NLP
  • 2024-07-02Advanced Data Analytics Using Python_ With Machine Learning, Deep Learning and NLP Examples
    本书提供了使用Python进行高级数据分析的方法,涵盖了机器学习、深度学习和自然语言处理的应用实例。书中详细讲解了如何在不同的数据库环境中进行数据提取、转换和加载(ETL),并探讨了监督学习、无监督学习、深度学习、时间序列分析以及大规模数据分析的相关内容。目录简介为
  • 2024-07-01NLP是人类和计算机沟通的桥梁
    NLP是人类和计算机沟通的桥梁1.背景介绍1.1问题的由来在当今数字化时代,信息交流的媒介日益丰富多样,从文字、语音到图像,人类与计算机之间的通信方式经历了从命令式交互到自然语言对话的转变。这一转变的核心驱动力在于提高人机交互的自然流畅性,实现更高效、更人性化的信
  • 2024-07-01真心建议大家冲一冲新兴领域,工资高前景好【大模型NLP开发篇】
    从ChatGPT到新近的GPT-4,GPT模型的发展表明,AI正在向着“类⼈化”⽅向迅速发展。GPT-4具备深度阅读和识图能⼒,能够出⾊地通过专业考试并完成复杂指令,向⼈类引以为傲的“创造⼒”发起挑战。现有的就业结构即将发⽣重⼤变化,社会⽣产⼒的快速提升将催⽣新的⾏业和岗位机会。如
  • 2024-06-23各种“熵”的理解——最新版《数学之美》第六章读书笔记
    目录1.信息熵1.1 数学表达1.2理解NLP中的信息熵概念2.消除不确定性2.1条件熵2.1.1数学表达2.1.2 理解NLP中的条件熵概念2.2互信息2.2.1数学表达2.2.2 理解NLP中的互信息概念3.相对熵3.1数学表达3.2理解NLP中的相对熵概念4.引用 1.信息熵1.1
  • 2024-06-23【面经】超全版本AIGC算法工程师面经
    AIGC算法工程师面经1.个人项目介绍1.1如何介绍1.2加分点1.3注意事项2.深度学习基础2.1公式理解类2.2模型训练通识3.细分算法3.1NLP问题3.2Transformer细节问题3.3大模型问题本篇为来自各大厂从业者等业内人士做的免费面经总结,希望能为想进入或者即将入
  • 2024-06-23NLP大模型涉浅
    自然语言处理(NLP)作为人工智能的皇冠上的明珠,一直吸引着众多研究者的目光。随着深度学习技术的发展,NLP领域迎来了新的春天。从词汇表征到复杂的神经网络模型,再到预训练语言模型的微调,深度学习为NLP提供了强大的工具和方法。词汇表征:NLP的基石在NLP中,词汇表征是将词语转换为计算机
  • 2024-06-22Transformer 模型全解析:NLP领域的变革者与任务精粹
    标题:Transformer模型全解析:NLP领域的变革者与任务精粹引言Transformer模型自问世以来,已成为自然语言处理(NLP)领域的一大突破,其基于自注意力机制的架构为各种语言任务带来了革命性的进展。本文将深入探讨Transformer模型的内部机制,并展示其在多个NLP任务上的应用,通过
  • 2024-06-21自然语言处理(NLP):开启人机智能对话的钥匙
    自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)和计算语言学的一个分支,它专注于使计算机能够理解和生成人类语言。NLP涵盖了广泛的研究领域,包括文本分析、信息抽取、文本生成、机器翻译等。随着技术的不断发展,NLP已经成为许多应用的核心组成部分,从搜索引擎到智
  • 2024-06-21自然语言处理(NLP)概述
    自然语言处理(NLP)概述目录引言NLP基础词汇语法分析词嵌入NLP任务文本分类情感分析命名实体识别机器翻译文本生成问答系统NLP技术规则基础方法统计方法深度学习方法NLP工具和库NLTKspaCyStanfordNLPTransformersNLP应用语音助手聊天机器人内容推荐NLP挑战语言多
  • 2024-06-21【论文笔记】Parameter-Effificient Transfer Learning for NLP
    题目:Parameter-EffificientTransferLearningforNLP阅读文章目录0.摘要1.引言2AdaptertuningforNLP3实验3.1参数/性能平衡3.2讨论4.相关工作0.摘要克服微调训练不高效的问题,增加一些adapter模块,思想就是固定原始的网络中的参数,针对任务增加一些可以训练
  • 2024-06-19人工智能--自然语言处理NLP概述
    欢迎来到 Papicatch的博客目录
  • 2024-06-19揭秘沟通之谜:自然语言处理(NLP)的魔法世界
    自然语言处理NLP一、引言1.1定义自然语言处理(NLP)及其重要性1.2NLP在人工智能领域的地位和作用二、历史发展2.1NLP的起源和历史演变2.2关键技术突破和发展历程2.3当前NLP的发展趋势和未来展望三、NLP的主要技术和应用3.1语言模型3.2句法分析3.3语义分析3.4机器
  • 2024-06-17手把手教NLP小白如何用PyTorch构建和训练一个简单的情感分类神经网络
        在当今的深度学习领域,神经网络已经成为解决各种复杂问题的强大工具。本文将通过一个实际案例——对Yelp餐厅评论进行情感分类,来介绍如何使用PyTorch构建和训练一个简单的神经网络模型。我们将逐步讲解神经网络的基础概念,如激活函数、损失函数和优化器,并最终实现一
  • 2024-06-15NLP - word2vec详解
    Word2Vec是一种用于将词汇映射到高维向量空间的自然语言处理技术。由Google在2013年提出,它利用浅层神经网络模型来学习词汇的分布式表示。Word2Vec有两种主要模型:CBOW(ContinuousBagofWords)和Skip-gram。1.模型介绍ContinuousBagofWords(CBOW)CBOW模型的目标是通
  • 2024-06-15【NLP-08】NLP的语料库整理
    史上最全开源中文NLP数据集:包括10大类、142条数据源,总有你钟意的那一款,后续将会对数据集进行动态更新;本项目中的NLP数据集囊括了NER、QA、情感分析、文本分类、文本分配、文本摘要、机器翻译、知识图谱、语料库以及阅读理解等10大类共142个数据集。具体而言,对于每
  • 2024-06-13用于NLP的Python:使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类|附代码数据
    全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=8640在本文中,我们将看到如何开发具有多个输出的文本分类模型。我们开发一个文本分类模型,该模型可分析文本注释并预测与该注释关联的多个标签。多标签分类问题实际上是多个输出模型的子集。在本文结尾,您将能够对数据执行多标签文本分类。数据集
  • 2024-06-12NLP实战入门——文本分类任务(TextRNN,TextCNN,TextRNN_Att,TextRCNN,FastText,DPCNN,BERT,ERNIE)
    本文参考自https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch?tab=readme-ov-file,https://github.com/leerumor/nlp_tutorial?tab=readme-ov-file,https://zhuanlan.zhihu.com/p/73176084,是为了进行NLP的一些典型模型的总结和尝试。中文数据集从THUCNews
  • 2024-06-12为什么在NLP中迟迟没有出现类似CV预训练的范式
    Q:2018年前,迁移学习在NLP中的运用情况如何?我们知道,直到2018年,ULM-FiT、GPT和BERT模型的出现才开启了NLP预训练模型的时代,才真正实现了CV领域那样的迁移学习方法在NLP领域的应用。那么,是不是说2018年前NLP领域就没有迁移学习呢?答案是,这个说法是非常不准确的!就如我们在6.4.3里预
  • 2024-06-12kaggle灾难推文82.531%
    一开始window用不了keras-nlp,用wsl想下载tensorflow2.16.1,失败了,现在换了ubuntu中英文tensorflow显示页面不一样这是中文界面这是英文的就是你用的window系统的话可以用2.10,但2.10之后就只能通过wsl安装了,试了很多次没成功,直接就换成ubuntukeras-nlp在ubuntu也用不了,te
  • 2024-06-12NLP--朴素贝叶斯
    1.在很多时候,我们不能像抛硬币一样通过客观性的方式来得到正反面的概率,而是常常遇到主观性的概率时,我们就不得不提及贝叶斯学派。贝叶斯概率是一种对概率的解释。概率被解释为代表一种具备某种知识状态的合理预期。因此,贝叶斯原理更符合人们的认知习惯。2.朴素表示假设样本的
  • 2024-06-12NLP 分类项目 :姓—国家名(从MLP到CNN)
    文章目录1.项目简介2.前置知识2.1单层感知机2.2多层感知机2.3卷积操作2.4卷积神经网络3.项目实现3.1文本表示(数据集展示+处理)3.2分类模型(MLP模型+CNN网络)3.2.1MLP模型3.2.1CNN网络3.3损失函数3.3.1信息熵3.3.2交叉熵损失3.4优化算法3.5流程组装4.项目效
  • 2024-06-10ValueError: Tokenizer class Qwen2Tokenizer does not exist or is not currently ported.解决方案
    ValueError:TokenizerclassQwen2Tokenizerdoesnotexistorisnotcurrentlyported.解决方案:全面解析问题概述当您使用Qwen模型或Qwen技术相关库时,遇到ValueError:TokenizerclassQwen2Tokenizerdoesnotexistorisnotcurrentlyported.错误时,这意味着
  • 2024-06-102024最新最全【大模型技术AGI】入门到精通,看完这一篇就够了!
    学习大模型(例如GPT-3、BERT等)需要一定的数学和编程基础,以及对人工智能、机器学习、自然语言处理等领域的了解。以下是一个学习大模型的基本路线:基础知识储备:数学基础:掌握线性代数、概率论与数理统计、微积分等数学知识。编程基础:熟悉至少一种编程语言,如Python,因为大多
  • 2024-06-10kaggle竞赛实战8——其他方案之XGBOOST及NLP特征优化
    之前都用的集成算法,发现差异不大,考虑在特征优化上提升数据质量,用NLP算法优化id列有两种方法,分别是countervector和TF-IDF,前者就是词频,后者由TF(词频)和IDF(反文档词频)两部分组成,具体理论部分可参考推荐算法课程学习笔记2:文本特征提取基础_countervector-CSDN博客这篇文章fromsk
  • 2024-06-09读AI未来进行式笔记03自然语言处理技术
    1. AI伙伴1.1. 作为AI能力的集大成者,AI伙伴融合了各种复杂的AI技术1.2. 人类唯一可能超越AI的领域,只可能在机器无法触及之处,那是属于人类感性与直觉的领域1.3. 要读懂人类,需要漫长而平缓的学习过程1.4. AI塑造了我们,我们反过来也塑造了AI1.5. AI的“思考模式”与人