机器学习机器学习（MachineLearning，ML）是指从数据中自动学习规律和模式，并利用这些规律和模式，在新的数据中完成类似任务的技术和方法。它属于人工智能（ArtificialIntelligence）的一个分支。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！机器学习的核心思想是使用数据来训练计算

文章目录个人情况一面/HR面10min二面/技术面1h三面/技术面1h四面/线下HR面20min个人情况先说一下个人情况：学校情况：211本中9硕，本硕学校都一般，本硕都是计算机科班，但研究方向并不是NLP，而是图表示学习论文情况：1A(NeurIPS)+1B(ICDM)已录用，还有一篇A会(AAAI2025)最近

大家好，今天给大家推荐一本来自哈工大创作的一本大模型书籍《自然语言处理新范式：基于预训练模型的方法》！这本大模型书籍已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么推荐这本书？近些年来，以GPT、BERT为代表的预训练模型

1、低质量的需求分析，导致低质量的成体估算。2、先确定问题，再写需求。3、立即确定需求。4、立即修复需求规格说明中的错误。5、原型可降低选择用户界面的风险。6、记录需求为什么被引入。7、确定子集。8、评审需求。9、避免在需求分析时进行系统设计。10、使用正确的方法

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人工智能(ArtificialIntelligence)，引文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。（一）学科范畴人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。（二）涉及学科与领域哲学和认知科学，数学，神经生

上一篇：《人工智能——自然语言处理简介》序言：人工智能大语言模型（LLM）如何理解人类的自然语言？这个过程的核心在于将文本转化为计算机能处理的数值形式，经过计算，最终达到对语言的理解。起初，我们只是简单的随便用一个数字来表示一个单词或一个词根，但随着研究深入，我们发现，不同的数值表

上一篇：《人工智能模型训练中的数据之美——探索TFRecord》序言：自然语言处理（NLP）是人工智能中的一种技术，专注于理解基于人类语言的内容。它包含了编程技术，用于创建可以理解语言、分类内容，甚至生成和创作人类语言的新作品的模型。在接下来的几章中，我们将会探讨这些技术。此外，现在有

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8.2NLP主流任务和快速实践——NLP主流任务和快速实践自然语言处理（naturallanguageprocessing，简称NLP）是计算机科学和人工智能领域重要的方向，自2018年BERT预训练模型被提出以来，自然语言处理领域的各项任务指标不断被刷新，甚至在一些任务上已经超过了人类的基准值，例如阅读理解

探索BERT：自然语言处理的新纪元在人工智能和自然语言处理（NLP）的浩瀚星空中，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）无疑是近年来最耀眼的星辰之一。自2018年由GoogleAILanguage团队提出以来，BERT不仅重新定义了NLP任务的处理方式，还极大地推动了该领域的边

全文总结这篇论文题为《ASurveyonText-to-SQLParsing:Concepts,Methods,andFutureDirections》。研究背景背景介绍: 这篇文章的研究背景是文本到SQL解析任务的重要性和挑战性。文本到SQL解析的目标是将自然语言（NL）问题转换为结构化查询语言（SQL），以便在关系数据库上执

   自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是指让计算机接受用户自然语言形式的输入，并在内部通过人类所定义的算法进行加工、计算等系列操作，以模拟人类对自然语言的理解，并返回用户所期望的结果。自然语言处理的目的在于用计算机代替人工来处理大规模的自然语言信息

前言

###人工智能在自然语言处理（NLP）中的应用人工智能（AI）在自然语言处理（NLP）领域的应用广泛且日益深刻。NLP涉及通过计算机处理和理解人类语言，并且由于人工智能的发展，特别是深度学习、神经网络和大语言模型的突破，NLP技术已经大幅度提升。以下是一些NLP的重要应用场景：##1.**机器翻

CipherChat:突破大型语言模型安全对齐的新范式在人工智能快速发展的今天,大型语言模型(LLMs)的安全性问题日益受到关注。为了确保LLMs的输出符合道德和法律标准,研究人员开发了各种安全对齐技术。然而,这些技术是否能够有效地应对各种语言形式的挑战?来自RobustNLP团队的研究人员

本文是LLM系列文章，针对《SurveyonReasoningCapabilitiesandAccessibilityofLargeLanguageModelsUsingBiology-relatedQuestions》的翻译。使用生物学相关问题对大型语言模型的推理能力和可访问性的调查摘要1引言2相关工作3方法4结果5讨论结论

transformers引言：Transformers的崛起在人工智能和自然语言处理(NLP)领域,Transformers模型的出现无疑是一场革命。而HuggingFace公司开发的Transformers库,更是将这场革命推向了一个新的高度。作为一个开源项目,Transformers为研究人员和开发者提供了一个强大而灵活的工具,使他

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发，对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分，并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。本文目录如下：1、大模型

复旦大学自然语言处理实验室张奇教授、桂韬研究员、郑锐博士生以及黄萱菁教授结合之前在自然语言处理领域研究经验，以及分布式系统和并行计算的教学经验，通过在大语言模型实践和理论研究的过程中，历时8个月完成本书《大规模语言模型·从理论到实践》不可错过！《大规模语言模

ChatIEChatIE:开启信息抽取的新纪元在当今信息爆炸的时代,如何从海量文本中快速准确地提取关键信息成为了一个迫切需要解决的问题。传统的信息抽取方法往往需要大量的人工标注和复杂的规则设计,既耗时又费力。而随着大型语言模型的兴起,特别是ChatGPT的出现,为信息抽取任务带来

在人工智能和自然语言处理（NLP）技术快速发展的今天，问答系统已成为人机交互的重要方式。本文将深入探讨自然语言处理问答系统的工作原理、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。1.什么是自然语言处理问答系统？自然语言处理问答系统是一种能够理解人类自然语言提问，并从大规模

Python自然语言处理应用指南（全）原文：AppliedNaturalLanguageProcessingwithPython协议：CCBY-NC-SA4.0一、什么是自然语言处理？深度学习和机器学习继续在各个行业中扩散，并彻底改变了我希望在本书中讨论的主题:自然语言处理(NLP)。NLP是计算机科学的一个子领域，致力于让计

Python与自然语言处理库BERT揭开BERT的神秘面纱：从零开始理解这个改变游戏规则的语言模型实战演练：用Python和BERT搭建你的第一个情感分析小助手不只是翻译：探索BERT在跨语言任务中的神奇表现文本生成新高度：利用BERT创造流畅连贯的文章段落优化与调优：让BERT更好地适应特定

一、引言自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉的领域，旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。随着互联网的飞速发展，大量的文本数据被产生，这为自然语言处理技术的发展提供了丰富的素材，同时也对其性能提出了更高的要求。在本文中，我们将详细阐述一个自然语