nlp文本分类

浅谈BERT

过去在NLP的领域通常是一个任务对应一个model，但是今年来已经发展到可以让机器先了解人类的语言再来解决各式各样的NLP任务。
进步中的coder·2023-11-18 18:57

Word2Vec浅谈

word2vec是Google团队在2013年发表的一篇paper，当时一经问世直接将NLP领域带到了一个新的高度，在2018年bert被提出之前，word2vec一直是NLP算法工程师追捧的预训练词向
lanmengyiyu·2023-11-18 17:45

浅谈BERT预训练源码

BERT“这个词相信大家已经不在陌生了,发布至今，BERT已成为NLP实验中无处不在的基线。这里稍微扯一下什么是BERT毕竟不是今天的重点，BERT在模型架构方面沿用了Transformer
CReep~·2023-11-18 17:44

【深度学习】Sentence Embedding-BERT-Flow

前言字节的AILab2020年发表在EMNLP上的一篇文章《OntheSentenceEmbeddingsfromPre-trainedLanguageModels》，针对语义文本相似任务(STS)，论文中提出的基于流式生成模型
DonngZH·2023-11-17 18:09

Linux服务器使用杂记

下运程连接服务器问题（2023.9.30）在Win10的Edge浏览器下使用BMC接口的IPMI协议（参考BMC介绍篇）连接服务器进行远程控制时，点击“LaunchConsole"出现下载不了jviewer.jnlp
njtong·2023-11-17 16:23

python开发数字人助理版

它提供了灵活的模块化设计，使开发人员能够定制和组合各种功能模块，包括情绪分析、NLP处理、语音合成和语音输出等。
zxj19880502·2023-11-17 15:16

安利一个开源的好工具Label Studio, 闭环数据标注和模型训练

一、简介1.1在NLP日常工作中，我们需要按几个步骤进行数据处理和模型训练。1.先收集数据：通过爬虫或者其它工具，将数据结构化保存到数据库中。
u013250861·2023-11-17 15:40

因ChatGPT爆红的NLP培养计划｜拿不到年薪25W全额退款

“ChatGPT可怕的是，它会将世界的命运重新洗牌”人类已经历3次超级工具的“革命”，每一次都重塑了世界新的格局。第一个降临的超级工具就是互联网，它用虚拟的聚合，打开了现实的距离，将地球压缩成村落。极大程度的模糊了空间。第二个降临的是智能手机，它让我们的工作、生活、娱乐，无时无刻不线上化。我们的时间，除了睡梦，尽在网中。如今，ChatGPT的降临，属于人类最高级的一些思考及相关的脑力劳动、智慧活动
程序员小灰·2023-11-17 15:26

VS Code如何使用服务器的Python开发环境

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Chaos_Wang_·2023-11-17 13:17

YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进：InceptionNeXt: 当 Inception 遇上 ConvNeXt

受Transformer在NLP中成就的影响，研
dg68668·2023-11-17 11:21

anaconda中安装pytorch和TensorFlow环境并在不同环境中安装kernel

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Chaos_Wang_·2023-11-17 06:39

利用ONNX runtime对transformer模型进行推理加速

模型cross-encoderONNXONNXRuntime(ORT)-onnxruntime[译文]AccelerateyourNLPpipelinesusingHuggingFaceTransformersandONNXRuntime_choose_c
choose_c·2023-11-17 06:59

Datawhale AI夏令营 - NLP实践：基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛——基础篇

DAY1入门讲解直播ingQ：如何选择机器学习算法或深度学习算法？A：在许多机器学习问题中，特征工程的重要性不容忽视。如果特征工程能够充分捕捉数据的关键特征，那么机器学习算法也能够表现良好。深度学习在某种程度上可以自动学习特征，但对于特定问题，手动设计特征可能会更有效。总而言之，当样本量足够大且数据集具有一定的特点时，使用机器学习。其中，常用的机器学习包括树模型、SVM模型；深度学习包括神经网络，
学软件的小铃铛·2023-11-17 03:44

windows下启动外部应用程序

1.ShellExecuteSHSTDAPI_(HINSTANCE)ShellExecuteA(__in_optHWNDhwnd,__in_optLPCSTRlpOperation,__inLPCSTRlpFile
lucky1_1star·2023-11-17 02:22

文本编织术：揭秘正则、字符串、NLP 的绝妙奥秘

前言在当今数字化时代，文本处理技术的重要性日益凸显。从数据清洗到信息提取，正则表达式、字符串处理和自然语言处理等工具成为处理文本数据的关键利器。本文将深入探讨这三者在文本处理中的作用，并为读者提供详实的指南，使其能够灵活运用这些工具解决实际问题。文章目录前言1.引言1.1背景1.2相关性和应用领域2.正则表达式(`re`)基础2.1概述2.2基本语法2.3常见模式匹配示例2.3.1匹配日期2.3.
friklogff·2023-11-17 01:34

LLm微调使用的数据集

id=1769124161629981325&wfr=spider&for=pcRefGPT：基于RefGPT生成大量真实和定制的对话数据集地址：https://github.com/ziliwangnlp
东方佑·2023-11-17 00:36

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第六十四期】Fri, 27 Oct 2023

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Fri,27Oct2023Totally80papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePaperstorchdistillMeetsHuggingFaceLibrariesforReproducible
hitrjj·2023-11-16 23:13

大型语言模型综述全新出炉：从T5到GPT-4最全盘点，国内20余位研究者联合撰写...

来自：机器之心为什么仿佛一夜之间，自然语言处理（NLP）领域就突然突飞猛进，摸到了通用人工智能的门槛？如今的大语言模型（LLM）发展到了什么程度？未来短时间内，AGI的发展路线又将如何？
zenRRan·2023-11-16 23:10

【NLP】从T5到GPT-4！大语言模型全新综述来了

转自：机器之心为什么仿佛一夜之间，自然语言处理（NLP）领域就突然突飞猛进，摸到了通用人工智能的门槛？如今的大语言模型（LLM）发展到了什么程度？未来短时间内，AGI的发展路线又将如何？
风度78·2023-11-16 23:37

谷歌新作SPAE：GPT等大语言模型可以通过上下文学习解决视觉任务

当前，大型语言模型（LLM）已经掀起自然语言处理（NLP）领域的变革浪潮。我们看到LLM具备强大的涌现能力，在复杂的语言理解任务、生成任务乃至推理任务上都表现优异。
Amusi（CVer）·2023-11-16 23:06

大型语言模型综述全新出炉！从T5到GPT-4最全盘点，国内20余位研究者联合撰写...

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【计算机视觉】微信技术交流群转载自：机器之心为什么仿佛一夜之间，自然语言处理（NLP）领域就突然突飞猛进，摸到了通用人工智能的门槛
Amusi（CVer）·2023-11-16 23:35

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第六十五期】Mon, 30 Oct 2023

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Mon,30Oct2023Totally67papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersAnApproachtoAutomaticallygeneratingRiddlesaidingConceptAttainmentAuthorsNiharikaSriParasa
hitrjj·2023-11-16 23:31

PyCharm 远程连接服务器并使用服务器的 Jupyter 环境

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Chaos_Wang_·2023-11-16 22:41

知识蒸馏：如何用一个神经网络训练另一个神经网络

为了说明这一点，参见下图中的NLP中最常见架构的参数数量。各种模型结构的参数数量在Kaggle竞赛中，胜出的模型通常是由几个模型组成的集
Imagination官方博客·2023-11-16 21:16

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第六十二期】Wed, 25 Oct 2023

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Wed,25Oct2023(showingfirst100of112entries)Totally100papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersMuSR
hitrjj·2023-11-16 21:26

【nlp】2.5(gpu version)人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）工程管理方式

人名分类器实战项目0说明1工程项目设计2数据预处理data_processing3创建模型model4模型测试test5训练配置config6模型训练train7模型对比绘图plotfigure8模型预测predict9代码测试demo0说明本项目对前一个博客内容2.5(cpuversion)人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）的区别在于两点：（1）采用gpu（2）对项目代码进行
lys_828·2023-11-16 19:33

【nlp】2.6 注意力机制Attention

注意力机制1注意力机制介绍1.1注意力概念1.2注意力计算规则1.3常见的注意力计算规则2什么是深度神经网络注意力机制3注意力机制的作用4注意力机制实现步骤4.1步骤4.2代码实现1注意力机制介绍1.1注意力概念我们观察事物时，之所以能够快速判断一种事物(当然允许判断是错误的)，是因为我们大脑能够很快把注意力放在事物最具有辨识度的部分从而作出判断；而并非是从头到尾的观察一遍事物后，才能有判断结果。
lys_828·2023-11-16 19:26

NLP-分词器：SentencePiece【参考Chinese-LLaMA-Alpaca在通用中文语料上训练的20K中文词表并与原版LLaMA模型的32K词表进行合并的代码】

背景随着ChatGPT迅速出圈，最近几个月开源的大模型也是遍地开花。目前，开源的大语言模型主要有三大类：ChatGLM衍生的大模型（wenda、ChatSQL等）、LLaMA衍生的大模型（Alpaca、Vicuna、BELLE、Phoenix、Chimera等）、Bloom衍生的大模型（Bloomz、BELLE、Phoenix等）。其中，ChatGLM-6B主要以中英双语进行训练，LLaMA主要以
u013250861·2023-11-16 17:00

[nlp] 损失缩放（Loss Scaling）loss sacle

在深度学习中，由于浮点数的精度限制，当模型参数非常大时，会出现数值溢出的问题，这可能会导致模型训练不稳定。为了解决这个问题，损失缩放（LossScaling）技术被引入，它通过缩放损失值来解决这个问题。在深度学习中，损失缩放技术通常是通过将梯度进行缩放来实现的。具体来说，在计算梯度时，将梯度除以一个称为“lossscale”的缩放因子，然后再进行反向传播和优化器更新。这种技术可以有效地防止梯度爆炸
心心喵·2023-11-16 15:22

[nlp] grad norm先降后升再降

gradnorm先降后升再降正常嘛在深度学习中，梯度的范数通常被用来衡量模型参数的更新程度，也就是模型的学习进度。在训练初期，由于模型参数的初始值比较随机，梯度的范数可能会比较大，这是正常现象。随着模型的训练，梯度的范数通常会逐渐减小，直到收敛到一个较小的值。在某些情况下，梯度的范数可能会先下降，然后上升再下降，这也是正常现象。这种现象通常出现在模型的学习率过大或者网络结构过于复杂的情况下。在这种
心心喵·2023-11-16 15:48

大模型相关论文100篇短笔记【 2023-04-17】

包括CV和NLP的，主要是大语言模型。当然也包括不少水论文。有些笔记可能存在错误等情况，是因为写的时候功力还远不足，理解不到位，也懒得回去改了。仅供大家选论文参考。我还是科研小白，和大家一起学习。
u013250861·2023-11-16 15:44

Python 实战 | 进阶中文分词之 HanLP 词典分词（下）

更多内容点击查看Python实战|进阶中文分词之HanLP词典分词（下）Python教学专栏，旨在为初学者提供系统、全面的Python编程学习体验。
企研数据·2023-11-16 13:02

EMNLP 2023 | DeepMind提出大模型In-Context Learning的可解释理论框架

论文题目：In-ContextLearningCreatesTaskVectors论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.1591601.引言此外，作者也提到本文的方法与软提示（soft-prompt）[1]方法类似，soft-prompt也是通过调整大模型内部transformer的激活值来实现特定的新任务，但是本文的方法仅在ICL的前向传播过程中进行调整，而不是微调整个
TechBeat人工智能社区·2023-11-16 13:22

13款 ChatGPT内容检测器

这些工具使用各种人工智能技术，包括自然语言处理(NLP)、机器学习和深度学习。它们有助于理解文本内容的含义和上下文，并识别任何潜在问题。为什么AI内
风度78·2023-11-16 11:55

【自然语言处理（NLP）实战】LSTM网络实现中文文本情感分析（手把手与教学超详细）

目录引言：1.所有文件展示：1.中文停用词数据（hit_stopwords.txt)来源于：2.其中data数据集为chinese_text_cnn-master.zip提取出的文件。点击链接进入github，点击Code、DownloadZIP即可下载。2.安装依赖库：3.数据预处理（data_set.py)：train.txt-去除停用词后的训练集文件：test.txt-去除停用词后的测试集文
halo0416·2023-11-16 10:36

LLM中的Prompt总结

Prompt提示词Prompt初始为NLP下游任务设计的输入模版，如分类、聚类都会对应一种Prompt。在大模型中，则成为了LLM的输入统称，而模型输出被称为Completion。
Mark_Aussie·2023-11-16 10:29

【AI】生成式人工智能用例和应用

共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python
Sonhhxg_柒·2023-11-16 07:37

逻辑思维训练500题(带答案)前237题 文末附完整版PDF

一个人如果做什么事都可以让其思维以这些假设前提为基础，那么他便能真真正正地活在NLP里而不会陷入困境，他的人生也就会有更大地进步和提升。初级题：1．如何问问题？
星卯教育tony·2023-11-16 06:52

linux查oracle端口被占用,Linux查看端口占用及对应进程号

常用命令：1，lsof-i:端口号2，netstat-tunlp|grep端口号这两个命令都可以查看端口被什么进程占用。
JackyBaldheadWang·2023-11-16 02:39

大语言模型|人工智能领域中备受关注的技术

文案写作知识库回答文本分类代码生成AWS如何通过LLM提供帮助？
许思王·2023-11-15 23:05

企业prompt工程业务实践总结

prompt的设计一定要有逻辑和系统性，现在大模型对于文本的分类、抽取、生成、理解等nlp任务都
财天椒·2023-11-15 21:31

大数据八股文（自用）

CPU、内存和执行时间）类似任务管理器jmap-heap进程号查看某个进程内存，java进程堆内存free-m查看系统内存使用情况单位mps-efprocessstatus查看进程netstat-tunlp
艾卡西亚暴雨o·2023-11-15 14:27

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用
汀、人工智能·2023-11-15 12:02

突破性的多语言代码大模型基CodeShell：北京大学与四川天府银行联合打造，引领AI编程新时代

项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用
汀、人工智能·2023-11-15 12:32

spaCy中流程包zh_core_web_sm的手动安装（Macbook）

为了运行nlp=spacy.load("zh_core_web_sm")，官方提供的$python-mspacydownloadzh_core_web_sm安装失败，所以只能手动安装1.打开https:
m0_70294827·2023-11-15 12:01

自然语言处理（NLP）-spacy简介以及安装指南（语言库zh_core_web_sm）

spacy简介spacy是Python自然语言处理软件包，可以对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画，以及词嵌入向量的计算和可视化等。1.安装spacy使用“pipinstallspacy"报错，或者安装完spacy，无法正常调用，可以通过以下链接将whl文件下载到本地，然后cd到文件路径下，通过pip安装。pipinstallspacy下载链接：Archived:PythonExt
汀、人工智能·2023-11-15 12:29

RT-KGD：多轮对话过程中的知识转换模型

每天给你送来NLP技术干货！
zenRRan·2023-11-15 12:58

大模型的实践应用6-百度文心一言的基础模型ERNIE的详细介绍，与BERT模型的比较说明

在大规模语料库上预先训练的BERT等神经语言表示模型可以很好地从纯文本中捕获丰富的语义模式，并通过微调的方式一致地提高各种NLP任务的性能。
微学AI·2023-11-15 08:59

深度学习实战59-NLP最核心的模型：transformer的搭建与训练过程详解，手把手搭建与跑通

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战59-NLP最核心的模型：transformer的搭建与训练过程详解，手把手搭建与跑通。
微学AI·2023-11-15 08:25

论文浅尝 | 主题感知的问答生成

etal.Topicawareneuralresponsegeneration[C]//Thirty-FirstAAAIConferenceonArtificialIntelligence.2017.动机人机对话在AI和NLP
开放知识图谱·2023-11-15 06:17
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