泛指未经请求而发送的电子邮件，例如未经发件人请求或允许而发送的商业广告或非法的电子邮件。
代码讲故事·2024-01-16 21:29

今天的领悟

感谢NLP平台给了我一个机会，感谢马老师精彩的教学，感谢
胖龙_fd9d·2024-01-16 19:48

一周NLP实践记录

幸好在nlp执行师课堂也做过类似的练习。当时和伙伴对练，她要我大声、再大声、再再大声。那时还没搞懂为啥。现在我明白那是给大脑创建新的回路。
晴空壹鹤·2024-01-16 18:31

springboot 通过代码自动生成pid

获取pid有很多种写法，简答粗暴netstat-nlpport|grepport|grep-v。其实springboot本身就有更简单方式来
神易风·2024-01-16 17:06

【AIGC入门一】Transformers 模型结构详解及代码解析

Transformers开启了NLP一个新时代，注意力模块目前各类大模型的重要结构。作为刚入门LLM的新手，怎么能不感受一下这个“变形金刚的魅力”呢？
不想动脑筋的亮亮·2024-01-16 15:59

【大模型】大语言模型前沿技术系列讲座-学习笔记2：Transformer -＞ChatGPT

系列讲座的内容由浅入深，讲解非常细致，没有任何水分，很适合我这种NLP刚入门的小白，听了这些讲座之后感觉收获满满8.26讲座安排（实际时长17：30-21
不雨_亦潇潇·2024-01-16 15:28

自然语言处理实战项目25-T5模型和BERT模型的应用场景以及对比研究、问题解答

T5是一种序列到序列模型，可以处理各种NLP任务，而BERT主要用于预训练语言表示。T5使用了类似于BERT的预训练方式，但采用了更广泛的输入输出形式。
微学AI·2024-01-16 14:40

AIGC大模型必备知识——LLM ，你知道它是如何训练的吗？小白必读深度好文

我们的大模型商业化落地产品更多AI资讯请关注Free三天集训营助教在线为您火热答疑‍近年来，人工智能（AI）领域经历了令人瞩目的增长，尤其是自然语言处理（NLP）。
OJAC近屿智能·2024-01-16 14:03

RAG检索式增强技术是什么——OJAC近屿智能带你一探究竟

我们的大模型商业化落地产品更多AI资讯请关注Free三天集训营助教在线为您火热答疑‍RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）模型是一个创新的自然语言处理（NLP）技术，它结合了传统的信息检索方法和现代的生成式语言模型
OJAC近屿智能·2024-01-16 14:30

【Python相关】anaconda介绍、安装及conda命令详解

❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注，后续会继续输入更多优质内容❤️有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）博主原文链接：https
Chaos_Wang_·2024-01-16 14:52

NLP复习笔记-FA

DFA和NFA的区别1.DFA没有epsilontransaction（必须读入字符）2.对每一个确定的状态和读入字符，最多只能到一个下个状态，（不能有多的选择）Recognitioninputposition:0-ninitialconfiguration:(q0,0)agenda:asetofconfigurations,initialempty如何计算一个新的configuration从ag
乔茜_7b45·2024-01-16 12:28

深度学习：大规模模型分布式训练框架DeepSpeed

特别是在自然语言处理（NLP）等领域，模型大都达到了数十亿甚至数千亿参数的规模，这就需要多卡或者多节点分布式训练。为了有效地训练这些巨型
AI Player·2024-01-16 12:31

NLP 学习资源

2021年1月31日贪心学院高级课程课程拼团PART1:基础篇自然语言处理概述|什么是自然语言处理|自然语言处理的现状和前景|自然语言处理应用|自然语言处理经典任务|学习自然语言处理技术数据结构与算法基础|时间复杂度、空间复杂度|斐波那契数列的时间和空间复杂度|动态规划算法|经典的DP问题|练习：DP问题的代码解法|专题：时序分析中的DTW算法机器学习基础-逻辑回归|分类问题以及逻辑回归重要性|逻
红烧肉_2121·2024-01-16 11:10

机器学习在什么场景下最常用-九五小庞

机器学习在多个场景中都有广泛的应用，下面是一些常见的应用场景：自然语言处理（NLP）：如语音识别、自动翻译、情感分析、垃圾邮件过滤等。数据挖掘和分析：如市场分析、用户画像、推荐系统、欺诈检测等。
Up九五小庞·2024-01-16 10:33

开源项目汇总：机器学习前沿探索 | 开源专题 No.60

这些组件与领域无关，被视觉、NLP等领域的研究人员广泛使用。以研究为先导：xFormers包含在pytorch等主流库中还不可用的尖端组件。注重效率：因
开源服务指南·2024-01-16 10:01

LLM论文：ALCE （Enabling Large Language Models to Generate Text with Citations）

这是一篇RAG领域的文章，原文在这：https://aclanthology.org/2023.emnlp-main.398.pdf时间[Submittedon24May2023(v1),lastrevised31Oct2023
__心似大海__·2024-01-16 08:19

【文本到上下文 #5】：RNN、LSTM 和 GRU

一、说明欢迎来到“完整的NLP指南：文本到上下文#5”，这是我们对自然语言处理（NLP）和深度学习的持续探索。
无水先生·2024-01-16 08:42

必示科技联合多家单位发布 OpsEval：运维大语言模型评测榜单

评测榜单：https://opseval.cstcloud.cn/论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.0763701/引言大规模语言模型（LLMs）在NLP相关任务如翻译、摘要和生成方面展现出了卓越的能力
BizSeer必示科技·2024-01-16 07:10

人工智能在电影行业的应用

以下是一些人工智能在电影行业中的主要应用：制作阶段：剧本生成：利用自然语言处理（NLP）技术，人工智能能够分析大量的剧本和电影数据库，生成新的剧本概念或辅助编剧。
胡图不迷糊·2024-01-16 07:37

《神奇的NLP：改变人生的非凡体验》第4章

读了这章，我差点又不想读了，前半部分没什么重要的内容。不过还好最后一节有一段很好的内容，即“一致性”。文中描述的这个类型的人正是我想要成为的。第4章：整理你的思想成功的法门1.通用模型：①身份/角色②价值观与信念/看法③能力④行为⑤环境//利用通用模型的关键：有明确的目标第1节：你的目标明确吗2.想要掌控生活，先要了解不适感来自五个层面的哪个：①你扮演的是何种角色？②你有何种价值观与信念？③你是否
掉线王·2024-01-16 05:41

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 利用 ParsBERT 和预训练 mT5 进行波斯语抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法A.序列到序列ParsBERTB、mT5四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言LeveragingParsBERTandPretrainedmT5forPersianAbstractiveTextSummariza
yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:52

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 基于动态记忆网络的抽取式摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ExtractiveSummarizationBasedonDynamicMemoryNetwork（21）0、论文摘要我们提出了一种基于Bert和动态记忆网络的提取摘要模型。
yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:51

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用 GA-HC 和 PSO-HC 改进新闻文章的文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试二.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ImprovedTextSummarizationofNewsArticlesUsingGA-HCandPSO-HC（21）0、
yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:51

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS HG-News：基于生成式预训练模型的新闻标题生成

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言HG-News:NewsHeadlineGenerationBasedonaGenerativePre-TrainingModel（2108）0、论文摘要自从神经网络方法应
yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:19

将事件抽取看作机器阅读理解（EMNLP2020）

1、写作动机：以前的事件抽取方法通常被建模为分类任务，这些任务需要大量数据，并且存在数据稀缺问题。2、用MRC解决事件抽取的优势：1）通过将EE作为MRC，我们可以利用MRC的最新进展(例如，BERT)来增强EE任务，这可能会极大地加强模型中的推理过程。2）我们可以直接利用丰富的MRC数据集来提高EE的性能，这可能会缓解数据稀缺问题(这被称为跨域数据增强)。第二个优势也为零样本EE打开了一扇门:对
Ly大可爱·2024-01-16 03:31

多语言历史报纸广告事件抽取（ACL2023）

其次，大多数现成的NLP模型是在现代语言文本上训练的，这使得它们在应用于历史语料库时效果显著降低。这对于研究较少的任务以及非英语语言尤为棘手。
Ly大可爱·2024-01-16 03:31

Mindspore 公开课 - gpt2

1seq_len=10embed_dim=768x=Tensor(np.random.randn(batch_size,seq_len,embed_dim),mindspore.float32)frommindnlp
coyote_xujie·2024-01-15 22:08

self-attention机制详解

目前，对于我们的network，给定的input大都是一个向量：但是对于更复杂的情况，我们的input是asetofvec:举例：nlp中的句子，对于每个word都是一个wordembedding：图学习中每个节点有一个
图学习的小张·2024-01-15 21:10

感恩日记第223天20190710

感恩nlp家人约我到群里去做分享！感恩妈妈给机会让我帮他做拍打！
屈玉华·2024-01-15 20:15

AutoGluon安装及示例

AutoGluon安装及示例文章目录AutoGluon安装及示例AutoGluon_BackgroundAutoGluon安装运行示例打印相关配置信息数据预处理过程特征工程模型训练NLP模型训练使用模型
Every DAV inci·2024-01-15 19:03

NLP（五）命名实体识别（NER）

本文将会简单介绍自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）。
TFATS·2024-01-15 17:26

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 用于摘要法律文本的有效深度学习方法

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言Effectivedeeplearningapproachesforsummarizationoflegaltexts（22）0、论文摘要数字形式的法律判决文件的可用性为信息提取和应用提供了众多机会。由于这
yuyuyu_xxx·2024-01-15 17:11

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS01 通过对比学习增强 Seq2Seq 自动编码器进行抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法A文档增强B.自我监督对比学习C.序列到序列架构四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言EnhancedSeq2SeqAutoencoderviaContrastiveLearningforAbstractiveTextSummar
yuyuyu_xxx·2024-01-15 17:11

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 数据驱动的英文文本摘要抽取模型的构建与应用

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言ConstructionandApplicationofaData-DrivenAbstractExtractionModelforEnglishText（2204）0、论文摘
yuyuyu_xxx·2024-01-15 17:10

一份最新的、全面的NLP文本分类综述

AComprehensiveReview（ComputerScience,Mathematics-ArXiv）2020Link：https://arxiv.org/pdf/2004.03705.pdf这是一份最新的、全面的NLP
zenRRan·2024-01-15 17:06

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 一种新颖的优化的与语言无关的文本摘要技术

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ANovelOptimizedLanguage-IndependentTextSummarizationTechnique（2204）0、论文摘要大量文本数据以多种语言以电子方
yuyuyu_xxx·2024-01-15 17:33

ai智能语音机器人系统的话术怎样设置效果比较好

设置一个AI智能语音机器人的话术，以实现最佳效果，涉及以下几个关键方面：1.自然语言处理（NLP）：AI机器人的话术需要能够理解和处理用户的自然语言输入。
VO_794632978·2024-01-15 15:02

ChatGPT和文心一言的技术特点

ChatGPT是一种自然语言处理（NLP）技术，可以帮助开发者构建自然语言交互系统，并能够根据用户的输入，以及上下文环境，生成自然语言回复，所以ChatGPT具备一定的强大能力。
半醒半浮生WH·2024-01-15 14:08

举例说明自然语言处理（NLP）技术

自然语言处理（NLP）技术可以应用于多个领域，以下是几个例子：机器翻译：NLP技术可以将一种语言翻译成另一种语言。例如，谷歌翻译使用NLP技术将输入的英文文本翻译成其他语言，使得跨语言沟通更加便捷。
酷爱码·2024-01-15 10:37

经典论文学习：Attention Is All You Need（Transformer）

1，概述《AttentionIsAllYouNeed》是一篇由GoogleDeepMind团队在2017年发表的论文，该论文提出了一种新的神经网络模型，称为Transformer模型，用于自然语言处理任务。该模型的创新点在于使用了一种称为“自注意力机制（self-attentionmechanism）”的技术，以取代传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等结构，这使得模型在处理序列数
才能我浪费·2024-01-15 07:37

Jenkins构建动态jnlp-slave

动态slave的优点个人觉得当Slave处于空闲状态时，也不会完全释放掉资源。一个字太抠了下面开始：创建一个动态节点configureClouds1.创建密钥证书、创建他们:1.复制密钥部分certificate-authority-data:LS0tLS1CRUdJechoLS0tLS1CRUdJ|base64-d>ca.crt2.复制密钥部分client-certificate-data:LS
野猪佩挤·2024-01-15 06:24

快乐和成功需要我们主动地趋近

学习和传播身心语言程序学（NLP）已经超过十年了，一切历历在目，唯一遗憾的是刚开始并没有意识到NLP会给人生带来这么多，乃至重新塑造我的生命。如果可以重来一遍，我想竭尽全力的感受和观察。
创造者·2024-01-15 02:49

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用深度强化学习及其他技术进行自动文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1.Seq2seq模型2.2.强化学习和序列生成2.3.自动文本摘要三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言AutomaticTextSummarizationUsingDeepReinforcementLe
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:57

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 智能树提取文本摘要深度学习

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言AnIntelligentTreeExtractiveTextSummarizationDeepLearning（21）0、论文摘要在最近的研究中，深度学习算法为自然语言提供了
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:56

NLP论文阅读记录 - | 使用 BRIO 训练范式进行抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果标准抽象模型微调抽象模型微调抽象模型和BRIO微调抽象模型和BRIO-Loop五总结结论局限前言AbstractiveTextSummarizationUsingtheBRIOTrainingParadigm（2305）codepaper0、论文
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:26

NLP论文阅读记录 - 2021 | 使用深度强化模型耦合上下文单词表示和注意机制的自动文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1单词表示2.2文本摘要方法三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Automatictextsummarizationusingdeepreinforcedmodelcouplingcontextualiz
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:26

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用分层多尺度抽象建模和动态内存进行抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言AbstractiveTextSummarizationwithHierarchicalMulti-scaleAbstractionModelingandDynamicMemory（2107）在本文中，我们
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:26

自然语言处理(NLP)之词义消歧(WSD)的简介与实现

词义消岐简介词义消岐，英文名称为WordSenseDisambiguation，英语缩写为WSD，是自然语言处理（NLP）中一个非常有趣的基本任务。那么，什么是词义消岐呢？
IT之一小佬·2024-01-15 02:56
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