NLP（自然语言处理）第2页

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

以下是一些基于大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的开源爬虫项目，它们结合了自然语言处理（NLP）技术与爬虫的功能，能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

AI时代个人财富增长实战指南：从零基础到精通变现的完整路径

（本文基于人工智能技术发展规律，结合互联网经济底层逻辑，为普通从业者构建系统性AI应用框架）一、建立AI认知基础：技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块：自然语言处理（文本生成、对话交互

A达峰绮·2025-03-22 10:38

探索Astra DB与LangChain的集成：从向量存储到对话历史

AstraDB的独特之处在于其强大的向量存储能力，这在处理自然语言处理任务时尤为突出。

eahba·2025-03-22 05:43

腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术，该插件不仅能实时翻译网页内容，还能根据上下文进行智能推荐，实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技

大富大贵7·2025-03-22 00:34

使用大语言模型API在AI应用中的实现

随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的应用越来越广泛。

qq_37836323·2025-03-21 19:47

【NLP】 API在大语言模型中的应用

大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）通过API（应用程序接口）为开发者提供了便捷的调用方式，使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。

Nerous_·2025-03-21 18:13

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来

它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。

ajie1117·2025-03-21 16:17

知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究

阐述知识图谱的构建原理、表示方法，分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用，探讨面临的挑战并展望未来发展方向，全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。

@王威&·2025-03-21 13:50

《深度剖析：BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》

在自然语言处理（NLP）的广袤星空中，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）与GPT（GenerativePretrainedTransformer

·2025-03-21 12:07

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司，开发了⼀个名为Transformers的开源库，该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型，如BERT、G

y江江江江·2025-03-21 10:31

Transformer与图神经网络的融合与应用

Transformer最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制实现了并行计

AI天才研究院·2025-03-21 07:58

使用 OpenAI Chat 模型进行对话开发的入门指南

技术背景介绍OpenAI的对话模型（ChatOpenAI）为开发者提供了强大的自然语言处理功能，可以实现高度交互的AI应用。

eahba·2025-03-21 06:54

AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构

AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能（AI）技术的飞速发展，大规模AI模型的应用日益广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-21 03:34

详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线

系统模块：数据采集模块（爬虫）：负责从目标网站抓取地点数据（如名称、经纬度、描述等）数据预处理模块（标签算法）：对抓取到的地点数据进行清洗和分类。根据地点特征（如经纬度、描述文本）打上标签（如“适合家庭”、“适合冒险”）。地理数据处理模块（地图API）：使用地图API获取地点的详细信息（如地址、距离、路径等）。计算地点之间的距离或路径。路径规划模块：根据用户输入的起点和终点，规划最优路径。支持多种

mosquito_lover1·2025-03-21 01:12

人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用

概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:23

一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行

1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。

AI天才研究院·2025-03-20 18:45

大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构

禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理

AI智能涌现深度研究·2025-03-20 18:14

近期计算机领域的热点技术

AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域，并取得了显著的成果。随着技术的不断进步，AI和ML将更深入地渗透到各个行业，为人类社会带来更多便利和效益。在

0dayNu1L·2025-03-20 15:21

书籍-《动手学深度学习（英文版）》

AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《动手学深度学习（英文版）》01书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别，为计算机视觉、自然语言处理和自动语音识别等领域提供了强大的工具

·2025-03-20 14:25

向量数据库 PieCloudVector 进阶系列丨打造以 LLM 为基础的聊天机器人

在自然语言处理任务中涉及到大量对文本数据的处理、分析和理解，而向量数据库在其中发挥了重要的作用。本文为《PieCloudVector进阶系列》的第三篇，将为大家介绍如何利用PieCl

·2025-03-20 14:52

【十自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】

各位在数据泥潭里打滚的勇士们，今天咱们要聊的这个话题，就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理！这玩意儿看着像脏活累活，实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机，这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤！（戴上橡胶手套准备掏数据）一、数据收集的野路子：比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图（附藏宝坐标）①正道的光：Kaggle（数据界的沃尔玛）：搜

再见孙悟空_·2025-03-20 13:39

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

引言近年来，深度强化学习（DRL）已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具，尤其是在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。

大富大贵7·2025-03-20 10:10

混合整数非线性规划的松弛与分解方法

背景简介混合整数非线性规划（MINLPs）作为运筹学中的一个重要领域，涉及到优化问题的连续和离散变量混合，在工程设计、生产调度、资源分配等多个领域发挥着关键作用。

Waiyuet Fung·2025-03-20 09:03

理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器

在AI及自然语言处理任务中，选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。

shuoac·2025-03-20 04:52

文本纠错（Text Correction）

文本纠错（TextCorrection）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在自动检测并修正文本中的错误，包括拼写、语法、语义等层面的错误。

dundunmm·2025-03-20 02:31

使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分

技术背景介绍文本拆分是自然语言处理（NLP）中的一个基础步骤，尤其在大文本分块处理、文本摘要等任务中。CharacterTextSplitter是langchain-text-splitters

bavDHAUO·2025-03-20 02:31

【产品小白】什么是AI产品经理

与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数

百事不可口y·2025-03-20 01:48

人工智能（AI）系统化学习路线

❌方向模糊：对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知，难以针对性提升。正确的学习姿势：“金字塔式”分层学习（理论→算法→框架→应用→工程化），逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线

xiaoyu❅·2025-03-20 00:44

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小，最终趋于接近0，导致模型前层的参数难以更新。原因：在反向传播时，每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值（小于1），随着层数或时间步的增加，梯度将指数级

Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。

VYSAHF·2025-03-19 20:43

【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型

动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型

打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

低代码平台未来发展趋势有哪些？

例如，JNPF平台有望通过自然语言处理技术，让开发者仅需用自然语言描述需求，平台即可自动生成初步的应用架构和代码逻辑。

·2025-03-19 16:15

Dify知识库构建流程及示例

语义分块：基于句子边界或主题分割（如NLP模型识别段落主旨）。重叠策略：相邻块间部分重叠，避免上下文断裂。3.向量化（Embedding）嵌入模型：调用预训练

cqbelt·2025-03-19 14:54

Dyn-VQA：含1452动态问题的视觉问答数据集，需灵活提供知识检索方案，查询、工具与检索时间皆可变。

数据集地址：Dyn-VQA|多模态检索数据集|自然语言处理数据集一、研究背景：在多模态大型语言模型（MLLMs）中，解

·2025-03-19 11:09

统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解

统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位，还在工业界有广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-19 09:11

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。

AI大模型应用之禅·2025-03-19 02:09

NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN

在深度学习模型中，Normalization是一种极为重要的技巧，BatchNormalization（BN）和LayerNormalization（LN）是其中最为常用的两种方法。然而，二者在实际应用中有着明显的区别与联系，尤其在Transformer的Attention机制中，LN有着独特的优势。一、BN与LN的核心区别与联系1.BatchNormalization(BN)BN的思想源于一个叫

Chaos_Wang_·2025-03-19 00:24

用 AI 提高开发效率：自动生成代码、优化 SQL 查询、写测试用例

1.AI代码生成：提升开发效率1.1ChatGPT代码生成ChatGPT具备强大的自然语言处理能力，可以

Js_x·2025-03-18 22:11

RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成

在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV

hy098543·2025-03-18 22:40

理解深度学习1-简介

我们常常用自然语言处理（Nat

shangjg3·2025-03-18 21:35

李开复：AI 2.0 时代的价值

人工智能，AI2.0，价值创造，伦理挑战，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理，AI已经渗透到我们生活的方方面面。

AI大模型应用之禅·2025-03-18 15:53

李开复：AI 2.0 时代的机遇

人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型

这个懒人·2025-03-18 14:12

AI在项目中的应用

以下是AI大模型在不同类型项目中的一些具体应用：1.自然语言处理（NLP）文本生成和摘要：AI大模型可以生成高质量的文本内容，自动撰写文章、新闻报道、博客或技术文档，甚至可以进行文献摘要，帮助内容创作者提高效率

酒江·2025-03-18 14:41

AI API：快速集成智能化功能的开发利器

桂花饼·2025-03-18 11:16

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

近年来，人工智能领域取得了显著进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。大模型和自然语言理解（NLU）作为NLP的两个重要分支，常常被提及，但它们之间存在着本质区别。

技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战

其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理（NLP）和动态反馈四大关键功能。本文将以树莓派5开发板为核心，搭配AI加速硬件，结合开源框架，为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。

zhz5214·2025-03-18 02:56

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务

从零开始学习人工智能·2025-03-18 00:12

自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊

在自然语言处理（NLP）这一蓬勃发展的领域，研究人员和学者们致力于探索语言的深层含义和应用。中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊和会议是该领域内公认的高质量研究发表平台。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

推荐频道

NLP（自然语言处理）