nlp理论

探索自然语言处理的前沿：使用OpenAI API进行文本分析

#引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域中最令人兴奋和快速发展的部分之一。本文将介绍如何使用OpenAI的API进行文本分析。我们将通过代码示例，深入探讨如何利用这些工具来提升应用程序的智能和功能。

qq_37836323·2025-02-03 19:09

分词实现小案例

MySQL并不是一个专门设计用于处理自然语言处理（NLP）或文本分词的数据库，但可以通过一些方法和技巧实现基本的分词功能，尤其是在处理中文文本或其他语言的应用场景中。

CodingBrother·2025-02-03 19:04

线性回归基础学习

线性回归基础学习目录：理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray：MXNet中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在

Remoa·2025-02-03 14:53

深度学习：基于MindNLP的RAG应用开发

什么是RAG？RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想：通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息，并将检索结果作为上下文输入生成模型，辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别：传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知

Landy_Jay·2025-02-03 13:47

M-Ped: Multi-Prompt Ensemble Decoding for Large Language Models

M-Ped：大型语言模型的多提示集成解码摘要1引言2方法3实验4研究5相关工作6结论摘要随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，提高其性能已成为研究热点。

UnknownBody·2025-02-03 11:36

DeepSeek：开启智能搜索与AI发展的新纪元

一、DeepSeek简介DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出，是一款集自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、强化

gs80140·2025-02-03 08:08

DDD 洋葱架构才是 yyds！阿里大牛手记（DDD）领域驱动设计应对之道

就拿近两年程序员行业饱受争议的DDD（领域驱动设计）来说，事实上，领域驱动设计的思维可以很好的解决企业的大型架构所遇到的绝大部分难题（理论层面至少是这样），例如上下映射，就可以在本质上把业务的架构模块解耦

肥肥技术宅·2025-02-03 08:04

探索神经网络的奥秘：从基础理论到Python实践

探索神经网络的奥秘：从基础理论到Python实践【下载地址】第一章神经网络如何工作附Python神经网络编程.pdf分享本资源文件提供了关于神经网络基础知识的详细介绍，并附带了一个Python神经网络编程的

仲毓俏Alanna·2025-02-03 05:45

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（三）：“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理

GoAI·2025-02-03 05:10

新春特辑：人工智能专题大复盘

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟

互联互通社区·2025-02-03 04:33

【代码随想录训练营】【Day01】第一章｜数组｜数组理论基础｜704.二分查找｜27.移除元素

数组理论基础数组是在编程中非常常见的数据存储结构，主要有以下几个特点：数组的存储地址是一片连续的空间数组中存储的元素都是相同类型的修改数组中某一元素的值时，只能覆盖（重新赋值）更多有关数组的理论基础可查阅

蚝油菜花·2025-02-03 02:48

【无监督特征选择方法综述】

无监督特征选择方法综述前言一、Filter方法1.单变量Informationbasedmethods基于信息理论Spectral-similaritybasedmethods基于光谱相似性的方法2、多变量

潘儿er·2025-02-03 02:17

【代码随想录训练营】【Day03】第二章｜链表｜链表理论基础｜203.移除链表元素｜707.设计链表｜206.反转链表

链表理论基础链表的结构类似于一串珠子，每一颗珠子就相当于链表上的一个节点；每一个节点则由数据域和指针域构成，数据域用于存放数据，指针域用于指向其它一个节点或空节点（链表尾部）。

蚝油菜花·2025-02-03 02:45

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一项基础且重要的研究方向。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-02 22:43

新时代理论课程论文|历史是什么

历史是什么摘要：历史是什么？这是历代史学家始终关心的一个问题。“发生的是过去，写出来的是历史”，这句话的意思是说：“已经发生了的过去的事”，或者更简洁地说“过去发生的事”，并不自动地成为“历史”；它通过记录与叙述或实物的遗存，留下许多混杂的“碎片”（即“史料”），这些“碎片”经过鉴别与梳理，被写成了“历史”，而写历史的人正是历史学家。历史学家在写历史时是有选择地去挑选“碎片”的，他们依据某种特定的

jackl的科研日常·2025-02-02 20:35

AI在虚拟客户服务中的应用：提供24_7支持

AI在虚拟客户服务中的应用：提供24/7支持关键词：虚拟客服,自然语言处理(NLP),聊天机器人,对话系统,深度学习,用户支持,自动化1.背景介绍随着互联网和移动互联网的迅速发展，客户服务成为各大企业提升竞争力的重要环节

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构

Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域，自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

QObject源码浅析

Qt的基类祖先是QObject,看Qt源码,在安装Qt时你得勾选了源码选项，没有勾选的话，可以去官网下载源码，或者重新安装Qt.用vscode打开Qtsrc是比较好的选择，理论上用QtCreator

令狐掌门·2025-02-02 14:24

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention

1.写在前面近年来，基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。

kakaZhui·2025-02-02 13:43

28岁开始零基础学前端，这些血的教训你一定要避免

计算机理论知识计算机理论知识决定了一个程序员的天花板（在国内还得加上英语）。数据结构与算法算法看了《剑指offer题解》、《Leetcode题解》这两本书，还是挺有用的，也有刷到的题面试正好碰上了的。

2501_90336583·2025-02-02 12:06

【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现

文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集BERT训练代码实现导包加载数据构建BERT模型模型损失训练获取BERT编码器个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍**自然语言

道友老李·2025-02-02 12:04

【自然语言处理（NLP）】Word2Vec 原理及模型架构（Skip-Gram、CBOW）

文章目录介绍Word2Vec介绍Word2Vec的核心概念Word2Vec的优点Word2Vec的缺点Word2Vec的应用场景Word2Vec的实现工具总结Word2Vec数学推导过程1.CBOW模型的数学推导（1）输入表示（2）词向量矩阵（3）输出层（4）损失函数（5）参数更新2.Skip-Gram模型的数学推导（1）输入表示（2）词向量矩阵（3）输出层（4）损失函数（5）参数更新3.优化技巧

道友老李·2025-02-02 11:58

AI真的能理解我们这个现实物理世界吗？深度剖析原理、实证及未来走向

从信息论、物理启发式算法剖析理论支撑，探讨融合物理知识路径，并延展至跨学科应用、评估维度、伦理社会问题，最终展望AI

AI_DL_CODE·2025-02-02 10:51

使用Transformer模型实现股票走势预测：深入解析和实操案例（基于Python和PyTorch）

文章详细介绍了模型理论、架构，并分析了其在股价预测中的优势和挑战。通过实操案例，展示了如何使用Python和PyTorch进行模型构建、训练和评估，包括数据预处理和性能评价。

AI_DL_CODE·2025-02-02 09:44

ROS2海龟仿真：两只海龟跟踪实验（一只键盘控制，一只自动跟随）

控制理论与工程应用基础作业1.环境准备确保ROS2已安装，并可以正常运行turtlesim模拟环境。

xehuosh·2025-02-02 09:12

aggr代码 cellranger_单细胞实战(四) Cell Ranger流程概览

实战演练理论知识学再好，能付诸实践灵活运用才行，所以我们常强调知行合一，实践出真知。实战演练这个栏目就是带大家从头到尾完整复现单细胞文献分析流程。好了，干货多，屁话少，我们来看实战流程。

龙宫里的乙民·2025-02-02 07:55

向量语义（Vector Semantics）与表征学习（Representation Learning）详解

传统的NLP方法（如基于规则的语言模型）需要人为定义单词的语义规则，而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。

苏西月·2025-02-02 07:54

【llm对话系统】大模型 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络结构和训练方法对比

它们都在Transformer架构的基础上进行了改进和优化，并在各种NLP任务上取得了优异的性能。本文将深入分析Llama、Qwen和ChatGLM的网络结构和训练方法，比较它们的异同以及各自的优势。

kakaZhui·2025-02-02 07:54

计算机图形学实验练习（实验1.2-4.1AND补充实验1&2）

实验1.2OpenGL与着色器编程1.理论知识1.1OpenGL的含义OpenGL是一种应用程序编程接口（ApplicationProgrammingInterface，API），它是一种可以对图形硬件设备特性进行访问的软件库

起床悠悠·2025-02-02 03:38

ArcGIS土地利用数据制备、分析及基于FLUS模型土地利用预测（数据采集、处理、分析、制图）

FLUS（FlexibleLandUseSimulation）模型是一个用于模拟土地利用变化的模型，它结合了经济理论、土地利用和土地覆盖变化的动态过程。

赵钰老师·2025-02-02 01:50

【AI知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs,LargeLanguageModels）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only

AI完全体·2025-02-01 23:09

超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库

一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科，它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说，机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。

AI_DL_CODE·2025-02-01 23:38

全局光照：物理基础教程_2024-07-21_16-33-18.Tex

全局光照：物理基础教程光照基础理论光线与物质的相互作用光线与物质的相互作用是全局光照研究的核心之一。当光线遇到物体表面时，会发生反射、折射或被吸收。这些现象决定了我们如何感知物体的颜色和质感。

chenjj4003·2025-02-01 22:34

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（三）Word2Vec

Word2Vec定义：Word2Vec是一种将单词转化为向量的技术，基于神经网络模型，它能够将单词的语义关系通过向量空间的距离和方向进行表示。通过Word2Vec，我们可以将单词从一个离散的符号转化为一个稠密的向量（一般是高维的），并且能够捕捉到单词之间的语义关系和相似性。历史来源：Word2Vec由TomasMikolov等人于2013年在谷歌提出，它迅速成为了词向量表示（wordembeddi

Blankspace空白·2025-02-01 18:31

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（五）Transformer介绍

TransformerTransformer是一种基于自注意力机制（Self-AttentionMechanism）的深度学习模型，首次由Vaswani等人于2017年在论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。与RNN和LSTM不同，Transformer不需要依靠序列顺序进行递归，而是通过全局注意力机制一次性处理整个输入序列，从而具备了更高的计算效率和更强的并行化能力。Tran

Blankspace空白·2025-02-01 18:58

Linux中端口被占用如何解决

3306netstat命令查找查找被占用端口netstat-tuln|grep端口号#示例netstat-tuln|grep3306netstat-tuln|grep6379ss命令查找查找被占用端口ss-tunlp

烛照103·2025-02-01 18:27

智能化Kubernetes管理：AI与ChatGPT提升运维效率的创新实践

随着人工智能（AI）技术的成熟，特别是基于自然语言处理（NLP）的智能体如ChatGPT的出现，AI智能体能够在Kubernete

大大宝的博客·2025-02-01 15:59

【大模型应用开发动手做AI Agent】Plan and Solve策略的提出

智能体，策略学习，强化学习，自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP

杭州大厂Java程序媛·2025-02-01 14:22

深度解析数字化转型的常见挑战：企业架构的关键解决方案与成功路径

本文将深入探讨企业在数字化转型过程中常见的挑战，并通过企业架构（EnterpriseArchitecture,EA）提供的解决方案，揭示如何将理论转化为可操作的策略和实践。

AZone架构院·2025-02-01 14:51

深度学习-笔记1

·2025-02-01 12:15

Agentic Workflow 设计模式的未来发展

本文将围绕AgenticWorkflow设计模式的核心概念、理论框架、设计模式及其未来发展趋势展开讨论。

AI天才研究院·2025-02-01 09:48

39【内存条与硬盘的架构逻辑】

内存和硬盘大家应该并不陌生，不过要以文字的形式表述2者的关系难度还是很大的，我们这节课就来讲解这个问题，本节课非常重要，本节课讲的点便是几乎所有的逆向工具研发的理论框架（由于本文是知识手册，因此在后面会有专门的帖子来引用本帖

学编程的闹钟·2025-02-01 05:10

【C++】一文带你学完 C++【完整版-附代码示例】

附注：建议学完一个知识点后，同步进行编程练习以便于巩固掌握知识点；编程学习是重理论更重实践的一个过程，唯有多写多练才能快速掌握C++全教程正文开始0.hello.cpp【经典入门程序】#includeintmain

Ustinian_310·2025-02-01 01:08

表格化数据处理中大语言模型的微调优化策略研究

具体来说，论文探讨了以下几个关键方面：背景与挑战：大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，但在处

C7211BA·2025-01-31 23:25

方波的傅里叶变换及方波的MATLAB实现

它的理论依据是：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成，即使用简单的正弦、余弦函数,可以拟合复杂函数。为什么要进行傅里叶变换？傅里叶变换是一种数学工具，‌能够将时域信号转换为频域信号。

xrgs_shz·2025-01-31 20:54

NLP模型大对比：Transformer ＞Seq2Seq ＞ LSTM ＞ RNN ＞ n-gram

结论Transformer大于传统的Seq2Seq大于LSTM大于RNN大于传统的n-gramn-gramVSTransformer我们可以用一个图书馆查询的类比来解释它们的差异：一、核心差异对比维度n-gram模型Transformer工作方式固定窗口的"近视观察员"全局关联的"侦探"依赖距离只能看前N-1个词（如3-gram只看前2词）可关注任意距离的上下文语义理解机械统计共现频率理解词语间的

feifeikon·2025-01-31 19:14

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（三）：自然语言处理（NLP）

1.技术架构概述讯飞绘镜的NLP技术架构可以分为以下几个核心模块：语义分析：理解用户输入的文本，提取关键信息（如实体、事件、情感等）。情节理解：分析文本中的故事情节，识别事件序列和逻辑关系。

爱研究的小牛·2025-01-31 14:43

网络爬虫爬取动态网页数据

目录一、导学与指南豆瓣单页分析豆瓣多页输出二、理论学习1.抓取动态网页的技术2.Selenium和WebDriver的安装与配置3.Selenium的基本使用三、小结一、导学与指南豆瓣单页分析importjsonimportrequests

db_sqy_2012·2025-01-31 14:36

DeepSeek R1与OpenAI o1深度对比

文章目录引言技术原理DeepSeekR1OpenAIo1性能表现官方数据推理任务知识密集型任务通用能力价格对比应用场景科研与技术开发自然语言处理（NLP）企业智能化升级教育与培训数据分析与智能决策部署与集成

码事漫谈·2025-01-31 13:01

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