NLP论文学习第21页

NLP-Beginner任务五学习笔记：基于神经网络的语言模型

**用LSTM、GRU来训练字符级的语言模型，计算困惑度**数据集：https://github.com/FudanNLP/nlp-beginner/blob/master/poetryFromTang.txt

Q小Q琪·2024-01-11 18:16

NLP第四天学习小结

早上8:30听大家分享，很多伙伴分享他们的成长故事，我看到我的死党今天早上穿着一条特别漂亮的裙子，正在台上做分享，她的脸上绽放出幸福自信的笑容。

Minna明红·2024-01-11 16:35

BERT Intro

继续NLP的学习，看完理论之后再看看实践，然后就可以上手去kaggle做那个入门的project了orz。

Karen_Yu_·2024-01-11 14:57

Intro project based on BERT

LeeMeng-進擊的BERT：NLP界的巨人之力與遷移學習这篇博客使用的是PyTorch，如果对PyTorch的使用比较陌生，建议直接去看PyTorch本身提供的tutorial，写的非常详细，还有很多例子

Karen_Yu_·2024-01-11 14:26

每个人竭是自己人生剧本的导演、编剧兼主演

这段时间比较迷恋心理学的学习，昨天就收到一份”大礼”，是NLP一个落地实操课，一看就对此很感兴趣，NLp对于我是默生的。

素心如竹焦点团队·2024-01-11 13:40

Linux常用命令

1.查看端口属于哪个程序lsof-i:8080netstat-tunlp|grep80802.查看一个程序是否运行ps-ef|greptomcat查看所有有关tomcat的进程3.终止线程kill-919979

Vicent_Z·2024-01-11 13:23

查准率与查全率在自然语言处理中的核心概念与联系、核心概念和实践应用，如何使用朴素贝叶斯、SVM 和深度学习实现查准率和查全率的计算？

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，其主要目标是让计算机理解、生成

代码讲故事·2024-01-11 11:59

从零开始复现BERT，并进行预训练和微调

https://gitee.com/guojialiang2023/bert模型BERT是一种基于Transformer架构的大型预训练模型，它通过学习大量文本数据来理解语言的深层次结构和含义，从而在各种NLP

青云遮夜雨·2024-01-11 11:28

【NLP】多标签分类【上】

简介《【NLP】多标签分类》主要介绍利用三种机器学习方法和一种序列生成方法来解决多标签分类问题（包含实验与对应代码）。

Twilight Sparkle.·2024-01-11 11:28

简单几个步骤几行代码一步一步掌握NLP自然语言处理通过Transformers模型实现包括情感分析,垃圾邮件检测,语法纠错,文本推理等

简单几个步骤几行代码一步一步掌握NLP自然语言处理通过Transformers模型实现包括情感分析,垃圾邮件检测,语法纠错,文本推理等。

代码讲故事·2024-01-11 11:55

【论文学习】SOLVING INVERSE PROBLEMS IN MEDICAL IMAGING WITH SCORE-BASED GENERATIVE MODELS

【论文学习】SOLVINGINVERSEPROBLEMSINMEDICALIMAGINGWITHSCORE-BASEDGENERATIVEMODELS前言相关概念线性逆问题基于分数的生成模型扰动过程逆过程采样利用基于分数的生成模型求解逆问题一种简便的线性测量过程形式将给定的观测结果融合进无条件采样过程前言好不容易写完了这么长的一篇

Lyrig~·2024-01-11 10:23

论文学习使用基于NeRF的精炼特征从3D感知Diffusion模型下实现单视点下的人工重建

论文学习使用基于NeRF的精炼特征从3D感知Diffusion模型下实现单视点下的人工重建论文连接前言摘要介绍相关工作2.13D生成的扩散模型2.2单视点下的新视点生成神经场（NeRF）以外的方法基于神经场

Lyrig~·2024-01-11 10:52

【论文学习】InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback

前言：语言模型的输出依赖于预训练的数据集，研究者想要探索无监督领域的模型，使其仅仅依赖无标签的数据就可以实现不错的效果，为了让模型的泛化性能尽可能的强，研究者会提供尽可能大的数据集。但这样的训练方法存在两个问题：一、有效性。模型的性能依赖于训练时使用的文本，但是研究者并不知道无标签的大批量的数据集是否可以使模型学习到解决指定任务的能力，可能对于特定领域来说，模型根本没见过这样的数据；二、安全性，模

Shackles Lay·2024-01-11 06:34

中文分词、去停用词、发现新词

NLP涵盖的内容较多，分词是基础，特别是对中文来说。中文分词目前使用过snownlp、jieba，简单对比下，jieba的默认模识更好用，snownlp分的过细了。

废柴社·2024-01-11 06:06

【论文阅读】InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback

论文链接：InstructGPT关注公众号funNLPer了解更多AI算法文章目录1.摘要2.导论2.1背景2.2方法2.3发现3.方法及实验细节3.1数据集3.2模型3.3实验结果总结1.摘要把语言模型变大并不意味着会让模型更好的理解用户意图

orangerfun·2024-01-11 06:25

解释文本向量化的原理

在自然语言处理（NLP）中，文本向量化是一种常用的技术，用于将文本表示为计算机可以处理的形式。

andeyeluguo·2024-01-11 06:20

杀疯了的ChatGPT——开启AI智能交流新纪元「文末有彩蛋」

广泛的知识覆盖3.零样本学习4.多语言支持5.上下文感知对话如何使用ChatGPT1.智能助手2.个性化交互3.语言学习伙伴4.创造性写作5.技术支持结论文末彩蛋引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP

八了个戒·2024-01-11 04:54

2019-03-15

【优胜行动派️学习日记】[打卡宝宝]：王燕[打卡日期]：2019/3/15[学习内容]：教练式管理[学习笔记]：NLP教练技术的核心工作原理：ABCD法则如何定义‘NLP教练技术’的呢？

meng7277·2024-01-11 03:07

【NLP十二条前提假设之八】

【NLP十二条前提假设之八】八、每一个人都选择给自己最佳利益的行为(Everyonechoosesthebestbehavioratthemoment.)8.1每一个人做任何事都是为满足自己的一些深层需要

屈婧·2024-01-11 01:47

免费英-挪平行语料赠送啦！

因为工作的原因业余时间整理出5W英语-挪威语平行语料，现免费赠送给各位NLP大佬，有意向的同学麻烦私信我获取！希望大家多多交流共同进步！

AONDATA·2024-01-10 23:34

2018-09-13

2018年9月13日360修炼第67天，这两天的修炼一直围绕着NLP的破框法展开，之前一位学员问我：“如果我们一直持有接受的态度与外界互动，是否就纵容了一些不法分子的行为呢？”

丁调调·2024-01-10 21:32

【NLP大脑操作手册07】重定因果

在【NLP大脑操作手册06】里，我们学会了用“重定立场”的方式站在对方的角度看待事情，拿到对方最真实的感受和想法，合力将事情解决。今天将介绍第四种方法：重定因果。

龙姑娘Long·2024-01-10 21:05

Pytorch学习记录-基于CRF+BiLSTM的CGED

理论方面的论文也都是英文的2.AlibabaatIJCNLP-2017Task1:EmbeddingGrammaticalFeaturesintoLSTMsforChineseGrammat

我的昵称违规了·2024-01-10 20:06

实战美年健康AI大赛之二_相关问题与思考

说出来可能有人不信，我只用了五折的lightgbm，参数都没怎么调，去缺失值，去噪，特征选择，归一化，模型融合，目前为止都没做，所有时间都花在NLP上了，其中很多试尝还在进行中，还未加入模型，

xieyan0811·2024-01-10 16:58

深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种：揭秘信息检索的核心原理与应用

文本挖掘和自然语言处理领域,IF-IDF这个名字,从它在20世纪70年代初被发明,已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇.它表示的简单性,应用的有效性,使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示的首选方案.如果要评选一个NLP

汀、人工智能·2024-01-10 14:00

ChatGLM2-6B 大语言模型本地搭建

ChatGLM模型介绍：ChatGLM2-6B是清华NLP团队于不久前发布的中英双语对话模型，它具备了强大的问答和对话功能。拥有最大32K上下文，并且在授权后可免费商用！

雪峰空间·2024-01-10 11:42

机器学习：自然语言处理介绍

机器学习在自然语言处理（NLP）领域扮演着关键的角色，它利用算法和统计模型来处理和理解人类语言。

rubyw·2024-01-10 10:22

人工智能论文解读精选 | PRGC：一种新的联合关系抽取模型

©NLP论文解读原创•作者|小欣论文标题：PRGC:PotentialRelationandGlobalCorrespondenceBasedJointRelationalTripleExtraction

NLP论文解读·2024-01-10 09:43

51-6 Vision Transformer ，ViT 论文精读

ViT取代了CNN，打通了CV和NLP之间的鸿沟，而且挖了一个更大的多模态的坑。ViT未来有可能真就是一个简洁、高效、通用的视觉骨干网络，而且可以完全不用任何标注信息

深圳季连AIgraphX·2024-01-10 08:41

LLM调研笔记

这里写目录标题LLM调研1.外挂知识库2.微调数据prompting和fine-tuning的对比3.NLP的发展4.大语言模型的涌现能力5.大模型的几个关键技术6.数据预处理7.主流架构8.模型训练9

国家一级假勤奋大学生·2024-01-10 07:24

NLP预训练方法：从BERT到ALBERT详解

BERT基于所有层中的左、右语境进行联合调整，来预训练深层双向表征。只需要增加一个输出层，就可以对预训练的BERT表征进行微调，就能够为更多的任务创建当前的最优模型。使用的是Transformer，相对于rnn而言更加高效、能捕捉更长距离的依赖。1.预训练优点假设已有A训练集，先用A对网络进行预训练，在A任务上学会网络参数，然后保存以备后用，当来一个新的任务B，采取相同的网络结构，网络参数初始化的

nnnancyyy·2024-01-10 06:41

【组队学习】Task03：学习BERT和GPT

组队学习资料：datawhale8月组队学习-基于transformers的自然语言处理(NLP)入门Task03主要学习内容：2.3-图解BERT.md2.4-图解GPT.md声明:NLP纯小白,本文内容主要是作为个人学习笔记

诡途·2024-01-10 06:06

Transformers 2023年度回顾：从BERT到GPT4

特别是机器学习(ML)模型在自然语言处理(NLP)领域取得了重大进展。一个关键的突破是引入了“自注意力”和用于序列处理的Transformers架构，这使得之前主导该领域的几个关键问题得以解决。

柴神·2024-01-10 06:32

“不缺钱，只缺人” ，同传翻译的那些事儿

点击左上方蓝字关注我们项目简介“手把手带你学NLP”是基于飞桨PaddleNLP的系列实战项目。

飞桨PaddlePaddle·2024-01-10 05:24

翻译：Building Efficient RAG Systems: A Deep Dive into devv.ai

RetrievalAugmentedGeneration（检索增强生成）最初来源于2020年Facebook的一篇论文：Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-IntensiveNLPTasks

数大招疯·2024-01-10 05:23

20191230高执学习感悟

明白了NLP之道，可能是高级执行师最大的收获。NLP高级执行师的道是什么？我的感悟是：一切问题的根源都是信念价值观。明白了这个道理，就知道了一旦卡住，里面一定有一个需要转换的信念价值观；不

阿春儿1203·2024-01-09 23:03

Hugging face库

1.Transformers是NLP,CV,audio，speechprocessing任务的库。它包含了超过10000个预训练的模型，涵盖了各种NLP任务，如文本分类，问答，文本生成，情感分析等。

carmen_山海·2024-01-09 21:12

循环神经网络语言模型：探索不同的编码器解码器架构

在自然语言处理（NLP）领域，循环神经网络语言模型（RecurrentNeuralNetworkLanguageModels,RNNLMs）是一种常用的方法，用于预测下一个词语在给定上下文中的概率。

OpenChat·2024-01-09 21:46

4.22丰盛日记10

今天相约去一个朋友家里，聊NL,NLP以及情绪与疾病有关的话题，每次相见数小时，总是聊不完的话题，一个平时不善言语的人，打开了话匣子，竟不可收拾。

李思睿vicky·2024-01-09 20:49

论文阅读 BERT GPT - transformer在NLP领域的延伸

文章目录不会写的很详细，只是为了帮助我理解在CV领域transformer的拓展1摘要1.1BERT-核心1.2GPT-核心2模型架构2.1概览3区别3.1finetune和prompt3.2transformer及训练总结不会写的很详细，只是为了帮助我理解在CV领域transformer的拓展1摘要1.1BERT-核心双向编码器加上mask做完形填空超大模型无监督预训练需要整个模型作为pretr

highoooo·2024-01-09 20:03

BERT 模型是什么

凭借其惊人的结果，它迅速成为NLP任务中无处不在的基线，包括一般语言理解，问答和命名实体识别。可以说，BERT为我们如今目睹的生成式AI革命铺

yule.yang·2024-01-09 20:24

帮助孩子学会解决问题，是我们能够给予他们最好的礼物

范美丽20201111学习到张博哥的心手相连nlp人生塑造营七天演讲训练营进入第三天，通过练习口腔操，演说心法，一分钟自我介绍，腹式呼吸。

粉红甜心·2024-01-09 18:31

微软最新研究成果：使用GPT-4合成数据来训练AI模型，实现SOTA！

文本嵌入是各项NLP任务的基础，用于将自然语言转换为向量表示。现有的大部分方法通常采用复杂的多阶段训练流程，先在大规模数据上训练，再在小规模标注数据上微调。

夕小瑶·2024-01-09 16:02

六个核桃Lu·2024-01-09 15:02

SDU-CS在青岛校区

答：computervisionandNLP.然后老师英文问，大致

For the brave·2024-01-09 15:50

做喜欢做的事是享受，做能做的事是幸福，做该做的事是福报。

因为他是永城市第一个上NLP国际专业执行师课程的。又来到他们村所在的这家幼儿园的时候，说实话并没有，因为这个幼儿园的规模小而有所失望，反而使内

程远哥·2024-01-09 15:33

预训练模型的分类，以及代表模型介绍

以下是一些主要类型的预训练模型及其代表性模型：自然语言处理（NLP）模型：自回归语言模型：这类模型根据上文内容预测下一个可能的单词或字符。

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:00

图谱实战 | 安全领域知识图谱建设与典型应用场景总结

转载公众号|老刘说NLP安全知识图谱是网络安全领域专用知识图谱，也是知识图谱应用于安全业务的重要工业尝试。

开放知识图谱·2024-01-09 10:41

NLP -关键词提取

文章目录关于关键词提取TF-IDF思想由来用处名词/概念解释缺点TextRankLDALSA/LSIRake特点关于关键词提取关键词提取（KeyWordExtraction）主要有以下方法：基于统计：tf-idf,TextRank基于词分布：LDA：采用贝叶斯学派的方法对分布信息拟合LSA/LSI：采用SVD的方法暴力破解Rake、Topic-ModelTF-IDFTF-IDF（注意：这里不是减号

小田_·2024-01-09 09:14

【原创·觉察日记】眼不见心不烦

图片发自App20191001张光辉觉察日记：眼不见心不烦有句话说眼不见心不烦，这句话和NLP的次感元相关。所谓次感元便是构成感官和表象的最小单位。

张光辉岁月如歌·2024-01-09 06:07

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