NLP（自然语言处理）

NLP深入学习（一）：jieba 工具包介绍

文章目录1.jieba介绍2.分词3.添加自定义词典3.1添加词典3.2调整词典4.关键词提取4.1基于TF-IDF算法的关键词抽取4.2基于TextRank算法的关键词抽取5.词性标注6.参考1.jieba介绍jieba（结巴）是一款用于中文文本处理的开源分词工具。它是基于Python编写的，具有简单易用、高效准确的特点，成为处理中文文本分词任务中常用的工具之一。jieba的github点击这里
Smaller、FL·2024-01-20 18:00

NLP深入学习（三）：TF-IDF 详解以及文本分类/聚类用法

文章目录0.引言1.什么是TF-IDF2.TF-IDF作用3.Python使用3.1计算tf-idf的值3.2文本分类3.3文本聚类4.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍
Smaller、FL·2024-01-20 18:00

NLP深入学习（四）：贝叶斯算法详解及分类/拼写检查用法

文章目录0.引言1.什么是贝叶斯定理2.贝叶斯常见实用场景3.贝叶斯用于垃圾邮件分类4.基于贝叶斯算法实现拼写检查器5.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习
Smaller、FL·2024-01-20 18:00

NLP深入学习（五）：HMM 详解及字母识别/天气预测用法

文章目录0.引言1.什么是HMM2.HMM的例子2.1字母序列识别2.2天气预测3.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习（二）：nltk工具包介绍》《NLP
Smaller、FL·2024-01-20 18:57

冰山模型的思考延展

素质分为7层，如下：图1图2冰山模型与逻辑层次之间的关系与之关联的教练领域的逻辑层次，由美国的NLP大师罗伯特-迪尔茨提出，他相信“情绪影响生理，想法影响情绪，从底层的环境层次-行为层次-资源层次-信念价值层次
大林89·2024-01-20 17:06

【NPL】自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的发展简述

此篇是【话题达人】序列文章，这一次的话题是《自然语言处理的发展》文章将以博主的角度进行讲述，理解和水平有限，不足之处，望指正。
全栈小5·2024-01-20 17:09

【AI】ChatGPT和文心一言那个更好用

此篇是【话题达人】序列文章，这一次的话题是《自然语言处理的发展》文章将以博主的角度进行讲述，理解和水平有限，不足之处，望指正。
全栈小5·2024-01-20 17:08

DataWhale组队学习之知识图谱task04

参考datawhale开源组织:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/KnowledgeGraph_Basic/
YANJINING·2024-01-20 16:28

NLP分享 | 我更深入地了解自己

五一劳动节用两天12个小时的时间听了黄启团导师《人性说明书》在线课程。过去的多年，一直忙于企业运营管理，鲜有时间与机会接触管理以外的课程学习。我是以旁听者身份投入这个课程的学习，所以学习前没有太高的期望，只是想陪着太太共同做一件事。两天12个小时，好久没有能如此专注，犹如一个饥渴的人突然间得到可口的食物。导师将记忆中那些晦涩难懂的心理学概念，用一个个生动的故事让它们无声的进入我的心田，变得好接地气
心理学传播者·2024-01-20 16:31

【文本到上下文 #2】：NLP 的数据预处理步骤

一、说明欢迎阅读此文，NLP爱好者！当我们继续探索自然语言处理(NLP)的广阔前景时，我们已经在最初的博客中探讨了它的历史、应用和挑战。今天，我们更深入地探讨NLP的核心——数据预处理的复杂世界。
无水先生·2024-01-20 15:08

作文评分相关工作

Page首先收集了一部分人工评分后的作文(训练集),利用当时并不发达的自然语言处理技术,从作文
aneutron·2024-01-20 15:13

利用预训练模型SKEP进行情感分析

同时演示如何使用情感分析预训练模型SKEP完成以上两种任务，详细介绍预训练模型SKEP及其在PaddleNLP的使用
伪_装·2024-01-20 15:12

PaddleNLP评论观点抽取和属性级情感分析

项目地址：PaddleNLP评论观点抽取和属性级情感分析-飞桨AIStudio星河社区(baidu.com)情感分析旨在对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，其广泛应用于消费决策、舆情分析
伪_装·2024-01-20 14:41

Kimichat使用案例：将一大片无序文本内容整理成有序的Excel表格

月之暗面由清华大学交叉信息学院、智源青年科学家杨植麟教授领衔，其在过去五年内的NLP领域华人学者引用排名中位居前10，并在40岁以下排名第一。
AIGCTribe·2024-01-20 14:24

自然语言处理的发展

自然语言处理的发展大致经历了四个阶段：萌芽期、快速发展期、低谷的发展期和复苏融合期。萌芽期（1956年以前）：这个阶段可以看作自然语言处理的基础研究阶段。
csdn_aspnet·2024-01-20 14:18

ChatGPT vs 文心一言（AI助手全面比较）

随着人工智能的不断发展，ChatGPT（OpenAI）和文心一言都代表了当前先进的自然语言处理技术。它们在智能回复、语言准确性和知识库丰富度等方面都有各自的优势。
魔道不误砍柴功·2024-01-20 13:36

爱的力量

带孩子在贵和儿童城玩时，你以内化的NLP方式表扬孩子:你是
为爱分享·2024-01-20 11:06

情感分析Baseline快速实现

具体的原理和分析请参考『NLP打卡营』实践课5：文本情感分析。
伪_装·2024-01-20 11:41

人工智能 | 自然语言处理的发展历程

MichaelBeechanCSDN：https://blog.csdn.net/u011344545=====================================================自然语言处理的发展方向一
卡尔曼的BD SLAMer·2024-01-20 10:54

neural network basics2-4

CNN卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNNs）CNN一般都是出现在图像领域，一开始出现是应用在计算机视觉领域里，但由于它结构特殊性，它也可以应用于NLP领域，例如在性态分类关系分类中有很好的应用
ringthebell·2024-01-20 09:37

NLP Basics1-1

whyisNLPimportant?
ringthebell·2024-01-20 09:06

AIGC在农业领域的创新应用

AIGC是人工智能生成内容的简称，指的是利用人工智能技术，如自然语言处理、计算机视觉、机器学习等，自动或半自动地生成各种类型的内容，如文本、图像、音频、视频等。
AI明说·2024-01-20 08:10

一文极速了解【自注意力机制】

2017年的“Attentionisallyouneed”一文提出了Transformer模型，去掉RNN，只保留注意力，性能吊打所有机器翻译模型，是NLP发展的一个里程碑。
全栈O-Jay·2024-01-20 06:28

第1周：Day 3 - PyTorch与TensorFlow的异同介绍（入门级）

PyTorch简介PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。
M.D·2024-01-20 06:46

开创性论文Attention Is All You Need 注意力机制（Attention Mechanism） Transformer模型

“AttentionIsAllYouNeed”是一篇在2017年由谷歌的研究员发布的开创性论文，标志着自然语言处理（NLP）和机器学习领域的一个重要转折点。
小黄人软件·2024-01-20 06:08

AI智能大模型与低代码：现代应用开发的潮流趋势

AI智能大模型可以处理复杂的数据问题，并通过深度学习和自然语言处理等技术实现卓越的性能。而低代码开发则减少了传统软件开发的繁琐过程，使非专业开发者也能快速开发
液态不合群·2024-01-20 04:13

人工智能发展简史第一章：起步期-20世纪50年代及以前

人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。但是事实上，给一门学科界定范围是很难的，尤其对于一门正在快速发展的学科更是难上加难。
ChatGPT_X·2024-01-20 04:39

人工智能发展简史第二章：第一次浪潮期-20 世纪 60 年代

到了20世纪60年代，人工智能出现了第一次高潮，发展出了符号逻辑，解决了若干通用问题，初步萌芽了自然语言处理和人机对话技术。
ChatGPT_X·2024-01-20 04:39

文心一言使用心得

文心一言基于百度强大的自然语言处理技术，通过对大量文本数据的训练，学会了生成自然语言的技能。在此，我想分享一下我使用文心一言的感受和思考。
零点三分·2024-01-20 03:43

智慧之光：ChatGPT 引领工作效率新纪元

它具有强大的自然语言处理能力，能够理解和回答各种问题，协
灸哥漫谈·2024-01-20 01:20

基于 Transformer 的 NLP 智能对话机器人实战课程（大纲1-10章）

GiteeTransformer101Q标签:Transformer,注意力机制,Attention机制,Transfomer课程,Transformer架构,Transformer模型,对话机器人,NLP
孙庚辛·2024-01-20 00:09

【话题】自然语言处理的发展

随着深度学习和大数据技术的进步，自然语言处理取得了显著的进步。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。
RisunJan·2024-01-19 23:39

追逐人工智能皇冠上的明珠 —— 机器自然语言

引对于自然语言处理技术的开发和精进一直是人工智能领域的重点研究课题之一。
语忆科技·2024-01-19 21:05

通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要

原文：通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要|AGI|LLM|GPT|NLP|模型|技术|数据|-健康界ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。
javastart·2024-01-19 19:43

深度了解Transformer【1】

哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本，并注释该论文。本文采取逐一的介绍论文里面的核心概念，希望让普通读者也能轻易理解。论文下载：A
小菜学AI·2024-01-19 19:31

AI软件工具大盘点：这五款热门好用的工具，建议收藏！

无论是语音识别、自然语言处理、机器学习还是对话系统、文档解析以及图像识别，海鲸AI都能提供强大
海鲸AI·2024-01-19 19:18

书生·浦语大模型实战营-学习笔记3

目录(3)基于InternLM和LangChain搭建你的知识库1.大模型开发范式（RAG、Fine-tune）RAG微调（传统自然语言处理的方法）2.LangChain简介（RAG开发框架）3.构建向量数据库
Kinno酱·2024-01-19 17:27

NLP | 自然语言处理经典seq2seq网络BERT详解及代码

Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstandingBERT：用于语言理解的深度双向变换器的预训练论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.048051.BERT概述BERT是Transformers双向编码器表示的缩写，是一种用于自然语言处理的机器学习
夏天｜여름이다·2024-01-19 17:54

自然语言处理大数据：spark ML Word2Vec详解

词向量已被证明在许多自然语言处理问题
nnnancyyy·2024-01-19 17:23

python spacy_自然语言处理：使用Spacy和Python通过文本进行智能搜索

pythonspacySearchingthroughtextisoneofthekeyfocusareasofMachineLearningApplicationsinthefieldofNaturalLanguage.在自然语言领域，通过文本搜索是机器学习应用程序的重点关注领域之一。Butwhatifwehavetosearchformultiplekeywordsfromalargedocu
weixin_26746861·2024-01-19 17:22

机器学习与ML.NET–NLP与BERT

目录1.先决条件2.理解Transformers架构3.BERT直觉4.ONNX模型5.使用ML.NET实现5.1数据模型5.2训练该训练类是相当简单，它只有一个方法BuildAndTrain它使用的路径，预先训练的模式。5.3预测器5.4助手和扩展5.4分词器5.5BERT预测方法进行几个步骤。让我们更详细地探索它。5.5Program结论到目前为止，在我们的ML.NET之旅中，我们专注于计算机
寒冰屋·2024-01-19 17:21

AI伪原创实现批量文章伪原创

大家好啊，今天教大家AI伪原创实现批量文章伪原创，批量伪原创是一种基于人工智能技术的创作工具，通过采用先进的自然语言处理和机器学习算法，能够模仿人类的写作风格，并生成与人工创作相似的文章。
小狗AI·2024-01-19 17:49

【 文本到上下文 #4】NLP 与 ML

一、说明欢迎回到我们的NLP博客系列！当我们进入第四部分时，焦点转移到机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）之间的动态相互作用上。
无水先生·2024-01-19 17:17

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 02 使用 BERT 模型进行抽取式文本摘要的性能研究

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.文献综述2.1总结方法三.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PerformanceStudyonExtractiveTextSummarizationUsing
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 03 带有语义附加奖励的强化抽象文本摘要

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.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ReinforcedAbstractiveTextSummarizationWithSemanticAddedRe
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS MAPGN：用于序列到序列预训练的掩码指针生成器网络

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MAPGN:MASKEDPOINTER-GENERATORNETWORKFORSEQUENCE-TO-SEQUENCEPRE-TRAINING（21）0、论文摘要本文提出了一种
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:39

自然语言处理-词向量技术

一.词向量技术的简介词向量（WordEmbedding）是一种将单词表示为实数向量的技术，它在自然语言处理（NLP）和机器学习中得到广泛应用。
Algorithm_Engineer_·2024-01-19 17:38

【人工智能】之深入了解嵌入模型中的 Token：NLP 中的语义之旅(1)

自然语言处理（NLP）领域的发展在很大程度上受到了嵌入模型的推动。嵌入模型通过将文本中的每个token转换为向量表示，为计算机理解语言提供了强大的工具。
魔道不误砍柴功·2024-01-19 17:37

NLP论文阅读记录 - 2022 | W0S 基于文本概念的多目标剪枝观点文本摘要

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.文本摘要的文献综述和分类2.1文本摘要分类2.2以前的作品三.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Opiniontextssummarizationbasedon
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:37

机器学习100天-Day8Tensorflow新手教程3（实现线性支持向量机（Linear SVM））

首页.jpg看了几天AllenNLP，头疼，今天就不更NLP了，把之前的坑填一点。这篇算是对Tensorflow一个比较好的拆分，当时写的时候也查了一些资料。
我的昵称违规了·2024-01-19 16:22
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