首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns今天我们将深入探讨自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）这一领域。自然语言处理是人工智能的一个重要子领域，主要关注如何使机器理解和处理人类的语言，从而能够执行诸如拼写检查、机器翻译等多种任务

**【淘汰9成NLP面试者的高频面题】BPE分词器是如何训练的？**︎重要性：★★此题主要是考察面试者对分词的理解，一个好的分词器不仅能够降低词表的大小，减少OOV的出现，而且还能引入额外的先验知识，降低模型的学习难度。这是我常用的一个面试题。看似简单的基础题，但在面试中能准确回答

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【淘汰9成NLP工程师的常识题】LSTM的前向计算如何进行加速？重要性：★★★

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大家好，我是Edison。最近温习了ChatGPT的基本原理和语言模型的发展脉络，受益匪浅。老规矩，必须把自己学到的整理一下，才算学过。本篇我们快速复习一下上一篇的内容再次理解基于统计的语言模型，然后再了解下语言模型发展的重要里程碑。基于统计的NLP基本玩法上一篇我们了解到，在基于

前言在信息爆炸的时代，自然语言处理（NLP）技术如同璀璨的星辰，照亮了我们与机器沟通的道路。而今，复旦大学自然语言处理实验室的教授团队，如同航海家般，为我们带来了一本指引大语言模型领域前行的明灯——《大语言模型入门与实践》。

论文速读|GenerativeRewardModels论文信息：简介：   这篇论文探讨了如何提高现代大型语言模型（LLMs）的性能，特别是在强化学习从人类反馈（RLHF）过程中的效率和效果。RLHF方法虽然有效，但它需要大量的人类偏好数据来训练奖励模型，这不仅资源密集，而且技术上具有挑战性。此外，现

深入浅出Word2Vec：从原理到实战，如何利用词嵌入提升NLP应用引言：为什么Word2Vec如此重要？自然语言处理（NLP）作为人工智能中的核心领域，面临着如何将人类语言转化为机器可以理解的形式的问题。在这方面，Word2Vec模型作为一种强大的词嵌入方法，极大地推动了NLP技术的进步。通过将每个

Transformer已经渐渐成为目前LLM最通用底层架构之一，其中的位置编码也显得极其重要，由于注意力分数本质上是每个token的val加权和，并没有考虑其中的空间信息，因此需要在自注意力模块之前就将位置信息融合进序列中。绝对位置编码绝对位置编码是一种将序列中的每个位置进行编码

论文速读|Describe-then-Reason:ImprovingMultimodalMathematicalReasoningthroughVisualCompre-hensionTraining论文信息：简介：   该论文试图解决的问题是开源多模态大型语言模型（MLLMs）在复杂多模态数学推理任务中的表现不佳的问题。尽管这些模型在处理涉

在我们之前的文章“使用SpaCy、ollama创建用于命名实体识别的合成数据集”中，我们探讨了如何使用Qwen生成合成数据，以自动化命名实体识别(NER)的注释过程。通过利用合成数据，我们能够高效地准备来自SmoothNLP金融新闻数据集  的高质量数据集。现在，在这篇文章中，我们将更进

 原文链接：https://tecdat.cn/?p=38181原文出处：拓端数据部落公众号自然语言处理（NLP）领域在近年来发展迅猛，尤其是预训练模型的出现带来了重大变革。其中，BERT模型凭借其卓越性能备受瞩目。然而，对于许多研究者而言，如何高效运用BERT进行特定任务的微调及应用仍存在诸多困惑。本文

在申请NLP实习时，简历应该突出与自然语言处理相关的技能和经验。以下是一些建议，帮助你在简历中展示你的能力：简历应体现的内容1.编程语言Python：大多数NLP库和工具都是用Python编写的，因此熟练掌握Python是必不可少的。R或Java（可选）：如果你有使用这些语言的经验，可

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

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目录1.第一题2.第二题3.第三题⏰时间：2024/10/09

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   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

30.5.4 使用增加嵌入维度的深度学习模型还有继续提升模型性能的空间，特别是因为我们拥有一个相对较大的数据集，并且数据是由专家进行标注的。嵌入层似乎是构建优秀模型的关键，因此我们将尝试一种使用嵌入层的深度学习方法。我们的深度学习模型将使用20,000的词汇表，并将最大文