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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

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

NLP-文本处理：实体消歧/词义消歧（Entity Disambiguiation / Word Sense Disambiguation）

一、简单方法1、提前构建好实体库（描述库）2、将文本转为向量将含有待消歧实体的文本句子AAA(实体前后各取10~20个单词)，实体库中该实体的各种描述的句子（A1,A2,...A_1,A_2,...A1,A2,...）都转为向量，然后通过余弦相似度计算cos(A,A1),cos(A,A2),...cos(A,A_1),cos(A,A_2),...cos(A,A1),cos(A,A2),...，最后
u013250861·2024-01-15 02:24

【实战技能】自然语言处理（NLP）的案例三：使用VSM实现词义消歧

自然语言处理，前面和大家说了【新手上路常见问答】关于自然语言处理（NLP）【实战技能】自然语言处理（NLP）的案例一：依赖解析【实战技能】自然语言处理（NLP）的案例二：语言建模和词性标注词义消歧词义消歧
苹果二·2024-01-15 02:24

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 抽象文本摘要：使用词义消歧和语义内容泛化增强序列到序列模型

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction二.前提三.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AbstractiveTextSummarization:EnhancingSequence-to-SequenceModelsUsingWordSenseDis
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:50

启英泰伦推出「离线自然说」，离线语音交互随意说，不需记忆词条

用户A通过传统离线语音交互来打开空调他只能说：“打开空调”近日，启英泰伦新推出「离线自然说」，即一种轻量级的离线NLP技术
启英泰伦·2024-01-15 01:24

P17复盘P18目标

上个周主要是过年和睡懒觉哈哈，开始对NLP感兴趣，希望能成为语言的魔法师～一、P17目标达成情况复盘：1、10个陪娃时间盒，一起养成一个习惯。
心水·2024-01-15 01:12

NLP学习—17.基于BM25、tfidf和SIF的检索系统实现

文章目录一、SmoothInverseFrequency（SIF）二、BM251.bm25源码实现三、基于BM25、tfidf和SIF的检索系统代码实现基于BM25、tfidf和SIF的检索系统实现数据集与代码链接一、SmoothInverseFrequency（SIF）  SmoothInverseFrequency是一种基于向量的检索。在介绍SIF前，需要先理解平均词向量与TFIDF加权平均词
哎呦-_-不错·2024-01-15 00:10

ChatBot闲聊---腾讯自然语言处理 NLP

https://cloud.tencent.com/document/product/271/39416接口描述接口请求域名：nlp.tencentcloudapi.com。
不说话的卡卡西·2024-01-15 00:47

2018-03-09周五开会小结

本周工作：与NLP项目的APP对接，完成众多查询API，包括：无条件范围查询有条件范围查询统计查询（求和、计数、求平均）周三开会确定research目标目前在看Flinkstatemanagerment
泽林呗·2024-01-14 23:38

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L1-NLP&Big Model Basics

本节主要介绍NLP和大模型的基础知识。提及了词表示如何从one-hot发展到WordEmbedding。语言模型如何从N-gram发展成预训练语言模型PLMs。
N刻后告诉你·2024-01-14 21:50

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用-汇总

参考资料：视频：【清华NLP】刘知远团队大模型公开课全网首发｜带你从入门到实战课程计划L1-NLP&BigModelBasics[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L1-NLP&BigModelBasicsL2
N刻后告诉你·2024-01-14 21:19

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L2-Neural Network Basics

最后使用PyTorch演示一个NLP任务的一个完整训练的Pipeline。神经网络的基本组成单个神经元(人工)神经元接受n个输入，1个输出。由参数w、b以及激活函数f来构成。
N刻后告诉你·2024-01-14 21:47

【GitHub项目推荐--AI 开源项目/涵盖 OCR、人脸检测、NLP、语音合成多方向】【转载】

今天为大家推荐一个相当牛逼的AI开源项目，当前Star3.4k，但是大胆预判，这个项目肯定要火，未来Star数应该可以到10k甚至20k！着急的，可以到GitHub直接去看源码传送门：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub啥也不说，带着大家看一些项目Readme截图1.先看简介首先，“无需深度学习背景、无需数据与训练过程”，“共享人工智能时代红利”以及“
旅之灵夫·2024-01-14 20:47

微软亚洲研究院27篇论文入选AAAI 2019

但在被录取的论文中，来自微软亚洲研究院的却有27篇之多，包括了机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉和图形学等多个领域。本文将详细介绍这三个领域中来自微软亚洲研究院的那些硬核论文。
青色的海牛·2024-01-14 20:14

AAAI 2021最佳论文《Informer》作者：Transformer 最新进展

彭杰奇单位：北京航空航天大学自2017年，AshishVaswani等人在《AttentionIsAllYouNeed》这篇文章种提出了Transformer模型后，BERT等工作极大地扩展了该模型在NLP
智源社区·2024-01-14 20:12

爬虫、知识图谱和开源情报分析01

主要是想通过这个系列完成以下目标1.梳理爬虫的实践方法2.梳理知识图谱的实践方法3.梳理知识图谱中NLP的运用4.实现雷达和EW领域的实用化的知识图谱方法还是书籍+论文+代码主要参考书包括：《python3
量子-Alex·2024-01-14 19:53

scala--快速了解Breeze

来源：http://blog.csdn.net/zhuqing2020/article/details/37605553https://github.com/scalanlp/breeze/wiki/Quickstart
小丁丁_ddxdd·2024-01-14 18:23

Spark线性代数,绘图工具入门;scala, java下的Breeze线性代数以及数据绘图工具breeze-viz入门

//官方地址,https://github.com/scalanlp/breeze/wiki/Quickstar//由于编辑器的格式原因,自行拷贝到集成开发环境中调试格式,代码都可以正确运行defbreezeTest
stableMusic·2024-01-14 18:23

NLP论文阅读记录 - 2022 WOS | 语义提取文本摘要的新方法

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.背景三.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ANovelApproachforSemanticExtractiveTextSummarization（22）0、论文摘要文本摘要是一种缩短或精简长文本或文档的技术。当有人需
yuyuyu_xxx·2024-01-14 17:34

NLP论文阅读记录 - 2022 W0S | 基于Longformer和Transformer的提取摘要层次表示模型

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AHierarchicalRepresentationModelBasedonLongformerandTransformerforExtractiveSummarizat
yuyuyu_xxx·2024-01-14 17:33

NLP论文阅读记录 - WOS | 2023 TxLASM：一种新颖的与语言无关的文本文档摘要模型

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.文献综述及相关工作三.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TxLASM:Anovellanguageagnosticsummarizationmodelfortextdocuments（2312）0、论文摘要在自然语言处
yuyuyu_xxx·2024-01-14 17:03
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