nlp论文阅读第15页

《自然语言处理的前沿探索：深度学习与大数据引领技术风潮》

《自然语言处理的前沿探索：深度学习与大数据引领技术风潮》一、技术进步：自然语言处理的引擎在自然语言处理（NLP）领域，关键技术的不断进步推动了整个行业的发展。

清水白石008·2024-01-28 00:05

B站弹幕爬虫小试

输入CID号即可importrequestsimportxml.etree.ElementTreeasETimportpandasaspdfromsnownlpimportSnowNLPdefget_bilibili_danmaku

某个勤劳的孩子·2024-01-28 00:28

论文笔记：Self-Supervised Contrastive Pre-Training For Time Series via Time-Frequency Consistency

2022Neurips1intro无监督与训练在NLP和CV领域的应用越来越多他们大多基于合适的，在所有数据上都一致的先验假设例如在NLP中，一个先验假设是不管是什么领域的文本，或者什么语种的文本，都遵循相同的语法规律在时间序列中

UQI-LIUWJ·2024-01-28 00:17

自然语言处理中的Transformer架构

1.背景介绍1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类自然语言。

OpenChat·2024-01-27 23:08

综述｜如何利用LLM做多模态任务？

作者｜胡安文（知乎同名）进NLP群—>加入NLP交流群大型语言模型LLM（LargeLanguageModel）具有很强的通用知识理解以及较强的逻辑推理能力，但其只能处理文本数据。

zenRRan·2024-01-27 23:56

呼叫中心语音质检解决方案-苏州磐石云

呼叫中心语音质检解决方案是一种利用自动语音识别（ASR）和自然语言处理（NLP）技术来分析和评估呼叫录音的工具。

qq_191999713·2024-01-27 21:52

【自然语言处理的发展】

自然语言处理的发展自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的一个分支，旨在让计算机理解和生成人类语言。随着深度学习和大数据技术的不断进步，NLP在近年来取得了显著的突破。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-27 19:22

人工智能时代的十大核心技术：重塑未来的无限可能 - 第五章 - 自然语言处理（NLP），让机器理解人类语言

这就是自然语言处理（NLP）的用武之地。NLP的发展使得机器能够理解和生成人类语言，进而实现人机自然交互，广泛应用于机器翻译、聊天机器人等领域。一、什么是NLP？

百家峰会·2024-01-27 15:37

在尼国修N心

不管我想诉说想描绘的心有多迫切多正面，这里的网络都让你能活生生的忍住——说再多，拍的照再多，都发不出去……正如NLP前提假设最后一条所说：情绪和动机总是对的，只是行为没有效果而已。

福哥0075826·2024-01-27 15:40

【文本到上下文 #9】NLP中的BERT和迁移学习

迁移学习在NLP中的作用

无水先生·2024-01-27 14:40

丰盛日记第23天——高能重事

第一次听“高能重事”这个词是在nlp课堂上马老师分享出来的，表面的认知就是用高效能做重要的事情，可是更深的层面就会涉及到时间管理、行为习惯等方面了。

0e85a1577518·2024-01-27 14:22

NLP新手入门-第N2周：中文文本分类-Pytorch实现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、数据预处理1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器三、模型构建1.搭建模型2.初始化模型3.定义训练与评估函数四、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.测试指定数据一、课题背景和开发环境第N2周：中文文本分类-Pytorch实现Python3.8.12pytorch==1.8.1+cu

Oaix Nay·2024-01-27 12:19

可能会绕过RNN了

最近看了一些关于nlp技术路线的文章，自从2018年bert之后，nlp的重点似乎已经从rnn转移到transformer。

我的昵称违规了·2024-01-27 10:50

解锁文字魔法：探索自然语言处理的秘密——从技术揭秘到应用实战！

前言当谈到自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）时，NLP就像给计算机装备了一颗“语言大脑”，使它能

洛洛31·2024-01-27 10:55

人工智能的未来展望：自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）

NLP和CV是人工智能的两个重要分支，它们在处理和分析信息方面有不同的侧重点和挑战。NLP（自然语言处理）旨在让计算机理解和生成人类语言，主要处理的是文本信息。

wd90119·2024-01-27 09:15

【论文阅读】Grasp-Anything: Large-scale Grasp Dataset from Foundation Models

文章目录Grasp-Anything:Large-scaleGraspDatasetfromFoundationModels针对痛点和贡献摘要和结论引言相关工作Grasp-Anything数据集实验-零镜头抓取检测实验-机器人评估总结Grasp-Anything:Large-scaleGraspDatasetfromFoundationModelsProjectpage：Grasp-Anythin

三木今天学习了嘛·2024-01-27 09:43

【论文阅读】GraspNeRF: Multiview-based 6-DoF Grasp Detection

文章目录GraspNeRF:Multiview-based6-DoFGraspDetectionforTransparentandSpecularObjectsUsingGeneralizableNeRF针对痛点和贡献摘要和结论引言模型框架实验不足之处GraspNeRF:Multiview-based6-DoFGraspDetectionforTransparentandSpecularObjec

三木今天学习了嘛·2024-01-27 09:43

VALLE：Neural Codec Language Models areZero-Shot Text to Speech Synthesizers---TTS论文阅读

笔记地址：https://flowus.cn/share/a94730c1-6ae8-4955-82fb-812aff78f638【FlowUs息流】VALLE论文地址：NeuralCodecLanguageModelsareZero-ShotTexttoSpeechSynthesizersAbstract这里介绍的是一种新的语言建模方法来完成文本到语音的合成。这种方法不同于传统的直接从文本转换到

pied_piperG·2024-01-27 09:42

论文阅读：EDPLVO: Efficient Direct Point-Line Visual Odometry

目录Abstract:Introductions：Relatedwork：LineMatch：Feature-basedMethod：WindowsOptimizationTwo-stepMinimizationV.FRONT-ENDVI.EXPERIMENTALRESULTSA.DatasetsandMetrics（数据集和指标）B.ComparisonwiththeState-of-the-a

稻壳特筑·2024-01-27 09:41

AI Infra论文阅读之通过打表得到训练大模型的最佳并行配置

目录0x0.前言0x1.摘要0x2.介绍0x3.背景0x4.实验设置0x5.高效的LLM训练分析0x5.1FusedKernels和FlashAttention0x5.1.1Attention0x5.1.2RMSNormKernel0x5.2ActivationCheckpointing0x5.3Micro-Batch大小0x5.4TensorParallelism和PiplineParallel

just_sort·2024-01-27 09:38

Tortoise-tts Better speech synthesis through scaling——TTS论文阅读

笔记地址：https://flowus.cn/share/a79f6286-b48f-42be-8425-2b5d0880c648【FlowUs息流】tortoise论文地址：BetterspeechsynthesisthroughscalingAbstract:自回归变换器和DDPM：自回归变换器（autoregressivetransformers）是一种基于变换器架构的模型，能够处理序列数据

pied_piperG·2024-01-27 09:38

第N2周：Embeddingbag与Embedding详解

rbOOmire8OocQ90QM78DRA)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**词嵌入是一种用于自然语言处理(NLP

t000818·2024-01-27 07:52

OpenAI ChatGPT-4开发笔记2024-07：Embedding之Text Similarity文本相似度

背景结果背景OpenAIhasmadewavesonlinewithitsinnovativeembeddingandtranscriptionmodels,leadingtobreakthroughsinNLPandspeechrecognition.Thesemodelsenhanceaccuracy

aiXpert·2024-01-27 06:08

LLM之RAG理论（八）| 提高RAG性能的9种技术

2023年是迄今为止NLP发展最快的一年。这年，ChatGPT与许多其他大型语言模型层出不穷，包括开源的和闭源的。

wshzd·2024-01-27 04:55

AI应用快速上手：基于文本的情感分析

文章介绍情感分析(SentimentAnalysis)是一种自然语言处理技术(NLP)，用于识别给定文本的情感倾向性分析，如正面的、负面的。

csdnsqst0050·2024-01-27 03:42

高通AI应用快速上手：基于Transformers的智能问答

文章介绍智能问答是自然语言处理(NLP)中很重要的一个领域，此应用的功能是在段落或文章中找到所需的答案。

csdnsqst0050·2024-01-27 03:10

NLP 、五维FDCL与Alibaba阿里巴巴的思维连接！

ByANLPer邱义鸿（阿里花名：鸿義）2018/10Alibaba商学院，一个思维思路的新起点。作为2018总裁班的学习委员，深感荣幸与感动。不showPPT，只记录要点，其实要点也特多。

AnthonyChiu·2024-01-27 03:50

论文阅读：TradeoffBased Interactive MultiObjective Optimization Method Driven by Evolutionary Algorithms

ATradeoff-BasedInteractiveMulti-ObjectiveOptimizationMethodDrivenbyEvolutionaryAlgorithms作者：LuChen、BinXin、JieChen期刊：JournalofAdvancedComputationalIntelligenceandIntelligentInformatics、2017DOI：10.20965

还是要努力呀！·2024-01-27 02:41

论文阅读：Interactive Multiobjective Optimization from a Learning Perspective

InteractiveMultiobjectiveOptimizationfromaLearningPerspective作者：ValerieBelton、JürgenBranke、PetriEskelinen书名：MultiobjectiveOptimization:InteractiveandEvolutionaryApproaches、2008DOI：10.1007/978-3-540-88

还是要努力呀！·2024-01-27 02:11

论文阅读：求解约束多目标区间优化的交互多属性决策NSGA-II算法

求解约束多目标区间优化的交互多属性决策NSGA-II算法作者：陈志旺,陈林,白锌,杨七,赵方亮期刊：控制与决策、2015.05DOI：10.13195/j.kzyjc.2014.0455内容简介针对约束多目标区间优化问题,提出一种交互多属性决策NSGA-II算法.该算法将非线性问题线性化,定义P占优支配关系求出个体的序值,定义区间拥挤距离来区分具有相同序值个体的优劣,采用约束精英策略删除种群中不满

还是要努力呀！·2024-01-27 02:40

GNN学习第六天

首先感谢datawhale的课程内容：引用GNN/Markdown版本/5-基于图神经网络的节点表征学习.md·Datawhale/team-learning-nlp-码云-开源中国(gitee.com

def1037aab9e·2024-01-27 01:59

抬头永见天空蓝——重逢系统排列

从前年冬天进入NLP的世界，到今年秋天的又一次个案排列班，光阴倏忽而至，而我仿佛也已悄然不同。

老涓·2024-01-26 22:24

五大自然语言处理技术里程碑浅析

人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。

Syntax_CD·2024-01-26 21:54

NLP系列学习:CRF条件随机场(1)

大家好,今天让我们来看看条件随机场,条件随机场是一项大内容,在中文分词里广泛应用,因为我们在之前的文章里将概率图模型和基本的形式语言知识有所了解,当我们现在再去学习条件随机场会容易比较多(在动笔写这篇文章前我也翻阅了很多的博客,发现很多博主上来就讲一大堆核心公式,而之前的铺垫知识都很少提,我觉得这不太好,会让很多人一开始就懵).而我希望在我的这几篇文章尽可能的减少单纯理论知识的复述,而是通过一些实

云时之间·2024-01-26 20:09

《只因目中无人》之“情感银行”

爱的五种语言1、肯定的言辞(赞美和感谢是最好的滋养)2、服务的行动3、收礼物4、高品质的时间5、身体的接触NLP说:沟通的意义在于对方的回应。二、找对“存款”时间在对的时间只是存了一点，

吴秀芳·2024-01-26 20:34

自然语言NLP学习

2-7门控循环单元（GRU）_哔哩哔哩_bilibiliGRULSTM双向RNNCNN卷积神经网络输入层转化为向量表示dropoutppl标量在物理学和数学中，标量（Scalar）是一个只有大小、没有方向的量。它只用一个数值就可以完全描述，且满足交换律。例如，质量、温度、时间、体积、密度、功、能量等都是标量。在向量代数中，标量与向量是相对的概念，标量可以与向量相乘，从而改变向量的长度但不改变其方向

wangqiaowq·2024-01-26 18:12

学习笔记-李沐动手学深度学习（一）（01-07，概述、数据操作、tensor操作、数学基础、自动求导（前向计算、反向传播））

梯度指向的是值变化最大的方向】符号维度（弹幕说）2，3，4越后面维度越低4就是一维有4个标量00-预告01-课程安排02-深度学习介绍【语言是一个符号】【深度学习是机器学习的一种】最热的方向：深度学习和CV、NLP

kgbkqLjm·2024-01-26 17:28

Python NLP:自然语言入门（Python和Java）

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是一种涉及将计算机与人类语言进行交互的技术。

独木人生·2024-01-26 17:54

2022-04-02

相对与NLTK，对于小型NLP项目TextBlob是一个更为理想的选择。在本实验中，我们将使用TextBlob进行单词的单复数变换，操作过程中，你能初步感受到TextBlob操作的便捷性

跨象乘云·2024-01-26 14:25

“文心一言”揭秘：智能语言模型的新里程碑

其中，智能语言模型作为AI领域的一大分支，更是引领着自然语言处理（NLP）技术的革新。今天，我要为大家揭秘的，正是这一领域的新里程碑——“文心一言”。

GeekyGuru·2024-01-26 13:02

NLP心理学之与自己的关系之自信与价值分享day12

学习内容：与自己的关系之自信与价值我的收获：1.①有时候我们成长的动力是基于我们自卑（自我价值感低）②婴儿从妈妈的眼睛里认识自己③被溺爱的孩子自我价值感低，很脆弱要有行动力，做到后自我肯定自己做到了④真正的谦卑是建立在自我价值感足的基础之上⑤用高自尊的感觉来传染高自尊⑥自信的形成就是高自我价值感形成的过程⑦咨询师要训练肯定别人的能力自我被肯定，欣赏，认同之后，行为可以修正⑧18岁以前得到5000次

28f9c4f5a54e·2024-01-26 12:55

【论文阅读笔记】Towards Universal Unsupervised Anomaly Detection in Medical Imaging

TowardsUniversalUnsupervisedAnomalyDetectioninMedicalImagingarxiv，19Jan2024【开源】【核心思想】本文介绍了一种新的无监督异常检测方法—ReversedAuto-Encoders(RA)，旨在提高医学影像中病理检测的准确性和范围。RA通过生成类似健康的重建图像，能够检测到更广泛的病理类型，这在现有技术中是一个挑战。RA方法在多

cskywit·2024-01-26 12:10

论文阅读《thanking frequency fordeepfake detection》

项目链接：https://github.com/yyk-wew/F3Net这篇论文从频域的角度出发，提出了频域感知模型用于deepfake检测的模型整体架构图：1.FAD：频域感知分解，其实就是利用DCT变换，将空间域转换为频域，变换后的图像低频信息在左上角，高频信息在右下角，同时高频表示细粒度的伪造痕迹，因为进过DCT变换后的图像不再具有尺度不变性和局部相关性的RGB图像特性，故需要对其进行ID

一只发呆的猪·2024-01-26 12:08

【Image captioning】论文阅读七—Efficient Image Captioning for Edge Devices_AAAI2023

中文标题：面向边缘设备的高效图像描述（EfficientImageCaptioningforEdgeDevices）文章目录1.引言2.相关工作3.方法3.1ModelArchitecture（模型结构）3.2ModelTraining(模型训练)3.3KnowledgeDistillation（知识蒸馏）4.实验4.1数据集和评价指标4.2实施细节：4.3消融实验

安静到无声·2024-01-26 11:30

#NLP|TextRank #使用 TextRank 算法为文本生成关键字和摘要

TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。其论文是：MihalceaR,TarauP.TextRank:Bringingorderintotexts[C].AssociationforComputationalLinguistics,2004.先从PageRank讲起在浅入浅出：PageRank算法这篇博客中我做过简要的介绍，这里再补充一下。PageRank最开始用来计

向日葵花籽儿·2024-01-26 11:23

#NLP|文本生成#全网最全方法一篇搞定文本摘要\关键字提取，包含SnowNLP|TextRank4ZH|大模型|TF-IDF

SnowNLP介绍SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库

向日葵花籽儿·2024-01-26 11:53

机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结

目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书，也有一些内容例如XGBoost、聚类、深度学习相关内容、NLP相关内容等是书中未提及的。

北航程序员小C·2024-01-26 10:43

【前沿技术杂谈：NLP技术的发展与应用】探索自然语言处理的未来

【前沿技术杂谈：NLP技术的发展与应用】探索自然语言处理的未来NLP技术的发展与应用：探索自然语言处理的未来方向一：技术进步词嵌入（WordEmbeddings）Transformer架构自然语言推理方向二

jcfszxc·2024-01-26 10:35

FastDeploy项目简介，使用其进行（图像分类、目标检测、语义分割、文本检测|orc部署）

包括物体检测、字符识别（OCR）、人脸、人像扣图、多目标跟踪系统、NLP、StableDiffusion文图生成、TTS等几十种任务场景，满足开发者多场景、多硬件、多平台的产业部署需求。1、FastD

万里鹏程转瞬至·2024-01-26 09:52

论文阅读——Mockingjay: unsupervised speech representation learning

《Mockingjay:UnsupervisedSpeechRepresentationLearningwithDeepBidirectionalTransformerEncoders》原文地址：https://arxiv.org/abs/1910.12638v2摘要文章提出了一种新的语音表示学习方法——Mockingjay。该方法使用双向的TransformerEncoder在大规模无标签数据集

没有热情得活着不如死去·2024-01-26 09:35

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