nlp学习中

自然语言处理（NLP）入门：基础概念与应用场景

什么是自然语言处理（NLP）？自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是人工智能（AI）的一个重要分支，研究如何让计算机理解、生成、分析和与人类语言进行交互。
Ash Butterfield·2025-02-14 00:38

如何避免交叉验证中的数据泄露？

大家好，我是小青在机器学习中，交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的模型评估技术，目的是通过将数据集分割为多个子集，反复训练和验证模型，以便更好地估计模型的性能。
奋进小青·2025-02-13 17:25

DeepSeek 实现原理探析

DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术，它通过结合自然语言处理（NLP）、信息检索（IR）和机器学习（ML）等多领域的技术，旨在提供更加精准、智能的搜索结果。
rockmelodies·2025-02-13 15:41

Python NLP 自然语言处理

文章目录PythonNLP自然语言处理PythonNLP自然语言处理"""基于https://github.com/isnowfy/snownlp$pipinstallsnownlp"""fromsnownlpimportSnowNLP
简简单单OnlineZuozuo·2025-02-13 09:19

【人工智能】Python中的深度学习优化器：从SGD到Adam

本文将介绍深度学习中常用的优化器，从传统的随机梯度下降（SGD）到现代的自适应优化器（如Adam）。我们将深入探讨每种优化器的原理、优缺点，并通过Python实现
蒙娜丽宁·2025-02-13 08:13

transformer

导语：2017年，一篇名为《AttentionisAllYouNeed》的论文横空出世，提出了Transformer模型，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域的格局。
我爱派生·2025-02-13 04:45

毕设项目 基于大数据的b站数据分析

文章目录0数据分析目标1B站整体视频数据分析1.1数据预处理1.2数据可视化1.3分析结果2单一视频分析2.1数据预处理2.2数据清洗2.3数据可视化3文本挖掘（NLP）3.1情感分析0数据分析目标今天向大家介绍如何使用大数据技术
nange12330a·2025-02-12 21:55

AI基础 -- AI学习路径图

现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解、奇异值分解）张量运算简介（为后续深度学习做准备）在机器学习和深度学习中的应用示例
sz66cm·2025-02-12 16:40

【2025版】最新AI大模型NLP全面解析，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，AI大模型作为人工智能领域的重要研究对象，正逐步成为学术界和产业界广泛关注的热点议题。AI大模型，作为一类具备庞大参数规模与卓越学习能力的神经网络模型，如BERT、GPT等，已在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现出卓越成效，极大地推动了相关领域的技术进步。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！AI大模型的价值不仅体现于其庞大的参数规模与强大的学
程序员二飞·2025-02-12 11:15

百度千帆大模型实战：AI大模型开发的调用指南

从基础的账号注册和密钥申请入手，逐步引领用户通过案例，理解并掌握如何调用文本和图像处理的大模型API，包括但不限于NLP、对话生成、文本续写以及图像生成等领域。
AGI大模型学习·2025-02-12 08:55

四、自然语言处理_08Transformer翻译任务案例

0、前言在Seq2Seq模型的学习过程中，做过一个文本翻译任务案例，多轮训练后，效果还算能看Transformer作为NLP领域的扛把子，对于此类任务的处理会更为强大，下面将以基于Transformer
学不会lostfound·2025-02-12 08:53

如何用Python去除PDF文档中的水印

在日常工作或学习中，常常会遇到带有水印的PDF文件，这些水印可能是由于文件的保护措施、版权标记或其他原因而添加的。然而，这些水印会干扰的阅读或使用体验。
songwjaa·2025-02-12 00:52

深度学习中模型轻量化及具体方案应用

模型轻量化介绍在深度学习中，模型轻量化是一项关键技术，用于在不显著损失模型精度的前提下减少模型的计算量和存储需求。轻量化技术尤其适用于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统）上部署模型。
码上就位·2025-02-11 22:36

预训练语言模型：从BERT到GPT，NLP的新纪元

自然语言处理（NLP）在过去几年中经历了翻天覆地的变化，而这一变化的催化剂无疑是预训练语言模型（Pre-trainedLanguageModels,PLMs）的崛起。
Evaporator Core·2025-02-11 20:23

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型

自然语言处理（NLP）
AI天才研究院·2025-02-11 17:04

torch.nn.LSTM介绍

LSTM基本原理门控机制（GatingMechanism）是深度学习中常见的一种设计，用于控制信息的流动或选择性更新。门控机制最初出现在循环神经网络（RNN）的改进模型中，如长短时记忆网
qq_27390023·2025-02-11 17:02

CSS 实践：两种实现下拉菜单的方法

最近在学习中发现网上纯粹用CSS实现的下拉菜单主要有两种思路：一种是通过visibility属性的切换，另一种是基于display属性的切换。
iteye_6481·2025-02-11 17:01

【NLP算法面经】NLP算法面经 -- 腾讯 VS 美团（附面题）

博客主页：[青松]目录【NLP百面百过】大模型算法高频面题（全面整理ʘ‿ʘ）一、大模型（LLMs）基础面大模型（LLMs）架构篇注意力机制（Attention）篇Transformer理论篇二、大模型微调面有监督微调
青松ᵃⁱ·2025-02-11 13:37

DeepSeek关联PPT使用教程

在当今数字化办公和学习的快节奏环境中，制作高质量的PPT已经成为我们工作和学习中不可或缺的技能。无论是商务汇报、学术展示还是教学课件，一份出色的PPT都能让你的表达更加清晰、有力，吸引观众的注意力。
CodeJourney.·2025-02-11 10:42

Linux服务器上安装elasticsearch和kibana

Linux服务器上安装elasticsearch和kibanalinux查询指定端口服务：netstat-tunlp|grep9200一、elasticsearch1、软件下载去镜像网站下载：https
Jinkxs·2025-02-11 09:06

强化学习关键技术：重要性采样深度剖析

目录一、引言二、重要性采样基本原理（一）什么是重要性采样（二）重要性采样在强化学习中的作用三、判断采样好坏的方法（一）偏差（Bias）（二）方差（Variance）（三）有效样本数量（EffectiveSampleSize
进一步有进一步的欢喜·2025-02-11 08:21

AI知识库和全文检索的区别

它的核心作用包括：1.1语义理解自然语言处理（NLP）：AI知识库能够理解用户查询的语义，而不仅仅是关键词匹配。上下文关联：能够结合上下文信息，提供更准确的答案。
xixingzhe2·2025-02-11 07:44

基于自然语言处理的客服情感分析系统分析报告

其中，基于自然语言处理（NLP）的客服情感分析系统逐渐成为热门的研究方向。这种系统能够自动识别客户的语气和情绪，从而帮助企业更好地
大霸王龙·2025-02-11 04:21

【自学笔记】AIGC基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录AIGC基础知识点总览一、AIGC概述二、AIGC的核心要素三、AIGC的关键技术1.深度学习算法2.自然语言处理（NLP）3.计算机视觉
Long_poem·2025-02-11 03:15

【深度学习】常见模型-BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）（双向编码器表示）

BERT是Google在2018年推出的NLP（自然语言处理）模型，全称BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers（双向编码器表示）。
IT古董·2025-02-11 02:06

【LangChain编程：从入门到实践】构建记忆系统

【LangChain编程：从入门到实践】构建记忆系统关键词：LangChain,编程范式,记忆系统,对话系统,AI,NLP,知识库,推理1.背景介绍在人工智能领域，对话系统的研究与应用已经取得了显著的进展
杭州大厂Java程序媛·2025-02-11 01:57

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、
啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

deepseek和chatgpt能力对比

ChatGPT说：ChatGPTDeepSeek是近年来崛起的AI大模型之一，专注于自然语言处理（NLP）、代码生成和知识检索等任务。
分享是一种传递，一种快乐·2025-02-10 12:51

NLP_[2]-认识文本预处理

文章目录1认识文本预处理1文本预处理及其作用2.文本预处理中包含的主要环节2.1文本处理的基本方法2.2文本张量表示方法2.3文本语料的数据分析2.4文本特征处理2.5数据增强方法2.6重要说明2文本处理的基本方法1.什么是分词2什么是命名实体识别3什么是词性标注¶1认识文本预处理1文本预处理及其作用文本语料在输送给模型钱一般需要一系列的预处理工作才能符合模型输入的要求,如将文本转化成模型需要的张
闵少搞AI·2025-02-10 03:57

【论文阅读笔记|EMNLP2023】DemoSG: Demonstration-enhanced Schema-guided Generation for Low-resource Event Ext

论文题目：DemoSG:Demonstration-enhancedSchema-guidedGenerationforLow-resourceEventExtraction论文来源：EMNLP2023
Rose sait·2025-02-10 03:57

使用MATLAB实现SMOTE算法

在数据挖掘和机器学习中，合成少数类过采样技术（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique，简称SMOTE）是一种常用的处理类别不平衡问题的方法。
PixelLancer·2025-02-09 22:42

Python机器学习实战：独热编码

基本概念在机器学习中，很多算法要求输入的数据是数值型的，但实际数据中常常包含分类变量，比如颜色（红、绿、蓝）、性别（男、女）等。
python游乐园·2025-02-09 18:51

动态词表采样：一种控制模型词表大小的新方法

在自然语言处理（NLP）领域，词汇量的大小直接影响着模型的复杂度和性能。面对超大规模的词表，如何有效地管理和利用这些词汇成为了研究者们关注的重点。
东方佑·2025-02-09 18:50

探秘检索增强生成：上下文检索、混合搜索与密集检索全解析

分钟发布时间：2025-02-09近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】在自然语言处理（NLP
·2025-02-09 18:33

T5模型-基于Transformer架构的通用文本到文本转换模型

它的设计理念是将所有NLP任务都转化为文本到文本的形式，包括文本分类、序列标注、机器翻译等等。通过预训练和微调，T5模型可以用于广泛的
Jiang_Immortals·2025-02-09 16:09

AI智慧医疗系统源码与互联网医院APP开发攻略：功能、架构、合规

一、AI智慧医疗系统的核心功能要开发一款成熟的智慧医疗系统，必须具备以下几个关键功能模块：远程问诊与在线会诊语音/视频问诊：支持医生与患者远程实时沟通，结合AI语音识别和自然语言处理（NLP），实现病情描述
万岳软件开发小城·2025-02-09 14:21

走进LLM世界之LLM历史与发展

1.LLM的起源1.1NLP的早期研究自然语言处理（NLP）的历史可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始尝试让计算机理解和生成人类语言。
我就是全世界·2025-02-09 11:26

知识图谱智能应用系统：数据分析与挖掘技术文档

本技术文档详细介绍了数据分析与挖掘模块中使用到的关键技术，包括SparkML、StanfordNLP、JNA、Jena、Python调用以及定时调度。二、技术栈介绍（一）Spa
光芒再现0394·2025-02-09 09:47

Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成流程

用户输入可以通过自然语言处理（NLP）模型的输入端口或用户交互界面（如聊天应用、搜索引擎输入框等）接收。查询向量库将用户输入转换成向量，并在向量库中进行相似性搜索。
从零开始学习人工智能·2025-02-09 08:40

mac环境下，ollama+deepseek+cherry studio+chatbox本地部署

春节期间，deepseek迅速火爆全网，然后回来上班，我就浅浅的学习一下，然后这里总结一下，我学习中，总结的一些知识点吧，分享给大家。具体的深度安装部署，这里不做赘述，因为网上的资源真的很详细。
猿粪已尽·2025-02-09 07:02

如何训练一个虚拟人出来

训练一个虚拟人（VirtualHuman）是一个涉及多学科技术的复杂过程，需要结合人工智能、计算机图形学、自然语言处理（NLP）、语音合成、3D建模等技术。
datalover·2025-02-09 03:29

DeepSeek模型全解析：赋能人工智能新纪元

该模型拥有惊人的671亿参数，其中每个token能激活37亿参数，使其在自然语言处理（NLP）至计算
云梦优选·2025-02-08 23:01

Python 高级实战：基于自然语言处理的情感分析系统

数据集下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_42120268/90041835前言在大数据和人工智能迅猛发展的今天，自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支
摸五休二·2025-02-08 23:30

【AI知识点】余弦相似度（Cosine Similarity）

它主要用于文本分析、自然语言处理（NLP）、推荐系统等任务中，能够衡量两个向量之间的相似性，而不受向量的长度（模）影响。
AI完全体·2025-02-08 22:52

【Spring Boot】Spring原理：Bean的作用域和生命周期

目录Spring原理一.知识回顾1.1回顾SpringIOC1.2回顾SpringDI1.3回顾如何获取对象二.Bean的作用域三.Bean的生命周期Spring原理一.知识回顾在之前IOC/DI的学习中我们也用到了
从零开始的-CodeNinja之路·2025-02-08 16:40

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术
小小小小祥·2025-02-08 15:31

【深度学习】不同领域中对于token的理解

在计算机科学中，“Token”这个术语通常指一串字符或符号在安全领域，它常常指代密钥或访问令牌在自然语言处理（NLP）中，Token通常是文本处理的最小单元，可能是一个单词、词组，或者一个符号如何理解token
小小小小祥·2025-02-08 14:55

AI学习指南HuggingFace篇-项目实战：情感分析系统

一、引言情感分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要应用，广泛用于舆情分析、用户反馈分析等领域。HuggingFace的Transformers库提供了强大的工具，使得情感分析变得简单高效。
俞兆鹏·2025-02-08 10:25

大语言模型多token预测技术

近年来，大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展，凭借其强大的语言理解和生成能力，在各种NLP任务中展现出惊人的性能。
deepdata_cn·2025-02-08 09:21

AI大语言模型的全面解读

他们以惊人的语言生成能力、上下文理解能力以及对复杂任务的泛化能力，正在深刻改变着自然语言处理（NLP）乃至整个AI领域的格局。
草莓屁屁我不吃·2025-02-08 05:48
上一页 6 7 8 9 10 11 12 13 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他