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nlp文本分类
GPT-2能监督GPT-4,Ilya带头OpenAI超级对齐首篇论文来了:AI对齐AI取得实证结果
NLP
论文投稿、LLM交流、论文直播群人类无法监督超级人工智能,但人工智能可以。过去一年,以「预测下一个Token」为本质的大模型已经横扫人类世界的多项任务,展现了人工智能的巨大潜力。
zenRRan
·
2023-12-17 19:26
人工智能
gpt
【Python百宝箱】挖掘文本宝藏:畅游Python
NLP
库,解锁多彩语言处理技能
自然语言处理(
NLP
)进阶:探索更多的Python库【Python百宝箱】文本编织术:揭秘正则、字符串、
NLP
的绝妙奥秘前言自然语言处理(
NLP
)是计算机科学领域中一项引人注目的技术,旨在使计算机能够理解
friklogff
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2023-12-17 19:45
python
深度学习
自然语言处理
人工智能
开发语言
2021-12-11 - 草稿 - 草稿
今天开始正式阅读闵月老师送给我的这本
NLP
导师手册丛书《他人很重要》,拿起书,封面的那句话就已触动我:所有亟待解决的问题,都是沟通的问题。经常听到老师的口头禅:所有事物的底层逻辑都可以源用
NLP
。
圆照
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2023-12-17 18:32
基于pytorch 的RNN实现字符级姓氏
文本分类
当使用基于PyTorch的RNN实现字符级姓氏
文本分类
时,我们可以使用一个非常简单的RNN模型来处理输入的字符序列,并将其应用于姓氏分类任务。
Tony小周
·
2023-12-17 16:30
pytorch
rnn
分类
Re59:读论文 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive
NLP
Tasks
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文名称:Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-Intensive
NLP
Tasks模型开源地址
诸神缄默不语
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2023-12-17 15:40
人工智能学习笔记
自然语言处理
人工智能
RAG
LLM
NLP
大规模预训练语言模型
QA
复盘人生第一次科研经历
来自:
NLP
情报局去年五一,我正在洛阳旅行,本已收到了腾讯公司的offer,准备假期过后去实习。这时候导师突然来了电话,让我6月份回实验室做科研。
zenRRan
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2023-12-17 14:59
人工智能
编程语言
机器学习
大数据
微软
Text2SQL学习整理(一) 综述
Text2SQL是近年来
NLP
领域一个比较热门的研究方向,该任务历史悠久,应用和落地性很强。
Q同学的nlp笔记
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2023-12-17 14:26
自然语言处理
NLP
Text-to-SQL
Text-to-sql
人工智能
nlp
深度学习
自然语言处理
掌握自然语言处理的技巧:从理论到实践的完整指南
自然语言处理的基本步骤1.数据获取2.数据预处理3.特征提取四、自然语言处理的常用工具1.NLTK2.jieba3.scapy总结前言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,
NLP
李红小可爱
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2023-12-17 13:32
自然语言处理
easyui
人工智能
服务器
python
NLP
基础知识点:困惑度(Perplexity)
本篇内容翻译自SpeechandLanguageProcessing.DanielJurafsky&JamesH.Martin.链接:https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/不愧是自然语言处理领域的圣经,读起来流畅自然,以后还是要多读经典。困惑度(Perplexity,PP)用来评估一个语言模型的好坏。我们知道语言模型是用来计算一个句子的概率,但实际中,我们
梆子井欢喜坨
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2023-12-17 12:27
#
NLP任务中常用的指标
自然语言处理
自然语言处理基础
自然语言处理基础自然语言处理基础文本的表示词的独热表示词的分布式表示词嵌入表示文本的词袋表示自然语言处理任务语言模型
NLP
基础任务
NLP
应用任务基本问题
文本分类
问题结构预测问题序列到序列问题自然语言处理基础文本的表示在使用字符串表示
沅有沚兮
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2023-12-17 12:27
自然语言处理
自然语言处理
机器学习
人工智能
困惑度 |
NLP
中对"困惑度"感到困惑?
每天给你送来
NLP
技术干货!
zenRRan
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2023-12-17 12:57
机器学习
自然语言处理
人工智能
深度学习
python
NLP
知识点 - perplexity 困惑度
(一)Perplexity困惑度(Perplexity,缩写为PPL)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(languagemodel)是用来预测句子中的nextword的概率分布(probabilitydistribution),并计算一个句子的概率。一个好的语言模型,应该给well-written的句子更高的生成概率,阅读这些句子不应该让人感到困惑。困惑度的定义:perplexity(W
_春天_
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2023-12-17 12:55
自然语言处理
自然语言处理
人工智能
R语言对医学中的自然语言(
NLP
)进行机器学习处理(1)
什么是自然语言(
NLP
),就是网络中的一些书面文本。对于医疗方面,例如医疗记录、病人反馈、医生业绩评估和社交媒体评论,可以成为帮助临床决策和提高质量的丰富数据来源。
天桥下的卖艺者
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2023-12-17 11:53
R语言
r语言
自然语言处理
机器学习
Chromadb词向量数据库总结
简介Chroma词向量数据库是一个用于自然语言处理(
NLP
)和机器学习的工具,它主要用于词嵌入(wordembeddings)。
茫茫人海一粒沙
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2023-12-17 06:37
数据库
读《李中莹亲子关系全面技巧》1
李中莹:
NLP
大师,《简快身心积极疗法》作者以“三赢”为准则:我好,你好,世界好之前朋友推荐,我购买过《简快身心积极疗法》,因为关注家庭教育,我又购买了这本亲子书籍。今天阅读1-5页。
晴空00
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2023-12-17 03:18
接纳自己如其所是
直到周五在
NLP
的群里看到战友的一篇文章《原来所有的头破血流,都是生活在教你“臣服”》,读完后,感觉醍醐灌
七月的风
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2023-12-17 02:51
NLP
中的Seq2Seq与attention注意力机制
文章目录RNN循环神经网络seq2seq模型Attention(注意力机制)总结参考文献RNN循环神经网络RNN循环神经网络被广泛应用于自然语言处理中,对于处理序列数据有很好的效果,常见的序列数据有文本、语音等,至于为什么要用到循环神经网络而不是传统的神经网络,我们在这里举一个例子。假如有一个智能订票系统,我只需要输入一句话,该系统能识别出我将在什么时间订购去哪里的车票。那么程序需要根据我们输入的
安替-AnTi
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2023-12-17 02:49
深度学习
自然语言处理
人工智能
Seq2Seq
attention
注意力机制
人工智能自然语言处理:语言之美,算法之智
导言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,
NLP
)是人工智能领域中备受关注的分支,致力于让计算机能够理解、处理和生成人类语言。
鳗小鱼
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2023-12-17 02:39
资源分享(resource)
人工智能
自然语言处理
python
cnn
知识图谱
文心一言
bert
用通俗易懂的方式讲解:关键词提取方法总结及实现
主题模型关键词提取算法及实现五、Word2Vec词聚类的关键词提取算法及实现六、信息增益关键词提取算法及实现七、互信息关键词提取算法及实现八、卡方检验关键词提取算法及实现九、基于树模型的关键词提取算法及实现十、总结
NLP
深度学习算法与自然语言处理
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2023-12-17 02:07
机器学习
人工智能
python
用 Python 从单个文本中提取关键字的四种超棒的方法
自然语言处理分析的最基本和初始步骤是关键词提取,在
NLP
中,我们有许多算法可以帮助我们提取文本数据的关键字。
深度学习算法与自然语言处理
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2023-12-17 02:07
机器学习
python
自然语言处理
人工智能
贝叶斯分类器-对文本的分类
前言翻看贝叶斯的案例,我们就会发现90%以上的案例都是
文本分类
,如果想以后转做文本数据数据挖掘,那么贝叶斯应该是必须点亮的技能灯。“真的是任重道远啊,希望三天时间能skip到下一个算法。”
在做算法的巨巨
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2023-12-16 22:44
看《Matrix》,学
NLP
1.生存还是死亡正如树木的成长,我们需要清空心态,对旧有模式进行不断地自我否定,在学习的过程中实现持续地调整和改变。无论是机器智能文明设立和升级矩阵系统,还是人类反抗机器奴役的革命壮举,都充分体现了:“C>E”,才能获得生存和发展。2.离苦还是得乐当我们活在自己为是的世界里,上下求索“远离痛苦”的良方,无异于在红尘外相中沉迷挣扎;而当我们参悟内外相之间的关联,将焦点专注于自己真正想要达成的“利他”
文蕊Renee
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2023-12-16 21:00
从零开始实现神经网络(三)_RNN循环神经网络
它们通常用于自然语言处理(
NLP
)任务,因为它们在处理文本方面很有效。在这篇文章中,我们将探讨什么是RNN,了解它们是如何工作的,并在Python中从头开始(仅使用numpy)构建一个真正的RNN。
ourkix
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2023-12-16 17:25
神经网络
rnn
人工智能
分类(四)—— 支持向量机
近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结四、支持向量机支持向量机(SupportVetorMachine,SVM)由Vapnik等人于1995年首先提出,在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并推广到人脸识别、行人检测和
文本分类
等其他机器学习问题中
shi_jiaye
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2023-12-16 17:42
python机器学习与数据挖掘
机器学习
人工智能
python
刚刚,深兰科技在国际顶级会议EM
NLP
竞赛中再夺两冠
12月6日至10日,自然语言处理领域的国际顶级会议EM
NLP
(自然语言处理中的经验方法会议)在新加坡召开,研究人员、学者和业界专业人士齐聚一堂,展示和讨论该领域的最新研究成果、进展和创新。
深兰科技
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2023-12-16 16:46
深兰科技
OFweek
物联网
科技
人工智能
pygame
ci/cd
windows
intellij-idea
Text mining and natural language processing in construction 论文阅读
摘要文本挖掘™和自然语言处理(
NLP
)引起了建筑领域的兴趣,因为它们提供了管理和分析基于文本的信息的增强功能。这凸显了需要从施工管理的角度进行系统审查,以确定现状、差距和未来方向。
南楚巫妖
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2023-12-16 15:51
nlp
建筑
人工智能
文本分类
在本文中,我们全面探讨了
文本分类
技术的发展历程、基本原理、关键技术、深度学习的应用,以及从RNN到Transformer的技术演进。
!chen
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2023-12-16 15:48
人工智能
分类
数据挖掘
深度结构化语义模型 (Deep Structured Semantic Models, DSSM)
PaddlePaddle-Documentation深度学习解决
NLP
问题:语义相似度计算——DSSM-CSDN博客
菜鸟瞎编
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2023-12-16 13:37
深度学习:详解word2vec + 实践操作(包括text2word)
一、白话word2vecWord2Vec是一种用于自然语言处理(
NLP
)的机器学习算法,由2012年谷歌提出的文本生成词向量模型,包括CBOW(continousbagofwords)和SkipGram
卡卡大怪兽
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2023-12-16 11:19
深度学习
word2vec
人工智能
语言模型及Word2vec与Bert简析
就以前的学习笔记,本文简单总结了
NLP
语言模型word2vec和bert分享给大家,疏漏之处,望请指出,后期会详细解析各类语言模型理论及应用,敬请期待。
沧海之巅
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2023-12-16 11:17
大语言模型
AI
GPT
语言模型
word2vec
bert
史上最小白之《Word2vec》详解
Word2vec谷歌2013年提出来的
NLP
工具,它的特点就是可以将单词转化为向量表示,这样就可以通过向量与向量之间的距离来度量它们之间的相似度,从而发现他们之间存在的潜在关系。
孟菜菜
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2023-12-16 11:16
深度学习
word2vec
机器学习
自然语言处理
人工智能增强的全流程测试在需求理解分析阶段和单元测试阶段的提效手段
AIGC(人工智能增强的全流程测试)在需求理解分析阶段和单元测试阶段的提效手段如下:1.需求理解分析阶段:(1)引入自然语言处理(
NLP
)技术,将需求文档转化为语义模型,以更好地理解需求,发现需求中的潜在问题
超级大超越
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2023-12-16 11:08
人工智能
c++伪代码_“你所知道的word2vec都是错的”:论文和代码天壤之别,是普遍现象了?...
两层网络,就能把词变成向量,在
NLP
领域举足轻重,是许多功能实现的基础。可是现在,有一位叫做bollu(简称菠萝)的程序员,大声对世界说:“关于word2vec,你所知道的一切都是错的。”
weixin_39879665
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2023-12-16 11:46
c++伪代码
腾讯云服务器使用中遇到的问题
1.配置ssl证书后,443端口一直连接不了根据官网文档介绍,配置ssl证书只需要在安全组(云服务器)或防火墙(轻量应用服务器)中设置开放443端口即可,所以在开放端口并通过命令:netstat-tu
nlp
随心但不率性
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2023-12-16 09:33
服务器
python
服务器
django
python
基于Paddle
NLP
的深度学习对文本自动添加标点符号(一)
基于此,本文开始讲解基于Paddle
NLP
的深度学习对文本自动添加标点符号的应用和研究,本文先讲解下,如何从PaddleSpeech提取通用的添加标点符号模型。
番茄小能手
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2023-12-16 08:59
PaddleNLP
深度学习
人工智能
与父母链接3.19
带着心中的苦闷、家庭关系上的问题我走进了
NLP
课堂,接触的第一堂课就是《父母智慧》。在父母智慧课上,我对与父母的关系有了更深的了解。
静待花开之畅畅
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2023-12-16 07:51
【期末复习向】长江后浪推前浪之ChatGPT概述
参考文章:GPT系列模型技术路径演进-CSDN博客这篇文章讲了之前称霸
NLP
领域的预训练模型bert,它是基于预训练理念,采用完形填空和下一句预测任务2个预训练任务完成特征的提取。
诺坎普的风间
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2023-12-16 07:21
chatgpt
人工智能
深度学习
大模型
预训练语言模型
GPT系列
关于chatgpt一点肤浅认识
它是计算机更好地理解单词1、预训练–就是先训练一个模型,用于以后特定任务的微调,比如将BERT这个模型用于特定的
NLP
任务,比如情感分析2、one-hot:用只有一个元素是1,其他是0的向量表示物体。
The Straggling Crow
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2023-12-16 07:18
人工智能
chatgpt
2.20丰盛日记
2018年是我学习力度最大的一年——从【深度触网】社群营销,到儿童教育版块学习;从【爸妈壹选】到
NLP
执行师;从禅修辟谷到禅修学经典;从网上佛学院课程到《金刚经》解读共修……特别是
NLP
执行师结业以来,
yaoxin45
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2023-12-16 07:37
ICLR2020国际会议精彩演讲抢先看(含源码)!!
来源:AI
NLP
er微信公众号(点击了解一下吧)编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-02-23 2020年的ICLR会议将于今年的4月26日-4月30日在MillenniumHall
Shu灬下雨天
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2023-12-16 06:08
「X」Embedding in
NLP
|神经网络和语言模型 Embedding 向量入门
在「X」Embeddingin
NLP
进阶系列中,我们介绍了自然语言处理的基础知识——自然语言中的Token、N-gram和词袋语言模型。
Zilliz Planet
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2023-12-16 04:58
程序人生
《神奇的
NLP
:改变人生的非凡体验》第2章
我在想,我写下的笔记,必须是那些值得记住的内容,而不能是事无巨细全都记下来。为了精简文本,我要求自己做到能背诵这些内容,所以我必须把内容重新整理成背诵文本(加粗部分)。也就是说,如果不想背诵,就不能记下来。第2章:耳听不一定为实第1节:制约性的想法是否限制了你的思维第2节:怎样识别制约性想法1.摆脱局限性想法:①找到这些想法的根源(出现的频率、来源、依据、不合理性)②找到另一种积极的想法替代现在的
掉线王
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2023-12-16 02:08
活出最真实的自己
哪怕学了生命密码,学了
Nlp
,父母课程,人本心理学等等各种心理课程,有些时候,我还想会内心问自己:我究竟是个什么样的人,我想要活成什么样子?我怎么才能做到活出最真实的自己。
南方的玉米北方的包谷
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2023-12-16 01:33
NLP
论文解读:无需模板且高效的语言微调模型(上)
©原创作者|苏菲论文题目:Prompt-freeandEfficientLanguageModelFine-Tuning论文作者:RabeehKarimiMahabadi论文地址:https://openreview.net/pdf?id=6o5ZEtqP2g提示学习(Prompt-learning)被誉为自然语言处理的“第4种范式”,它可以在少样本甚至零样本的条件下,通过将下游任务修改为语言生成
NLP论文解读
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2023-12-15 22:27
BERT学习笔记
BERT让Transformer在
NLP
上有了更广泛的应用,特别是在语言理解方面有了很大提高,标志着
NLP
进入了新时代。目录0ELMO1总体
哈哈不爱学习
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2023-12-15 22:11
bert
深度学习
transformer
自然语言处理
NLP
处理情感平衡和缠
情感平衡一收取爱,记忆,成长的支持,对方的付出二付出,给予对方的支持和给予对方的伤害三放下,对方的人生和包袱化解纠缠一平衡情感二祝福+再见三连接未来的事情
NLP
心理实操视角下的心理咨询一步骤出访:确定议题
木木11
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2023-12-15 22:40
BERT大模型:英语
NLP
的里程碑
BERT的诞生与重要性BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)大模型标志着自然语言处理(
NLP
)领域的一个重要转折点。
努力犯错
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2023-12-15 22:03
自然语言处理
bert
人工智能
GPT:Generative Pre-Training
1.概述随着深度学习在
NLP
领域的发展,产生很多深度网络模型用于求解各类的
NLP
问题,从word2vec词向量工具的提出后,预训练的词向量成了众多
NLP
深度模型中的重要组成部分。
zhiyong_will
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2023-12-15 22:29
深度学习Deep
Learning
深度学习
机器学习
【
NLP
】如何管理大型语言模型 (LLM)
什么是LLM编排?LLM编排是管理和控制大型语言模型(LLM)的过程,以优化其性能和有效性。这包括以下任务:提示LLM:生成有效的提示,为LLMs提供适当的背景和信息以产生所需的输出。链接LLM:结合多个LLM的输出以获得更复杂或更细致的结果。管理LLM资源:有效分配和管理LLM资源以满足应用程序的需求。监控LLM绩效:跟踪指标以识别和解决问题。随着LLM被用于更广泛的应用(例如自然语言生成、机器
Sonhhxg_柒
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2023-12-15 20:42
语言模型
人工智能
自然语言处理
机器学习入门
名词解释名词解释
NLP
NaturalLanguageProcessing(自
liuzhenghua66
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2023-12-15 20:36
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AI
机器学习
人工智能
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