Python-自然语言处理第11页

自然语言开发AI应用,利用云雀大模型打造自己的专属AI机器人

如今，大模型层出不穷，这为自然语言处理、计算机视觉、语音识别和其他领域的人工智能任务带来了重大的突破和进展。大模型通常指那些参数量庞大、层数深、拥有巨大的计算能力和数据训练集的模型。

快乐非自愿·2024-02-05 06:26

为什么OpenAI会如此成功？

OpenAI之所以能够成功，可以归因于以下几个关键因素：创新研究与技术突破：OpenAI自成立以来就专注于人工智能领域的前沿研究，尤其是在自然语言处理（NLP）和深度学习领域。

科学禅道·2024-02-05 06:16

【自然语言处理】P4 神经网络基础 - 激活函数

目录激活函数SigmoidTanhReLUSoftmax本节博文介绍四大激活函数，Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax。激活函数为什么深度学习需要激活函数？博主认为，最重要的是引入非线性。神经网络是将众多神经元相互连接形成的网络。如果神经元没有激活函数，那么网络模型都将退化成为线性模型，从而失去了处理非线性问题的能力。非线性问题，如视觉识别、语音识别、图像识别等等。当神经网络具有处理

脚踏实地的大梦想家·2024-02-05 05:07

人工智能时代：AI提示工程的奥秘 —— 驾驭大语言模型的秘密武器

大语言模型的应用实践四、策略与技巧五、结语《AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型》亮点内容简介作者简介目录获取方式一、引言随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型作为一种新型的机器学习模型，已经在自然语言处理领域取得了显著的成果

程序边界·2024-02-05 04:47

PyTorch中的nn.Embedding的使用、参数及案例

例如，在自然语言处理任务中，词嵌入可以将每个单词表示为一个实数向量，从而将高维的词汇空间映射到一个低维的

神奇的布欧·2024-02-05 00:53

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中

HaiLang_IT·2024-02-04 19:31

python字符串以什么标志结束_Python-判断字符串是否以某个字符串开头或结尾？...

案例：某文件系统目录下有一系列文件：1.c2.py3.java4.sh5.cpp......编写一个程序，给其中所有的.sh文件和.py文件加上可执行权限如何解决这个问题？1.先获取目录下文件2.通过startswith()和endswith()方法判断是否以某个字符开头或结尾，列表解析留下满足条件的文件名3.迭代列表，给对应的文件赋予权限#!/usr/bin/python3__author__=

weixin_39687359·2024-02-04 18:05

RNN(神经网络)

这使得它在处理语音识别、自然语言处理、机器翻译等任务时表现出色。RNN的核心

取名真难.·2024-02-04 17:47

Large Language Models on Graphs: A Comprehensive Survey

2定义和背景3分类和框架4纯图5富含文本的图6文本成对图7应用8未来方向9结论摘要大型语言模型（LLM），如ChatGPT和LLaMA，由于其强大的文本编码/解码能力和新发现的涌现能力（如推理），正在自然语言处理方面取得重大进展

UnknownBody·2024-02-04 16:15

NvvmSupportError: libNVVM cannot be found. Do conda install cudatoolkit: library nvvm not found问题解决

_0.dllNUMBAPRO_LIBDEVICE=C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.6\nvvm\libdevice\原始参考出处：python

qq_35971623·2024-02-04 14:57

深度学习的进展：人工智能时代的里程碑

本文将回顾深度学习的发展历程，探讨其在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域的重要应用，并展望深度学习在人工智能时代的前景。引言随着计算机技术的飞速发展，人工智能正逐渐走进我们的日常生活。

你不懂、、、·2024-02-04 14:49

NLP自然语言处理的基本语言任务介绍

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-04 14:43

生成式 AI 已掀起浪潮，行业发展会怎么样？

2.生成式AI应用的基础知识：包括什么是生成式AI、其与自然语言处理（NLP）之间的关系、数据隐私保护等方面的内容。

Runwise 即能创新·2024-02-04 13:26

python-分享篇-GUI界面开发-PyQt5-设置能够自动适应窗体大小的背景图片

代码#-*-coding:utf-8-*-#Formimplementationgeneratedfromreadinguifile'setBackgoundimage.ui'##Createdby:PyQt5UIcodegenerator5.11.3##WARNING!Allchangesmadeinthisfilewillbelost!'''设置窗体背景图片，及自动适应窗体大小'''fromP

fo安方·2024-02-04 12:21

python-游戏篇-初级-飞机大战

文章目录开发环境要求运行方法代码效果开发环境要求本系统的软件开发及运行环境具体如下。操作系统：Windows7、Windows10。Python版本：Python3.7.1。开发工具：PyCharm2018或VScode。Python内置模块：sys、random、codecs。第三方模块：pygame。注意：在使用第三方模块时，首先需要使用pipinstall命令安装该模块，例如，安装pygam

fo安方·2024-02-04 12:21

Python开发常用的库汇总，附官网链接

文章目录前言环境管理包管理包仓库分发构建工具交互式解析器文件日期和时间文本处理特殊文本格式处理自然语言处理文档配置命令行工具下载器图像处理OCR音频Video地理位置HTTP数据库数据库驱动ORMWeb

python零基础入门小白·2024-02-04 11:58

未来5年内，人工智能将彻底改变你的商业模式

2、在自然语言处理、对话系统、机器翻译、摘要生成、问题解答、文本分类等领域有广泛的应用，为用户提供了强大的语言交互和智能化的服务。构建和训练这些大模

郭靖守襄阳【软芯民用】·2024-02-04 09:52

ACL 2022 VLN视觉和语言导航：任务、方法和未来方向综述

视觉和语言导航（VLN）是实现这一目标的一个基础性和跨学科的研究课题，越来越受到自然语言处理、计算机视觉、机器人和机器学习社区的关注。

善良的L君丶·2024-02-04 09:51

深度学习的进展

2.应用领域的拓展：深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的成功，同时也在生物医学、金融、交通等领域得到了广泛应用。

番茄不是西红柿1·2024-02-04 08:20

论文浅尝 | 大型语言模型的人类对齐

笔记整理：方润楠、习泽坤，浙江大学硕士，研究方向为自然语言处理链接：https://arxiv.org/abs/2307.12966概述这份综述探讨了针对大型语言模型（LLMs）的人类期望进行对齐的技术

开放知识图谱·2024-02-04 07:04

深度学习和大数据技术的进步在自然语言处理领域的应用

前言随着深度学习和大数据技术的迅猛发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）取得了显著的进步。

想你依然心痛·2024-02-04 06:41

有哪些流行的中文开源语言模型？

支持中文的流行开源语言模型有很多，这些模型在自然语言处理领域的中文任务上表现出色，包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。以下是一些支持中文的流行开源语言模型：1.

qq_20984273·2024-02-04 06:41

举例说明自然语言处理（NLP）技术

自然语言处理（NLP）技术是一种使计算机能够理解和处理人类自然语言的领域。以下是一些常见的NLP技术的例子：文本分类：将文本按类别进行分类，例如将电子邮件归类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

做一个AC梦·2024-02-04 04:26

ChatGPT源码：NineAi新版AI系统网站源码

购买本专栏可免费下载栏目内所有资源不受限制，持续发布中，需要注意的是，本专栏为批量下载专用，并无法保证某款源码或者插件绝对可用，介意不要购买）NineAI.ChatGPT是基于ChatGPT开发的一个人工智能技术驱动的自然语言处理工具

很酷的站长·2024-02-04 01:22

自然语言处理——6.3 HMM之前向算法

解决问题1：快速计算观察序列概率给定模型和观察序列，快速计算：1.基本方法对于给定的状态序列,?困难如果模型有个不同的状态，时间长度为，那么有个可能的状态序列，搜索路径成指数级组合爆炸。2.解决方法：动态规——前向算法(Theforwardprocedure)1）基本思想：定义前向变量如果可以高效地计算，就可以高效地求得。因为是在到达状态时观察到序列的概率(所有可能的概率之和)：动态规划计算：在时

SpareNoEfforts·2024-02-04 01:37

Python-数据类型-set

x=set(["a","b","c","d","e","f","1"])y=set(["c","a","1","h"])'''集合不能通过索引集合没有访问单个元素的方法集合不是线性结构，集合元素没有顺序'''print("交集:",x&y)print("intersection:",x.intersection(y))print("並集:",x|y)print("union:",x.union(y

橙加冰!·2024-02-03 22:07

python-读写yaml文件数据

文章目录一、应用场景二、yaml封装1、yaml文件2、读写yaml文件3、返回结果三、思路解析一、应用场景在做接口自动化时，想把yaml文件里的请求参数打印出来，但是有些接口的请求参数是动态的（上个接口返回的），所以需要先获取动态参数的数据，再写入yaml文件，打印出来的参数才是真正要传的。二、yaml封装1、yaml文件db:host:192.168.0.1name:userpassword:

晚风吹儿·2024-02-03 22:37

Python-数据类型-String

Stringa='''单引号(’')和双引号("")两种方式表示的字符串是等价的，且返回相同类型的对象三重引号可以是三个单引号，也可以是三个双引号。这种方式表示的字符串也叫做块字符串'''name1='橙加冰'name2="橙加冰"name3="""橙加冰"""print(name1,name2,name3,a)#操作符(“+”)name="橙加冰"age="90"print(name+'明年'+

橙加冰!·2024-02-03 22:37

Python-数据类型-List

name_list=["張三","李四","劉五","趙六","陳七","王八","王八"]years_list=[12,52,31,65,98,76]#刪除指定值remove_list=name_list.remove("張三")print(f"remove_list:{name_list}")#查看指定值的索引index_list=name_list.index("李四")print(f"in

橙加冰!·2024-02-03 22:37

Python-文件讀寫

'''二进制格式读写文件时，不能使用encoding='utf-8’参数，因为二进制文件不是以文本形式存储的，而是以字节流的形式存储的。在二进制文件中，每个字节都可以表示为一个整数值，而不是字符在二进制模式下，我们可以使用read()方法读取字节流，并使用write()方法写入字节流在二进制模式下，我们处理的是字节流而不是字符。因此，在读取或写入二进制文件时，我们不需要指定编码方式'''file=

橙加冰!·2024-02-03 22:36

LLM大模型

LLM模型是一种用于自然语言处理的语言模型，它是基于预训练的深度学习模型。LLM代表"LanguageLearningModel"，它的目标是通过大规模的文本数据来学习语言的表示和语义理解。

程序小勇·2024-02-03 22:05

2021-04-12

##目录[1.新手上路](#1-新手上路)-[1.1自然语言与编程语言的比较](#11-自然语言与编程语言的比较)-[1.2自然语言处理的层次](#12-自然语言处理的层次)-[1.3自然语言处理的流派

零一安·2024-02-03 20:43

【文本到上下文 #8】NLP中的变形金刚：解码游戏规则改变者

一、说明欢迎来到我们对不断发展的自然语言处理（NLP）领域的探索的第8章。在本期中，我们将重点介绍一项重塑NLP格局的突破性创新：Transformers。

无水先生·2024-02-03 20:22

【自然语言处理】P3 spaCy 与 NLTK（分词、词形还原与词干提取）以及 Porter 和 Snowball

目录准备工作spaCyNLTK文本分词spaCyNLTK词形还原spaCyNLTK词干提取PorterSnowballstemmers在自然语言处理（NLP）中，文本分词是将文本拆分为单词或词组的过程，

脚踏实地的大梦想家·2024-02-03 20:17

Transformer在GNN的前沿综述

1介绍Transformer架构在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出色，但在图级预测中表现不佳。

数据派THU·2024-02-03 19:46

ChatGPT: 人工智能技术的崭新应用

而ChatGPT（GenerativePre-trainedTransformer）则是一种基于自然语言处理和深度学习技术的聊天机器人，它已经成为了人工智能技术领域的热门话题。本文将

久邦科技·2024-02-03 17:39

云微呼AI外呼技术：智能化营销的未来趋势

AI外呼技术结合了语音识别、自然语言处理和大数据分析等先进技术，为企业提供了更高效、更个性化的客户沟通解决方案。本文将探讨AI外呼技术的发展趋势、优势以及对营销领域的影响。

云微呼·2024-02-03 15:45

云微呼AI外呼：数字时代营销的智能引擎

AI外呼技术利用人工智能技术，通过语音识别、自然语言处理等技术手段，实现了自动化的电话拨打和信息传递，为企业提供了高效、个性化的客户沟通解决方案。

云微呼·2024-02-03 15:45

自然语言处理——5.2 语言模型（参数估计）

两个重要概念：训练语料(trainingdata)：用于建立模型，确定模型参数的已知语料。最大似然估计(maximumlikelihoodEvaluation,MLE):用相对频率计算概率的方法。最大似然估计求法对于n-gram，参数可由最大似然估计求得：其中，是历史串在给定语料中出现的次数，即,不管是什么。是在给定的条件下出现的相对频度，分子为与同出现的次数。举例例如，给定训练语料：“Johnr

SpareNoEfforts·2024-02-03 13:28

【自然语言处理】P1 对文本编码（One-Hot 与 TF-IDF）

目录独热表示（One-hot）TF-IDF此外对文本编码，目标是将自然语言文本表示为向量，从而便于继续处理和分析文本数据。三种常用对文本编码方法如下：独热表示（One-hot）独热表示（One-hotencoding）将句子中的每个单词转换为一个固定长度的二进制向量，其中每个向量表示句子中单词的独热编码。这个过程通常包括建立词库、独热编码两个步骤：#以这两个句子建立独热表示：Timefliesli

脚踏实地的大梦想家·2024-02-03 13:32

jupyter怎么配置python_python-如何在Jupyter noteb中设置环境变量

python-如何在Jupyternoteb中设置环境变量我有一个问题，Jupyter在bashrc文件中看不到env变量，有没有办法在jupyter中加载这些变量或向其中添加自定义变量？

weixin_39629188·2024-02-03 13:59

自然语言处理（NLP）—— Dialogflow ES聊天机器人

1.背景介绍这个实验室的目标是让你了解并使用Google的Dialogflow服务。Dialogflow是一个可以让你创建聊天机器人的服务，这个过程不需要或者只需要很少的编程技能。1.1账号的创建为了完成这个实验室，你需要在以下网站上创建账号：1.1DialogflowDialogflow:www.dialogflow.com（如果你有Google账号，可以直接使用它登录）；1.2ngrokngr

思诺学长·2024-02-03 12:13

Python-小数取整与小数四舍五入

Python-实现小数四舍五入前言1.round()函数1.1round(num)取整1.2round(num,0)取值1.2round(num,n)小数四舍五入2.int()函数取整3.ceil()与

Sky-JT·2024-02-03 10:07

Python-列表、字典写入保存读取(txt、csv、xls/xlsx、npy)

Python-列表、字典存取txt、csv、xls/xlsx、npy前言1.列表1.1txt文件1.1.1一维列表1.1.1.1保存txt文件1.1.1.2读取txt文件1.1.2二维列表1.1.2.1