ChatGPT横空出世，GPT-4重磅登场。大语言模型 (LLMs) 对自然语言处理 (NLP)的研究和应用产生了前所未有的影响，在众多智能化产业和实践中扮演着愈加重要的角色。为此，Data Intelligence期刊组织 “大语言模型LLMs” 专刊，旨在探讨 LLMs 的最新研究进展。本次征文主题围绕LLMs，包括但不限于：LLMs的理论研究及其应用LLMs的评测和基准测试LLMs训练和推理
源 | 新智元大家好，这里是 NewBeeNLP。万万没想到，现在大语言模型们也要像王者荣耀/LoL/Dota这些游戏里的玩家一样打排位赛了！据说，那些闭源模型们很快也会被拉出来溜溜。最近，来自LMSYS Org（UC伯克利主导）的研究人员又搞了个大新闻——大语言模型版排位赛！顾名思义，「LLM排位赛」就是让一群大语言模型随机进行battle，并根据它们的Elo得分进行排名。然
1.谈谈对 Python 和其他语言的区别2. 简述解释型和编译型编程语言3. Python 的解释器种类以及相关特点？4. Python3 和 Python2 的区别？5. Python3 和 Python2 中 int 和 long 区别？6. xrange 和 range 的区别？7. 什么是 PEP8?8. 了解 Python 之禅么？9
分享一款精美的动态壁纸软件Dynamic Wallpaper 给大家！Dynamic wallpaper Mac版可以让你在macOS中获得新的动态壁纸功能，并从收藏中选择你喜欢的。Dynamic Wallpaper软件中不乏有5K壁纸，包括大家一直想要的动态地球，壁纸会根据当前时间来变化该时段的景色，有需要的用户不要错过哦！ Dynamic Wallpaper for Ma
第01课：中文自然语言处理的完整机器处理流程有机器学习相关经验的人都知道，中文自然语言处理的过程和机器学习过程大体一致，但又存在很多细节上的不同点，下面我们就来看看中文自然语言处理的基本过程有哪些呢？获取语料语料，即语言材料。语料是语言学研究的内容。语料是构成语料库的基本单元。所以，人们简单地用文本作为替代，并把文本中的上下文关系作为现实世界中语言的上下文关系的替代品。我们把一个文本集合称为语料库
这次斯坦福请到了深度学习教父Hinton的弟子Navdeep来讲语音识别，他正在英伟达工作，怪不得N卡在深度学习中的地位如此之高。而他本人也在用Dell的搭载了N卡的XPS跑Ubuntu，一改以往“讲台必定信仰灯”的局面。Automatic Speech Recognition（ASR）ASR就是将声学信号转化为文本的系统。语音是一种自然的用户接口：传统ASR传统做法的主体是生成式语言模型，建
拼写纠错拼写纠错步骤主要检查并改正两类文本错误，即单词的拼写错误（书写错误）和单词的语法使用错误。拼写错误纠正，首先检测词库外的单词识别为拼写错误单词，然后找出词库中与错误单词编辑距离最小的词作为改正项，替换它。而语法使用错误纠正，需借助语言模型实现。1.1 单词拼写错误纠正实现1.1.1 单词拼写错误纠正的原理性方法编辑距离计算法方法：import sys
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内容速览什么是语义解析（Semantic Parsing）什么是逻辑形式（Logic Form）语义解析KB-QA的方法框架实验结果本期我们从传统方法之一的语义解析（有时也被称为语义分析）开始，以一个经典的语义解析baseline方法为例，介绍语义解析如何进行KB-QA。该方法来自斯坦福Berant J, Chou A, Frostig R, et al. 的Semantic Parsing on
公式： psi = sum(（实际占比-预期占比）* ln(实际占比/预期占比)) 举个例子解释下，比如训练一个logistic回归模型，预测时候会有个类概率输出，p。在你的测试数据集上的输出设定为p1，将它从小到大排序后将数据集10等分（每组样本数一直，此为等宽分组），计算每等分组的最大最小预测的类概率值。 现在你用这个模型去对新的样本进行预测，预测结果叫p2，利用刚才在测试数据集上得到的10等
C语言time.h函数库2007-04-26 20:15C/C++中的日期和时间 头文件 time.h 函数用途 函数名 得到处理器时间 clock 得到时间差 difftime 设置时间 mktime 得到时间 time 得到以ASCII码表示的时间 asctime 得到字符串表示的时间 ctime 得到指定格式的时间 strftime 摘要： 本文从介绍基础概念入手，探讨了在C/C++中对日期
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步前言最近一直在处理文本相关的一些内容，涉及到文本分类等工作。正好趁此机会，针对于文本相关的问题记录一个系列的内容，争取将文本处理过程中用到的一些技术做下大致的归纳总结。1.什么是语言模型所谓的语言模型，简单来说，就是看一句话到底是不是人话。
引言我们在做模型训练的时候，不是直接把文本或者词语传给计算机让其进行计算，而是需要将单词、句子、文本转换成向量或者矩阵进行计算，而如何将文本转换成向量就是本文需要介绍的内容。介绍内容之前，大家需要先熟悉一些概念。词库：训练数据中出现的所有单词，可以使用jieba分词统计出来。混淆矩阵：混淆矩阵是数据科学、数据分析和机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别
文章目录摘要关键词导言一、机器翻译简述（一）机器翻译发展历史1.基于规则的机器翻译(RBMT)2.基于实例的机器翻译(EBMT)3.统计机器翻译(SMT)4.神经网络机器翻译(NMT)（二）问题与思考二、文本抑郁识别简述（一）背景及简介（二）大致流程（三）问题与思考1.数据集难以获取2.识别效果较差三、结论 摘要近年来，随着人工智能技术的迅速发展，“机器的智能会不会超越人类的智能”成为了一个热点
在开发者空间结合深度学习技术，实现对花卉种类的自动识别，为花卉研究、园林设计等领域提供技术支持。
中文分词是中文文本处理的基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。由于中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词。纵观整个开源领域，陆陆续续做中文分词的也有不少，不过目前仍在维护的且质量较高的并不多。下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库，以供大家参考使用。1、HanLP —— 汉语言处理包HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开
选择旅行行程规划应用作为示例，借助华为开发者空间开发平台工作流构建，使开发者轻松上手华为开发者空间开发平台工作流应用构建。
前言 自然语言处理是文本挖掘的研究领域之一，是人工智能和语言学领域的分支学科。在此
大家好，我是小麦，我是树莓派的忠实用户，用它可以DIY很多有趣的项目，树莓派Zero是我非常喜欢的一个系列。昨天下午，树莓派基金会发布了树莓派Zero的下一代——树莓派Zero 2 W，售价定为15美元。虽然短时间国内买不到，但我们还是要简单了解一下。下面来看看参数。参数1GHz 四核64位 SoC Arm Cortex-A53 CPU512MB LPDDR2 SDRAM2.4GHz 802.11
小马智行与广汽合作打造基于Aion LX车型的L4级无人车近日，小马智行与广汽集团达成合作，在 Aion LX 车型正式量产上市前，共同打造全球首款基于该车型的 L4 级自动驾驶车辆。该款 L4 级车型将被应用于双方的无人驾驶示范运营中，并面向公众提供自动驾驶移动出行服务。此前，2018 年 2 月，广州小马智行科技有限公司和广汽集团建立战略合作伙伴关系，在自动驾驶技术、无人驾驶示范运营等领域展开
在工作中经常去看andorid、Linux Kernel代码，而又不知道相关代码的位置，使用source insight或grep搜索花费了大量的时间。个人还是更倾向使用openjrok工具来看代码，故在家搭建了一个openjrok服务器，用于阅读开源代码。 为了能够在非局域网下访问，随后又开通了**功能(注：这里把名字写出来，文章审核不过)…在搭建好openjrok之后，经常更新服务端代码。每次
什么样的算法才是好算法？真正能实用的算法才是最好的算法！这需要实现三个目标：精度高、速度快、模型小！今天arXiv新发布的文章《PFLD: A Practical Facial Landmark Detector》，则是实用人脸特征点检测算法的典范。PFLD算法，目前主流数据集上达到最高精度、ARM安卓机140fps，模型大小仅2.1M!这篇今天新出的论文，必将成为人脸特征点检测领域的重要文献，今
1-概论从社会的角度去分析和理解个人的行为。“人的本质并不是单个人所固有的抽象物。在 其现实性上，它是一切社会关系的总和”——马克思《关于费尔巴哈的提纲》“社会不是由个人构成，而是表示这些个人彼 此发生的那些联系和关系的总和”—— 《马克思恩格斯全集》V.46, P.220, 人民出版社, 1979年相关应用精准营销：用户画像、个性化推荐、社会化营销舆情管理：危机预警、观点挖掘、情感分析分析预测：
一、Lucene.Net1、Lucene.Net介绍：Lucene.Net是一个C#开发的开源全文索引库（自带的有索引管理、分词、查询）Lucene.Net.Index 提供索引管理，词组排序。Lucene.Net.Search 提供查询相关功能。Lucene.Net.Store 支持数据存储管理，主要包括I/O操作。Lucene.Net.Util 公共类。Lucene.Net.Documents
如果你对自然语言处理方面的资源感兴趣，请仔细阅读本篇文章。运行数据科学POC的7个步骤网上有很多依靠深度学习方法的NLP资源，有一些资源理论深厚，十分经典，特别是斯坦福大学和牛津大学的NLP，其深度学习课程为：l自然语言处理与深度学习（斯坦福大学）l自然语言处理的深度学习（牛津大学）但是如果你已经完成了这些，或已经在NLP中获得了基础并想要转向一些实用资源，或者只是对其他方法感兴趣，希望这篇文章能
共轭梯度法（Conjugate Gradient）共轭梯度法（英语：Conjugate gradient method），是求解数学特定线性方程组的数值解的方法，其中那些矩阵为对称和正定。共轭梯度法是一个迭代方法，它适用于稀疏矩阵线性方程组，因为这些系统对于像Cholesky分解这样的直接方法太大了。这种方程组在数值求解偏微分方程时很常见。共轭梯度法也可以用于求解无约束的最优化问题。在数值线性代数
3.输入法默认的习惯是：
3.1 开机后，初始状态为英文输入状态。
3.2 按Ctrl + 空格，开启搜狗输入法。
3.3 再按Ctrl + 空格，则返回到英文输入法状态。
二
我们使用 集成学习 方法来对乳腺癌预测，这里的例子使用的数据集是 Wisconsin Breast Cancer dataset 。这个数据集的 diagnosis 列为每一个记录的标签，有 B 和 M两个值，而其他列均是特征。下面我们来一步一步处理。一、数据预处理1. 数据导入import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preproce
以下内容整理自慕课网上的相关课程数学建模写作要求摘要
应用什么数学知识建立了什么模型，应用了什么算法，与现实的吻合度。问题的重述
切不可直接抄原文，用自己的理解重述题目问题的分析
问题的本质，变量，规律，用什么方法问题的假设与符号问题的解答
格式：问题一采用了XXX方法，建立XXX模型，得到了XXX结果结论参考文献附录论文的基本结构题目简短精炼，高度概括，准确得体XXX问题的优化模型/XXX问题的
抱着对NLP有更加深入和全面的了解开始学习CS224N（学习还是要带着目的的），历时大概1个月吧，下面来总结一下自己的学习进程，也给大家提供一些学习经验。另外，我也想借这篇文章和大家聊聊一次专题学习我是怎么思考的。首先是对课程的评价，课程设置合理，讲义对知识的讲解很完整，所以质量上是过关的。学习思路首先，我会确认学习目标：对NLP基本任务的基本方案有基本理解，简单地说，就是大部分任务都能知道基本的
英汉思维差异对比与语言表达方式的差异 概念与形式的对立统一 一抽象