NLP论文阅读第10页

【自然语言处理（NLP）】jieba分词的使用（分词模式、关键词提取）

搜索引擎模式2.4词性标注2.5加载自己的分词文件3.查看词频4.关键词提取个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍**自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP

道友老李·2025-01-25 23:49

【OTFS与信号处理：论文阅读1】：考虑分数多普勒的OTFS系统有效信道估计（24.01.16更新）

【OTFS与信号处理：论文阅读1】EfficientChannelEstimationforOTFSSystemsinthePresenceofFractionalDoppler前言一、摘要及背景摘要分数多普勒的引入估计分数多普勒的意义研究现状二

Cuby!·2025-01-25 20:59

情感分析常见算法与模型及实现步骤

【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

自然语言处理（NLP）-总览图学习

文章目录自然语言处理（NLP）-总览图学习1.一张总览图的学习1.语音学（Phonology）2.形态学（Morphology）3.句法学（Syntax）4.语义学（Semantics）5.推理（Reasoning

汤姆和佩琦·2025-01-25 16:24

论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参）

一、论文信息论文名称：DeepFake-Adapter:Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队：项目主页：https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter（代码暂未开源）二、动机与创新动机：目前的deepfake检测模型泛化能力差，将其归因于过拟合于低级的伪造模式，现有的deepfake检测方法仅关注低级别的伪

海拉鲁的小厨娘·2025-01-25 16:52

大模型GUI系列论文阅读 DAY4：《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》

摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型，但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战，限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法，但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战，我们提出了PREDICT，一种基于多代理（multi-agent）概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段：（1）PRE（基于视角的推理）

feifeikon·2025-01-25 15:50

图神经网络系列论文阅读DAY1：《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》

摘要翻译：社交网络是全球范围内分享内容的重要在线渠道之一。在这种背景下，预测一篇帖子在互动方面是否会产生影响，对于推动这些媒体的盈利利用至关重要。在现有研究中，许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题，这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中，我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关，即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。因此，我们提出了一种基于图神经网络（GraphNeur

feifeikon·2025-01-25 15:18

国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗？

以下是对这一问题的详细探讨：1.技术基础（1）现状国内AI技术：国内的AI技术发展迅速，尤其在深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。

AIWritePaper官方账号·2025-01-25 08:28

【Lora微调】提高模型效率的创新方法

前言在自然语言处理（NLP）和机器学习的研究和应用中，随着模型规模的不断扩大，模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。

@fishv·2025-01-25 07:19

从文字到思维：呆马GPT在人工智能领域的创新之旅

GPT领域的发展推动了自然语言处理（NLP）技术

呆码科技·2025-01-24 20:28

BERT模型在情感分析中的应用：探寻文本情感的智能之路

随着互联网的普及和社交媒体的兴起，情感分析（SentimentAnalysis）已成为自然语言处理（NLP）领域的重要研究方向。

Echo_Wish·2025-01-24 20:26

【自然语言处理（NLP）】NLTK的使用（分句、分词、词频提取）

主要功能模块安装使用分句分词去除标点符号去除停用词stopword噪音单词,词频提取个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP

道友老李·2025-01-24 14:14

【自然语言处理（NLP）】序列数据研究（创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析）

文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP

道友老李·2025-01-24 14:43

网络安全大模型和人工智能场景及应用理解

AI的一个重要分支是（NLP），即让计算机理解和生成自然语言。NLP的一个核

hao_wujing·2025-01-24 12:59

自动检测和机器审核系统实现

情感分析与情境理解步骤细节：4.机器学习模型训练步骤细节：5.深度学习模型步骤细节：6.多模态审查步骤细节：7.用户行为分析与违规预测步骤细节：总结二、常用的分词工具1.jieba2.THULAC3.HanLP4

╰つ゛木槿·2025-01-24 05:55

使用 Tokenizers 分割文本：深入了解与实践

在开发应用自然语言处理（NLP）模型时，一个常见的需求是将文本拆分为较小的块，通常称为“tokens”。

AWsggdrg·2025-01-24 03:42

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续2：《使用指令微调基础模型的多模态网页导航》

摘要自主网页导航的进展一直受到以下因素的阻碍：依赖于数十亿次的探索性交互（通常采用在线强化学习），依赖于特定领域的模型设计，难以利用丰富的跨领域数据进行泛化。在本研究中，我们探讨了基于视觉-语言基础模型的数据驱动离线训练方法，以改进网页代理的性能。我们提出了一种名为WebGUM的指令跟随多模态代理，该代理能够同时观察网页截图和HTML页面，并输出网页导航操作，例如点击和输入文本等。WebGUM通过

feifeikon·2025-01-24 02:33

大模型GUI系列论文阅读 DAY3：《GPT-4V(ision) is a Generalist Web Agent, if Grounded》

摘要近年来，大型多模态模型（LMMs）的发展，特别是GPT-4V(ision)和Gemini，迅速扩展了多模态模型的能力边界，不再局限于传统任务如图像描述和视觉问答。在本研究中，我们探讨了LMMs（如GPT-4V）作为通用网页代理的潜力，这类代理能够根据自然语言指令完成任意网站上的任务。我们提出了SEEACT，这是一种通用网页代理，利用LMMs的视觉理解能力，实现网页上的操作。我们在最新的MIND

feifeikon·2025-01-24 01:58

Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析

前言在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一个非常常见且重要的应用。情感分析通常用于识别文本中的情感，例如判断一条微博或评论是正面、负面还是中性。

程序员徐师兄·2025-01-24 00:47

深入理解旋转位置编码（RoPE）及其在大型语言模型中的应用

的实现细节1、RotaryEmbedding类设计2、apply_rotary_pos_emb函数3、demo_apply_rotary_pos_emb函数三、完整RoPE代码Demo前言随着自然语言处理（NLP

tangjunjun-owen·2025-01-23 21:00

[python][whl]pyltp的whl格式文件所有版本下载地址汇总

pyltp：Python中的中文自然语言处理工具在数字化时代，自然语言处理（NLP）成为了与机器进行交互的关键技术。对于中文，由于其独特的语言结构和复杂性，专门的工具和库显得尤为重要。

FL1623863129·2025-01-23 12:30

Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理：从文本挖掘到智能对话

Java作为一种高效、灵活的编程语言，在大数据文本分析与自然语言处理（NLP）中发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Java开发大数据文本分析和自然语言处理（NLP）应用，带领你从文

一只蜗牛儿·2025-01-23 10:40

未登录词 Out-of-Vocabulary, OOV

未登录词是自然语言处理（NLP）任务中常见的挑战之一，因为它们可能导致模型无法正确处理或理解这些词汇，从而影响模型的性能。以下是一些关于未登录词的详细解释和处理方法：###未登录词的来源1.

risc123456·2025-01-23 08:30

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。

AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

大语言模型原理与工程实践：网页数据

大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）作为自然语言处理（NLP）领域的前沿技术，能够从海量的网页数据中提取有价值的信息，进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。

AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

使用VolcEngine Maas Chat进行语言模型对话的入门指南

技术背景介绍VolcEngineMaasChat模型提供了一种便捷的方式进行对话接口的设计与实现，特别是对于自然语言处理(NLP)应用。

dagGAIYD·2025-01-23 04:53

使用ModelScope实现高效句嵌入生成

技术背景介绍在自然语言处理（NLP）任务中，向量化文本（嵌入）是许多下游任务（如语义搜索、文本分类、问答系统等）的核心步骤之一。

dagGAIYD·2025-01-23 04:23

Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention）

Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。

AI大模型应用之禅·2025-01-23 02:33

《论文阅读》用于产生移情反应的迭代联想记忆模型 ACL2024

《论文阅读》用于产生移情反应的迭代联想记忆模型ACL2024前言简介任务定义模型架构EncodingDialogueInformationCapturingAssociatedInformationPredictingEmotionandGeneratingResponse

365JHWZGo·2025-01-22 17:28

论文阅读--Qwen2&2.5技术报告

Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken（7万亿）的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen（Bai等人，2023a）的做法，我们采用了基于字节级字节对编码的相同Tokenizer所有大小的模型都采用一个共有词汇表，包含151,643个常规词元和3个控制词元2.2模型架构基于Transformer架构的大型语言模型，具

__如果·2025-01-22 17:55

大模型GUI系列论文阅读 DAY3续4：《TREE SEARCH FOR LANGUAGE MODEL AGENTS》

摘要自主代理由语言模型（LMs）驱动，已在执行诸如网页自动化等决策任务方面展示出良好前景。然而，语言模型的一个主要局限在于：它们主要针对自然语言理解和生成进行了优化，在解决现实世界的计算机任务时，难以应对多步推理、规划以及环境反馈的利用。为了解决这一问题，我们提出了一种推理时搜索算法，使语言模型代理能够在交互式网页环境中执行显式的探索和多步规划。我们的方法是一种基于最佳优先（best-first）

feifeikon·2025-01-22 17:23

多头潜在注意力（MLA）是怎么来的，什么原理，能用简单的示例解释么

多头潜在注意力（Multi-HeadLatentAttention，简称MLA）是一种改进的注意力机制，旨在提高自然语言处理（NLP）模型的推理效率和性能。

百态老人·2025-01-22 14:55

从0到1打造企业AI知识库-课程目录

2.AI在知识库中的作用AI赋能的核心技术：NLP、知识图谱、大模型。AI知识库的未来趋势与行业案例。第二章：搭建企业知识库的整体规划3.从需求分析到方案设计识别业务场

MaxCode-1·2025-01-22 14:53

深度学习Transformer框架

它是2017年由Vaswani等人提出的，在NLP领域取得了很大的成功。Transformer的主要优势在于它可以并行地处理输入序列中的所有元素，并且不依赖于序列长度。

Clown爱电脑·2025-01-22 09:16

Transformer模型全面解析：工作原理、应用与未来展望*

概述：深入探讨Transformer模型的工作原理，分析其在NLP领域的应用场景，并展望其未来发展趋势。本文为您提供关于Transformer模型的全面指南。

泰山AI·2025-01-22 09:46

一切皆是映射：Transformer架构全面解析

背景介绍自2017年，Transformer（自注意力机制）架构的问世以来，它已经成为自然语言处理（NLP）领域的主流技术之一。

AI天才研究院·2025-01-22 09:16

2.6 聚焦：Word Embedding

它是自然语言处理（NLP）中不可或缺的一部分，为文本数据提供了强大的表示能力。

少林码僧·2025-01-22 04:39

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

关键词：协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR：ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器（ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本，采用一对一的集合匹配，会导致对编码器输出的监督稀疏，严重损害编码器的区分特征学习，反之亦然，也会影响解码器中的注意力学习。为了缓解这个问题，作者提出了一种新颖的协同混合分配训练方案，名

分享总结快乐·2025-01-22 04:38

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色

AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续：《一个具备规划、长上下文理解和程序合成能力的真实世界Web代理》

摘要预训练的大语言模型（LLMs）近年来在自主网页自动化方面实现了更好的泛化能力和样本效率。然而，在真实世界的网站上，其性能仍然受到以下问题的影响：(1)开放领域的复杂性，(2)有限的上下文长度，(3)在HTML结构上的归纳偏差不足。我们提出WebAgent，一个由LLM驱动的智能代理，能够通过自我学习的方式，在真实网站上按照自然语言指令完成任务。WebAgent通过将指令提前规划，将其分解为子指

feifeikon·2025-01-21 15:19

论文阅读笔记：AI+RPA

文章目录论文题目下载地址论文摘要论文题目Challengesandopportunities:ImplementingRPAandAIinfrauddetectioninthebankingsector下载地址点击这里下载论文摘要在银行业中，将机器人流程自动化（RPA）和人工智能（AI）集成用于欺诈检测是一项重大变革，既带来了挑战，也带来了机遇。随着金融机构面临日益复杂的欺诈企图，RPA和AI成为

几道之旅·2025-01-21 07:06

论文阅读：Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement-google-hdrnet-slicing

项目地址:https://gitcode.com/google/hdrnethdrnet作为超分领域的经典文章，由google提出主要用来用轻量化的方法来实现高分辨率的图像生成，hdrnet结合cnn可以让更高分辨率的图像部署在板端。如图所示，原始图像比如4k图像，首先分为两个主要模块：grid和guide。grid就是对应图上面的那一条特征提取网络，具体来说，原始图像经过下采样之后，默认256分

SetMaker·2025-01-20 22:47

ChatGPT 绘图的工作原理

ChatGPT的绘图功能结合了自然语言处理（NLP）和图像生成的技术，这种综合能力依赖于预训练模型（如GPT-4）和图像生成模型（如DALL-E）之间的紧密协作。

·2025-01-20 22:41

2024 年技术盘点与展望：从 AI 辅助到个人成长的多元探索

二、AI辅助创作：提升写作效率与质量在自然语言处理技术（NLP）的推动下，AI写作工具成为了我的得力助手。这些工

109702008·2025-01-20 16:44

17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector

这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。

拉达曼迪斯II·2025-01-20 05:28

使用Python实现LLM的文本生成：风格迁移与内容控制

使用Python实现风格迁移4.内容控制4.1内容控制的基本原理4.2使用Python实现内容控制5.高级技巧与优化5.1多轮对话生成5.2生成参数优化6.应用场景与未来展望结论引言随着自然语言处理（NLP

二进制独立开发·2025-01-20 02:46

ChatGPT详解

ChatGPT是一款由OpenAI研发和维护的先进的自然语言处理模型（NLP），全名为ChatGenerativePre-trainedTransformer，于2022年11月30日发布。

Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

NLP 中文拼写检测纠正论文 Automatic-Corpus-Generation 代码

拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法，如果提升100W倍的性能？NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正？

·2025-01-19 19:58

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

正文：在自然语言处理（NLP）领域，Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。

橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

NLP 中文拼写检测纠正论文-07-NLPTEA-2020中文语法错误诊断共享任务概述