nlp面试题整理第17页

【昇思技术公开课笔记-大模型】Bert理论知识

NLP中的预训练模型语言模型演变经历的几个阶段word2vec/Glove将离散的文本数据转换为固定长度的静态词向量，后根据下游任务训练不同的语言模型ELMo预训练模型将文本数据结合上下文信息，转换为动态词向量

JeffDingAI·2024-01-19 16:21

python期末:常见模块的使用及计算生态

A.JiebaB.SnowNLPC.LosoD.TensorFlow4.以下关于

illusionbigdata·2024-01-19 16:11

《向量数据库指南》RAG 应用中的指代消解——解决方案初探

其中，检索增强生成（Retrieval-augmentedgeneration，RAG）是一种针对知识密集型NLP任务的生成方法，它通过在生成过程中引入检索组件，从已知的知识库中检索相关信息，并将这些信息与

LCHub低代码社区·2024-01-19 15:30

Bert模型的基本原理与Fine-tuning

基本原理BERT是一种预训练语言模型，即首先使用大量无监督语料进行语言模型预训练（Pre-training），再使用少量标注语料进行微调（Fine-tuning）来完成具体NLP任务（分类

zhong_ddbb·2024-01-19 14:37

AIGC在心理咨询领域的应用

AIGC的核心技术是自然语言处理（NLP），即让计算机能够理解和生成自然语言。近年来，随着深度学

AI明说·2024-01-19 14:03

【概述版】悲剧先于解析：在大型语言模型的新时代，历史重演了

这篇论文探讨了大型语言模型（LLM）的成功对自然语言处理（NLP）领域的影响，并提出了在这一新时代中继续做出有意义贡献的方向。

wwlsm_zql·2024-01-19 14:01

SQL面试题整理：进阶部分

本篇文章分享一些自己遇到的或者网上看到的一些面试题。SQL基础部分的面试题可以参阅这篇文章：http://smilecoc.vip/2020/04/04/SQL%E9%9D%A2%E8%AF%9544%E9%A2%98/本篇文章代码无特殊说明的话均基于SQLServer.第一题：连续三天登陆有如下表格：+──────────+─────────────+|user_id|login_date|+─

Smilecoc·2024-01-19 13:48

三大限制性信念

如果你学习过NLP，你会经常听到【限制性信念】这个词。限制性信念就是那些障碍你生活获得成功快乐的潜意识想法和信念，它一直潜藏在你的人生里，而你却全然不知。

huier1982·2024-01-19 13:36

hanlp,pkuseg,jieba,cutword分词实践

总结：只有jieba,cutword,baidulac成功将色盲色弱成功分对,这两个库字典应该是最全的hanlp[持续更新中]https://github.com/hankcs/HanLP/blob/doc-zh

回到工作狂状态·2024-01-19 13:08

ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

这种大规模的预训练使得ChatGPT在各种NLP任务中都表现出色。上下文理解：ChatGPT能够理解句子的上下文，这意味着它可以更好地理解用户的意图和需求。

村口曹大爷·2024-01-19 11:24

2024年1月18日Arxiv最热NLP大模型论文：Large Language Models Are Neurosymbolic Reasoners

大语言模型化身符号逻辑大师，AAAI2024见证文本游戏新纪元引言：文本游戏中的符号推理挑战在人工智能的众多应用场景中，符号推理能力的重要性不言而喻。符号推理涉及对符号和逻辑规则的理解与应用，这对于处理现实世界中的符号性质问题至关重要。本文探讨了大型语言模型（LLMs）在符号推理中的潜在应用，特别是在文本游戏这一具有挑战性的领域。文本游戏是测试自然语言能力的重要基准，尤其是在数学、地图阅读、排序以

夕小瑶·2024-01-19 11:20

神经网络算法 - 一文搞懂自然语言处理

目录一、NLP的本质二、NLP的原理三、NLP的应用一、NLP的本质核心逻辑：NLP就是人类和机器之间沟通的桥梁！

之乎者也··2024-01-19 09:42

【原创】缘分

谨以此诗献给育林老师以及中美NLP第28期NLP执行师的优秀的同学们：《缘分》怎样的一种缘分，让我们从五湖四海相聚在这里？怎样的一种缘分，让我们在短短的几天就心心相依？

张光辉岁月如歌·2024-01-19 09:53

深度学习和大数据技术的进步在自然语言处理领域的应用

随着深度学习和大数据技术的迅猛发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）取得了显著的进步。

咕噜企业签名—美乐蒂·2024-01-19 09:28

基于网络爬虫的微博热点分析，包括文本分析和主题分析

此外，我们还使用snownlp情感分析库来评估微博热点话题的情感倾向。在实施该分析过程中，我们首先通过网络爬虫技术从微博平台上收集热点数据。

叫我：松哥·2024-01-19 09:15

电瓶车在十字路口被交警拖走后，你所不知道的NLP心态调试法

在钱王故里临安府，还是拥有一辆小电瓶车方便，可以穿大街过小巷撸串，苕溪河边停停，不用找停车场，也不用担心停在路上被贴罚单。但是，上个月15号我骑电瓶车在去民政局婚姻登记处值班路上，一个十字路口，车被交警拖走，因为没有上牌照。半个月了，今天我去处理了700元的罚单，以旧换新买了一辆新的。在这个过程，我学习到很多:1.这个社会不会因为你不懂法，就放你一马，所以要对周遭的环境保持高敏锐度，最好去学点法律

神笔娜娜·2024-01-19 08:43

催眠是和潜意识沟通的最好方式

最近几年我在好几个平台，听了不少家庭教育的理论知识，也在书上看过不少的家庭教育理论知识，还学习了NLP心理学课程。

KMJS1313·2024-01-19 07:35

NLP预训练模型系列-GPT

NLP预训练模型系列-GPT1.BERT2.GPT目录NLP预训练模型系列-GPT前言1.Abstract2.Introduction3.RelatedWork4.Framework4.1无监督预训练4.2

Maxi_0902·2024-01-19 06:05

nlp课程第1课

课程中有另一个学员问老师：NLP讲思维的升级，而很多教导让我们用心活着。请问你如何回答？亲爱的伙伴：我们第一节分享现在开始。我分享的内容是基于今天早上史蒂夫老师的授课。

凌波_6f09·2024-01-19 06:24

金钱关系第五天笔记整理

分享关于财富关系某代孕明星事件解析对金钱不好这一行为会造成我们的匮乏当在语言匮乏时例如常将贫穷、没钱挂嘴上会造成潜意识的6倍力量科学家加来道雄说能量组成这个世界（匮乏共振匮乏丰盛共振丰盛）北大教授刘峰说三维（现实）世界是高围（量子场）世界投影心理学说潜意识的力量nlp

正念孕育三宝妈依依·2024-01-19 05:46

大模型入门0: 基础知识

大模型0基础知识:transformer基础与NLP1参数量预估与scalinglaw2sft3RAG与langchain4prompt5rlhf6agent7分布式训练8推理优化9传统任务本文结构transformer

YueTann·2024-01-19 05:07

Hugging Face怎么通过国内镜像去进行模型下载（hf-mirror.com）

一、引言HuggingFace是一家专注于自然语言处理（NLP）技术的公司，以其开源贡献和先进的机器学习模型而闻名。

星宇星静·2024-01-19 04:18

Graph Attention-Based Forecasting

NLP中大火的Transformer和GAT本质在做一样的事情。

生于忧患_死于安乐·2024-01-19 02:42

Python系列：NLP系列三：pyltp的介绍与使用

pyltp的介绍与使用一.NLP入门（六）pyltp的介绍与使用pyltp的简介pyltp的使用分句分词词性标注命名实体识别依存句法分析语义角色标注总结参考链接：一.NLP入门（六）pyltp的介绍与使用

坦笑&&life·2024-01-19 02:57

一文读懂大型语言模型LLM

特别是，在自然语言处理（NLP）领域，AI的进步已经让计算机不仅能理解人类语言的基本结构，还能在更深层次上把握其语义和情感。

英智未来·2024-01-19 01:50

报告老师：原来我真的不知道

在nlp学习中，我先学到了随观的觉察，为什么不是一笑了之，而是愤怒的情绪？老师教会我解读情绪，愤怒是想做而做不到的无力感，是想调取力量达到的强烈愿望。那这样推论，我是

胡楠同学·2024-01-18 23:53

基础面试题整理4

1.mybatis的#{}和${}区别#{}是预编译处理，${}是字符串替换#{}可以防止SQL注入，提高安全性2.mybatis隔离级别读未提交READUNCOMMITED：读到了其他事务中未提交的数据，造成"脏读","不可重复读","幻读"；读已提交READCOMMITED：大多数数据库的默认隔离级别，MySQL不是；造成"不可重复读","幻读";可重复读REPEATABLEREAD：保证同一

战战的坚果·2024-01-18 22:27

欲望与恐惧

，2018年12月6日晚上，我去听了一个之前听过NLP的课，果然又有一些新的体验和收获。NLP的范畴中，人的动力有两种：第一是欲望，第二是恐惧。欲望好理解，想要什么东西，就会努力去得到。

三木龙·2024-01-18 22:34

大模型学习笔记03——模型架构

模型架构（Modelarchitecture）：Transformer架构2、分词词元(token)一般在NLP（自然语言处理）中来说，通常指的是一个文本序列中的最小单元，可以是单词、标点符号、数

等风来随风飘·2024-01-18 22:17

软件测试面试题整理

软件测试的几个阶段在进行Beta测试之前和之后，通常会进行以下几种测试：内部测试（InternalTesting）在Beta测试之前，开发团队会进行内部测试，对软件进行全面的测试。这个阶段包括单元测试、集成测试和系统测试，以验证软件是否满足预期的功能和质量标准。单元测试（UnitTesting）：在软件开发过程中的最早阶段进行，针对软件中的每个独立单元（如函数、方法）进行测试。目的是验证每个单元的

可乐星-·2024-01-18 20:18

解决 pynlpir 分词 License 过期问题

获取安装目录方法：pipinstallpynlpir这时系统会显示已经安装好的的nplir的位置，我的应该覆盖在.

火禾子_·2024-01-18 20:16

PyTorch 2.0 正式版来了！

转自：机器之心进NLP群—>加入NLP交流群在PyTorchConference2022上，研发团队介绍了PyTorch2.0，并宣布稳定版本将在今年3月正式发布，现在PyTorch2.0正式版如期而至

zenRRan·2024-01-18 20:35

安装snownlp包过程出现Requirement already satisfied:及Read timed out.问题解决方法

最近在做一个情感分析聚类方面的项目，使用电脑中安装的pycharm，解释器为python3.10运行一个python文件时，出现了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'snownlp

爱吃修狗的菜包·2024-01-18 19:40

Python分词、情感分析工具SnowNLP使用方法

1、安装SnowNLPcmd下运行：pipinstallSnowNLP2、导入fromsnownlpimportSnowNLPtext=“美国作家马克·吐温说过：“一句好听的赞辞能使我不吃不喝活上三个月

阿飞飞2008·2024-01-18 19:09

智慧的妈妈，总有三个以上的解决方法

直到2017年初，我坐到NLP的课堂上，子政老师给我重重地击了几棒！子政老师描述的“无价值、无希望”正在我家里上演着。我在课堂上坐如针毡，恨不得马上回家阻止这一切。从那一

券你要努力·2024-01-18 18:39

主动迈一步，朗朗乾坤

Nlp的学习，让我迈出了一步，我就是我自己，我值得拥有，我需要做回我生命的主人，我

秀玲wanan·2024-01-18 16:12

Linux常用命令大全

1.查看端口号占用lsof-i:端口号lsof-i:8060sudonetstat-nlp|grep80602.查看CPU、核数、磁盘信息[hadoop@master1~]$cat/etc/redhat-releaseCentOSLinuxrelease7.9.2009

tuoluzhe8521·2024-01-18 13:52

2024年1月17日Arxiv热门NLP大模型论文：PRewrite: Prompt Rewriting with Reinforcement Learning

Google革新AI写作，推出PRewrite工具：用强化学习自动优化提示，效率和性能双提升！引言：自动化提示工程的必要性与挑战在当今的人工智能领域，大型语言模型（LLM）的应用日益广泛，它们在各种下游任务中展现出了令人印象深刻的性能。然而，要想充分发挥LLM的潜力，就需要精心设计的提示（prompt），这一过程被称为提示工程。传统上，提示工程通常是手动进行的，采用试错的方式，这不仅耗时耗力，而且

夕小瑶·2024-01-18 12:14

如何十分钟快速看懂一篇NLP论文？

大家如果经常在刷NLP论文，肯定会觉得非常耗时耗力。已经2024年了，该出现一个写论文解读AIAgent了。但真正尝试过用GPT去刷论文、写论文解读的小伙伴，一定深有体验——费劲。

夕小瑶·2024-01-18 12:14

2024年1月17日Arxiv热门NLP大模型论文：MIT、IBM推出新方法，大幅提升LLMs的连贯性、准确性和可更新性！

引言：探索语言模型的真实性和一致性在当今信息爆炸的时代，语言模型（LanguageModels，简称LMs）已成为获取信息和验证事实的重要工具。然而，现有的LMs在生成事实性内容时常常出现错误，甚至自相矛盾，更新新信息也颇具挑战。为了解决这些问题，研究者们提出了一种新的LM微调方法——DeductiveClosureTraining（DCT）。DCT的核心思想是利用LMs自身在推理时的能力，通过自

夕小瑶·2024-01-18 12:13

2024年1月17日Arxiv热门NLP大模型论文：Generative Multi-Modal Knowledge Retrieval with Large Language Models

清华&腾讯AAAI2024联手突破！提出多模态知识检索新框架，性能大幅领先引言：多模态知识检索的重要性与挑战在当今信息爆炸的时代，多模态知识检索已成为支持知识密集型多模态应用的关键技术。例如，在视觉问答（VQA）、多模态实体链接和多模态对话等应用中，多模态上下文内的信息可能不足以满足需求，因此需要获取外部知识。然而，现有的方法在有效性和训练效率方面面临挑战，尤其是在训练和整合多个检索器以处理多模态

夕小瑶·2024-01-18 12:43

基于Python大数据的京东产品评论的情感分析的研究，包括snwonlp情感分析和LDA主题分析

研究背景网上购物已经成为大众生活的重要组成部分。人们在电商平台上浏览商品和购物，产生了海量的用户行为数据，其中用户对商品的评论数据对商家具有重要的意义。利用好这些碎片化、非结构化的数据，将有利于企业在电商平台上的持续发展，对这部分数据进行分析，依据评论数据来优化现有产品也是大数据在企业经营中的实际应用。用户对商品的评论数据对商家来说非常重要，可以为他们提供宝贵的市场洞察和决策依据，帮助他们改进产品

叫我：松哥·2024-01-18 12:11

2024年1月17日Arxiv热门NLP大模型论文：THE FAISS LIBRARY

Meta革新搜索技术！提出Faiss库引领向量数据库性能飞跃引言：向量数据库的兴起与发展随着人工智能应用的迅速增长，需要存储和索引的嵌入向量（embeddings）数量也在急剧增加。嵌入向量是由神经网络生成的向量表示，其主要目的是将输入媒体项映射（嵌入）到向量空间中，空间中的局部性编码了输入的语义。这些嵌入向量从各种媒体形式中提取，包括文字、图像、用户和推荐项目等。它们甚至可以编码对象关系，例如多

夕小瑶·2024-01-18 12:05

深入了解Transformer：从编码器到解码器的神经网络之旅

深入了解Transformer：从编码器到解码器的神经网络之旅0.引言自2017年问世以来，Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域引发了一场革命。

机智的小神仙儿·2024-01-18 09:16

NLP教练式父母第二天学习感悟

今天上午的学习，让我对妈妈有了更深的看见和理解，兰馨老师帮我呈现出了和妈妈的关系，那个无力的、麻木的妈妈，她一直在渴望看见。我内心一方面知道她需要支持和看见，另一方面却又害怕背负她的人生课题，重复以前拯救者的模式，这个时候助教艳霞老师又给了我新的启发，不做拯救者，我也可以用作为女儿的方式去爱妈妈，支持妈妈，真正的看见妈妈。在和父母连接的体验中，我首先扮演了妈妈的角色，当我的手指指向那个孩子的时候，

缘方_8190·2024-01-18 09:58

大创项目推荐深度学习的智能中文对话问答机器人

1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP

laafeer·2024-01-18 09:11

大语言模型系列-ELMo

word2vec的缺点：为每个词汇表中每个分词静态生成一个对应的词向量表示，没有考虑到语境，因此无法无法处理多义词ps：先训练一个词嵌入模型，生成词向量表示，然后将生成的词向量输入下游任务新的模型中进行具体NLP

学海一叶·2024-01-18 09:11

大语言模型系列-word2vec

的网络结构和流程1.Skip-Gram模型2.CBOW模型二、word2vec的训练机制1.Hierarchicalsoftmax2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列-总述已经提到传统NLP

学海一叶·2024-01-18 08:39

On Data Scaling in Masked Image Modelin

前言本文验证SIMMIM无监督预训练方法，是否会出现与NLP类似的拓展法则现象。1、结论这篇论文做了大量的对比实验，因此，先说结论： 1）大模型在小数据上过拟合；（感觉没啥a） 2）MIM

武乐乐~·2024-01-18 07:49

NLP任务中常用的损失函数

损失函数类型适用于：文本分类，情感分析，机器翻译，抽取式问答的有：y,y^y,\hat{y}y,y^分别表示真实和预测值二分类交叉熵损失L(y,y^)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)L(y,\hat{y})=-(ylog\hat{y}+(1-y)log(1-\hat{y})L(y,y^)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)多分类交叉熵损失函数L(y,y^)=−∑i=1m

bulingg·2024-01-18 04:22

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