多模态大模型的发展、挑战与应用2023/04/15研究进展随着 AlexNet [1] 的出现，过去十年里深度学习得到了快速的发展，而卷积神经网络也从 AlexNet 逐步发展到了 VGG [2]、ResNet [3]、DenseNet [4]、HRNet [5] 等更深的网络结构。研究者们发现，网络越深模型的性能越好。然而，经过多年的发展，研究者们逐渐触碰到了卷积神经网络的极限，而其规模也只发展
以下内容是学习了@我偏笑发布在公众号hanniman文章后，加上自己观点重新输出配图的文章原文链接：http://t.cn/RE0FkgD跳槽，吐槽，匹诺曹都听过，这个填槽，emmmm，黑人问号脸？？？写到这吐槽下，本来只是想写下填槽的过程，后来发现这东西不理解chatbot的对话系统的话，没法讲，看的人很容易一头雾水。还是先简单讲下对话系统，然后再细讲填槽。所以不知道填槽是啥往下没事，先往下看。
目标有关新闻主题分类和有关数据.使用浅层网络构建新闻主题分类器的实现过程.1 案例说明关于新闻主题分类任务:以一段新闻报道中的文本描述内容为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能属于哪一种类型的新闻, 这是典型的文本分类问题, 我们这里假定每种类型是互斥的, 即文本描述有且只有一种类型.新闻主题分类数据: 数据文件预览:# 数据集在虚
在自动语音识别（ASR）任务中，说话人距离麦克风的远近和音量大小对识别结果影响显著，这主要涉及声学信号特征、信噪比变化以及模型鲁棒性等问题。以下是具体分析：1. 距离麦克风远近的影响（1）信号衰减与信噪比降低物理规律：声波能量随距离平方衰减，导致远场语音的幅度降低。同时，环境噪声（如空调声、交通声）的干扰可能被麦克风更均匀地捕捉，进一步降低信噪比（SNR）。模型输入失真：低信噪比的语音信号会模糊声
# HanLP 开启地名识别
地名识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在从文本中识别出地理位置、组织机构、人员姓名等特定实体。HanLP 是一个功能强大的自然语言处理工具包，常用于中文文本的处理，其中地名识别是其重要功能之一。
## 为什么需要地名识别？
在众多应用领域中，地名识别可以帮助提高信息获取的效率，尤其是在以
# 学习NLP技术关键词提取的完整指南
在现代自然语言处理（NLP）中，关键词提取是一个重要的任务，它能够帮助我们从大量文本信息中快速提取出最重要的信息。对于刚入行的小白，我将一步一步地带你实现关键词提取的流程，并提供相应的代码示例和详细注释。
## 流程概述
实现关键词提取的整体流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 使用NLP和OCR技术实现汉语文本纠错
在现代文本处理领域，OCR（光学字符识别）和NLP（自然语言处理）结合使用，可以帮助我们实现文本自动纠错的功能。本文将给刚入行的小白介绍如何实现“nlp汉语ocr文本纠错”。首先，我们将概述整件事情的流程，然后详细说明每一步所需的代码及实现方式。
## 流程概述
下面的表格展示了实现“nlp汉语ocr文本纠错”的主要步骤：
| 步骤 | 描述
语言模型一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为 T 的词的序列 w1,w2,…,wT ，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率：P(w1,w2,…,wT).有基于统计的语言模型、基于神经网络的语言模型；基于统计的语言模型主要是n元语法。假设序列 w1,w2,…,wT 中的每个词是依次生成的，我们有P(w1,w2,…,wT)=∏t=1TP(wt∣w1,…,wt−
BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难，因为它需要大型数据集和高 GPU 内存。我们可以使用许多具有不同目标的预训练模型。首先，编码器模型（例如，
# 多模态：计算机视觉与自然语言处理的结合
多模态学习是当前人工智能研究中的一个重要领域，它通过结合多种类型的数据（例如图像和文本）来提升模型的理解和推理能力。对于初学者来说，理解如何实现多模态学习尤其重要。本文将带你逐步走过这一过程，并提供详细的代码示例和注释，帮助你更好地掌握这一技能。
## 实现流程
以下是实现多模态学习的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
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# 如何运行 JNLP 文件
JNLP（Java Network Launch Protocol）是一种用于从网络下载 Java 应用程序的协议。开发者通常使用 JNLP 文件来描述如何下载、安装和运行 Java Web Start 应用程序。尽管许多现代应用程序已经转向其他语言和平台，但某些旧版 Java 应用程序仍然依赖于 JNLP。
本文将详细介绍如何运行 JNLP 文件，内容包括：
# 自然语言处理（NLP）顶刊概述
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能（AI）和计算机科学的一个重要领域，旨在使计算机理解和生成自然语言。研究人员通过NLP顶刊发布最新的研究成果，推动这一领域的发展。本文将介绍几个知名的NLP顶刊，并提供简单的代码示例，帮助读者了解相关技术。
## 知名的NLP顶刊
在NLP领域，有几个重要的学术期刊和
# HanLP Pipeline 出错的常见原因及解决方案
HanLP 是一个功能强大且广泛使用的自然语言处理库，它能够处理多种语言的文本分析任务。尽管 HanLP 提供了强大的功能，但在使用过程中，用户常常会遇到“pipeline 出错”的问题。本文将探讨常见的原因以及解决方案，帮助用户更好地使用 HanLP。
## 什么是 HanLP Pipeline？
HanLP 的 Pipeline
# 本地标注应用：NLP技术的实用探索
## 引言
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，其目标是让计算机理解、生成和处理人类语言。在很多应用场景中，我们需要对文本数据进行标注，以便为后续的机器学习模型提供训练示例。本文将介绍如何在本地使用Python进行文本标注，代码示例和流程图将帮助你更好地理解这一过程。
## 本地标注的需求和工具
在本地标注文本数据时，我们首先需要一个合适
# NLP 跨领域迁移学习入门指南
迁移学习（Transfer Learning）是机器学习中的一种方法，可以将一个领域中训练好的模型应用到另一个相关领域。在自然语言处理（NLP）中，这种方法尤其有效，因为许多语言特征在不同任务中是共享的。本文将为您详细梳理 NLP 跨领域迁移的流程，并提供具体的代码示例。
## 整体流程
以下是进行 NLP 跨领域迁移学习的总体步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用PaddleNLP训练Taskflow模型
## 1. 什么是PaddleNLP?
PaddleNLP是由百度推出的一个自然语言处理（NLP）工具包。它基于PaddlePaddle深度学习框架，旨在为开发者提供一站式的NLP解决方案。PaddleNLP支持丰富的任务，包括文本分类、命名实体识别、问答系统等，且提供了用户友好的API接口，使得新手和专业人士都能快速上手。
## 2. T
写在前面大模型纵横的时代，不仅大模型越来越卷，就连大模型相关综述也是越来越卷。今天给大家带来一篇大语言模型指令调优最新综述，全名为《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey》，知乎@龟壳，刘聪整理。Paper: https://arxiv.org/pdf/2308.10792.pdf
知乎：https://zhuanlan.zhi
# 如何修改HanLP词典
HanLP是一个常用的自然语言处理库，支持多种语言的分词、词性标注、命名实体识别等功能。为了提高HanLP在特定领域的表现，我们可能需要修改其词典，以便增加特定的术语、专用名词或改变某些词的分词方式。本文将详细介绍如何修改HanLP词典，并提供具体的代码示例。
## 一、词典的基本结构
HanLP的词典通常包含多个词条，每个词条包括词语本身、词性以及权重等信息。我
# NLP最新笔试题解读及示例
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与语言学交叉的一个重要领域。在最近的一些NLP笔试中，考生经常被要求解决各种语言相关的问题。本文将通过示例和流程图，简要解读一些最新的NLP笔试题，并通过代码示例帮助读者更好地理解相关技术。
## NLP的基本流程
在进行NLP任务时，处理流程通常包括以下几个关键步骤：
# Linux PaddleNLP使用压缩包安装教程
## 一、概述
PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的自然语言处理工具库。对于刚入行的小白来说，使用压缩包进行安装是一个简单而有效的方法。本文将为您详细讲解整个过程，并附上每一步所需的代码及其解释。最后，我们还会展示顺序图和关系图，以帮助您更好地理解。
## 二、安装流程概述
在开始安装之前，我们先来了解一下
# 使用清华源安装PaddleNLP的指南
PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的自然语言处理工具包。如果你是刚入行的开发者，可能会对如何安装PaddleNLP感到困惑。在这篇文章中，我将为你详尽地讲解如何使用清华大学的镜像源来安装PaddleNLP。我们将通过一系列步骤来完成这个任务，下面是整个流程的概述。
## 安装流程概述
| 步骤 | 操作
# 文本相似度算法在自然语言处理中的应用
在当今信息爆炸的时代，如何有效地处理和理解文本数据是自然语言处理（NLP）领域的重要课题。文本相似度算法是用于评估两个文本之间相似程度的方法，这在搜索引擎、推荐系统以及问答系统等场景中具有广泛的应用。
## 1. 什么是文本相似度？
文本相似度是指两个文本之间的相似程度，通常以一个数值表示，范围从0（完全不相似）到1（完全相似）。评估文本相似度的方法
# NLPCC及其在自然语言处理中的应用
### 1. 什么是NLPCC？
NLPCC，全称为“自然语言处理与计算机语言会议”（Natural Language Processing and Chinese Computing Conference），是一个专注于自然语言处理（NLP）和计算机语言研究的国际性学术会议。它为研究人员和行业专家提供了一个交流最新技术和研究成果的平台。近年来，NLP
# Apache OpenNLP：中文自然语言处理的实践
## 引言
随着信息科技的快速发展，自然语言处理（NLP）技术已经成为人工智能领域的重要分支。Apache OpenNLP 是一个开源的机器学习工具库，专注于处理人类语言的各种任务。本文将介绍 OpenNLP 在中文自然语言处理中的应用，并通过代码示例具体演示其功能。
## Apache OpenNLP 简介
Apache Open
##############文件来源于互联网##############第一节 系统配置1.1、设备初始化1.1.1登陆首次登录需要使用Console口连接SRX，root用户登陆，密码为空login: root Password: &
Stanford NLP 解读 ACL 2018 论文——用于调试 NLP 模型的语义等价对立规则本文作者：王雪佩2019-02-23 20:13专题：ACL 2018导语：新鲜出炉的论文解读~雷锋网 AI 科技评论按，近日，斯坦福自然语言处理小组发布了一篇博文，重点讨论了由 Ribeiro、Marco Tulio、Sameer Singh 和 Carlos Guestrin 写的论文「Seman
一、DCL ---数据控制语句，通过GRANT或REVOKE获得许可，确定单个用户和用户组对数据库对象的访问。二、DDL ---数据定义语言，在数据库中创建新表或删除表（CREAT TABLE 或 DROP TABLE）；为表加入索引等。三、DQL ---数据查询语言，用以从表中获得数据，确定数据怎样在应用程序给出。四、DML ---数据操作语言，分别用于添加，修改和删除表中的行。五、
Deepseek开源周首日发布FlashMLA项目，专为HopperGPU打造的高效MLA解码内核，优化解码过程，支持可变长度序列服务。安装便捷，性能卓越，需配备HopperGPU及CUDA12.3+和PyTorch2.0+。
一、多路召回介绍采用不同的召回策略，分别召回商品集，然后再进行排序。下图是多路召回的示意图：本次比赛采取的多路召回为5路召回，分别是：Youtube DNN 召回基于文章的召回文章的协同过滤基于文章embedding的召回基于用户的召回用户的协同过滤用户embedding二、Youtube DNN召回由两层深度网络组成，先粗排，然后再精排。基本架构如下：三、基于文章的召回 通过协同过滤，Embed