【导读】Transformer模型好是好，可惜太慢了！最近一位清华大神在arxiv上传了一篇论文，提出新模型Fastformer，线性时间复杂度，训练和推理效率史上最快，还顺手在排行榜刷了个sota。Transformer 的强大毋庸置疑，想要在CV和NLP的排行榜上取得一席之地，Transformer几乎是必不可少的骨架模型。 但它的效率相比传统的文本理解模型来说却不敢恭维，Trans
huggingface NLP工具包教程1：Transformers模型本课程会通过 Hugging Face 生态系统中的一些工具包，包括 Transformers， Datasets， Tokenizers， Accelerate 和 Hugging Face Hub。课程简介如下：第 1 章至第 4 章将介绍 Transformers 库。包括 Transformer 模型的工作原理，如何使
RNN不同的拓扑结构对应不同应用场景。many to many也就是我们所说的seq2seq中间RNN结构，下面的输入相当于encoder编码上面的输出相当于decoder解码这种结构下面全都是要输入的，上面也都是要输出的，只是我们没有画出来，没有画出来的输出我们不会真正用到Attention注意力机制举例：比如我们在做机器翻译的时候，我们希望他会有重点的进行翻译。基于Encoder-Decode
导读：机器翻译，能够实现多种语言之间的自动翻译，方便人类的沟通和交流，具有重要的研究和应用价值。Transformer是机器翻译领域的一个经典模型，一经问世，便取得了SOTA效果。本文将带领大家一同探秘Transformer，并送上基于飞桨实现 Transformer的实战教程。1. 机器翻译概述 1.1.机器翻译是什么 机器翻译（Machine Translati
本文来自一位海外开发者的社区投稿，如果你也在使用 KAG，欢迎参与社区的有奖征文活动。作者：Lemos Franco Alejandro，阿根廷圣托马斯德阿基诺大学毕业，选择来到中国发展，目前是一名具有 4 年经验的前端开发工程师，从事 CRUD 操作、电子商务平台以及 ASP.NET 框架开发。同时，编写数据处理和任务自动化的脚本，探索它们在人工智能相关项目中的应用。希望通过合作完成具有挑战性的
“Attention is All You Need” 的 Transformer 在过去的一年里一直在很多人的脑海中出现。 Transformer 在机器翻译质量上有重大改进,它还为许多其它NLP 任务提供了一种新的体系结构。据我们所知，Transformer 是第一个完全依赖自注意力来计算其输入和输出表示的转换模型，而不是使用序列对齐RNN或卷积。Harvard NLP的原作者在2018年初以
作者：Peter J. Liu、Mohammad Saleh、Etienne Pot、Ben Goodrich、Ryan Sepassi、Łukasz Kaiser、Noam Shazeer最近，经过研究证明，生成英文维基百科（English Wikipedia）文章的方法可以概述为源文档的多文档摘要。我们使用抽取式文摘（extractive summarization）来粗略地识别出显要的信息，
NLP 中Tranformer模型的BPE详解（GPT-2）简单解释概念 BPE—byte pair encoding：GPT-2 中的实现gpt-2 代码解读 简单解释概念 BPE—byte pair encoding：Transformer NLP 预训练模型都通过 embedding 词典来表征词义， 当遇见没见过的词的时候以前是用"< u nk>"代替，这样会造成对新事物(新
目录一、为什么是Transformer？二、什么是Transformer？1、整体框架2、Embedding2.1、字向量：Word embedding2.2、位置编码：Positional Encoding3、Encoder3.1、自注意力机制：Self-Attention3.2、多头自注意力层：Multi-Head Self Attention3.3、连接与归一化：Add & N
1. CountVectorizerCountVectorizer类会将文本中的词语转换为词频矩阵。 例如矩阵中包含一个元素，它表示词在类文本下的词频。它通过fit_transform函数计算各个词语出现的次数，通过get_feature_names()可获取词袋中所有文本的关键字，通过toarray()可看到词频矩阵的结果。from sklearn.feature_extraction.text
Transformer是谷歌2017年发表的论文"Attention is all you need"中的人工智能模型，一经推出便霸占了AI舞台的中心，在某些方面的表现甚至超越了人类。Transformer各种魔改模型更是层出不穷，现有表现优异的人工智能模型无一不与他有关系，虽然该模型结构复杂，学起来比较吃力，但得益于互联网越来越好的开放环境，解读教程越来越通俗易懂，网上各位大神的解读也是一篇比一
目录一、前言二、长期依赖和计算效率之间的权衡取舍 2.1 循环神经网络的问题2.2 卷积神经网络的问题三、Transformers 横空出世3.1 Transformer 模型3.2 自注意力机制四、卷积归纳偏差五、计算机视觉领域中的 Transformers5.1 自注意力层5.2 视觉 Transformers5.2.1 Image Transformer5.2.
"no-alert": 0,//禁止使用alert confirm prompt
"no-array-constructor": 2,//禁止使用数组构造器
"no-bitwise": 0,//禁止使用按位运算符
"no-caller": 1,//禁止使用arguments.caller或arguments.callee
"no-catch-shadow": 2,//禁止catch子句参数与外部作
1.背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能(Artificial Intelligence, AI)领域的一个重要分支，其主要目标是让计算机能够理解、生成和处理人类语言。文本相似度是NLP的一个重要研究方向，它旨在衡量两个文本之间的相似性，以便对文本进行比较、分类、聚类等任务。在本文中，我们将从以下几个方面进行探讨：背景介绍核心概念与联系
# NLP 情感分析流程详解
情感分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，通过分析文本内容来判断其表达的情感态度。本文将带您逐步了解实现情感分析的流程，并提供详细的代码示例和注释。
## 整体流程
我们可以将情感分析流程分为以下六个步骤。下面是一个简单的表格，展示了每个步骤及其意义：
| 步骤 | 操作说明 |
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# 如何在项目中引入OpenNLP
OpenNLP是一个用于处理自然语言的Java库，常用于任务如分词、句子检测、命名实体识别等。对于初学者来说，最重要的是在你的Java项目中正确引入OpenNLP库。接下来，我将通过一个详细的步骤指南，帮助你完成这一任务。
## 流程概览
以下是将OpenNLP引入Java项目的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 如何使用JNLP方式启动Java应用程序
## 1. 引言
Java Network Launch Protocol（JNLP）是一个用于在Web环境中启动Java应用程序的协议。它允许用户通过一个简单的URL启动Java应用，而不需要在本地安装Java程序。本文将通过一个具体的使用场景，详细阐述如何使用JNLP方式启动Java应用程序。
## 2. 案例背景
假设我们有一个需要通过J
# 探索NLP与CV代码量比较的实现步骤
在软件开发的过程中，研究如何比较不同领域的代码量是一个有趣且实用的任务。本篇文章将指导你如何在NLP（自然语言处理）与CV（计算机视觉）领域中比较代码量，帮助你理解每个步骤的必要性，以及如何使用代码实现这一目标。
## 流程概述
以下是实现比较NLP与CV代码量的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
# 如何实现NLP中的篇章、段落、句子层级分析
在自然语言处理（NLP）中，篇章、段落和句子的层级结构是文本分析的基础。理解这些层级能够帮助我们进行更深入的文本理解、情感分析和主题检测等应用。本文将给您详细介绍实现这一层级分析的步骤以及相应的代码示例。
## 工作流程
我们可以将实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
## 自然语言处理（NLP）功能列表
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能和计算机科学的一个重要分支，它使计算机能够理解、分析和生成自然语言。NLP的应用广泛，从简单的文本分析到复杂的对话系统，都是NLP的领域。本文将探讨NLP的主要功能，提供代码示例，并展示甘特图和序列图，以帮助更好地理解这些功能。
### 主要功能
NLP的功能可以分为
# 如何使用NLP技术从文本中提取主题关键词
NLP（自然语言处理）技术在处理文本数据时具有强大的能力，尤其是在提取主题关键词方面。本文将带领你从零开始，学习如何从一段话中提取出重要的关键词。整个流程将被详细地分解，并通过具体的代码示例进行演示。
## 流程图展示
我们将整个过程分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -
# HanLP 依存句法分析：深度剖析与代码示例
在自然语言处理（NLP）领域，依存句法分析是理解句子结构和词汇之间关系的重要技术。HanLP 是一个功能丰富的 NLP 库，能够高效地进行依存句法分析。本文将带您了解 HanLP 依存句法分析的基本原理以及如何在代码中实现它。
## 依存句法分析简介
依存句法分析通过构建词与词之间的依赖关系图来描述句子的句法结构。在依存关系中，每个词（称为子
# NLP数据分析的入门指南
自然语言处理（NLP）是计算机科学和语言学的交叉学科，旨在让计算机理解和处理人类语言。对于刚入行的小白来说，NLP的数据分析流程可能看起来复杂，但只要掌握了基本的步骤和工具，就可以逐步实现数据分析。本文将带你了解整个流程，并提供详细的代码示例。
## NLP数据分析流程
首先，我们先来看看NLP数据分析的基本流程，如下表所示：
| 步骤 | 功能描
# PaddleNLP 离线部署指南
在自然语言处理（NLP）领域，深度学习模型的应用越来越广泛。PaddlePaddle 是一个优秀的深度学习框架，而 PaddleNLP 作为其 NLP 生态的一部分，提供了丰富的模型和功能。随着对数据隐私和实时响应的需求增加，离线部署变得尤为重要。本文将带您了解如何进行 PaddleNLP 的离线部署，内容包括环境准备、模型选择、部署步骤以及示例代码。
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# PaddleNLP 如何指定 OCR 的模型地址
随着人工智能技术的发展，光学字符识别（OCR）已成为许多应用中的一个重要模块。PaddleNLP 是一个非常强大的自然语言处理平台，其中包含了多种 OCR 模型，以便开发者快速启动项目。然而，有时我们需要使用自定义的模型地址，这就需要进行一些配置。本文将通过一个实际的示例来展示如何在 PaddleNLP 中指定 OCR 模型的地址。
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# 自定义词语添加与依存句法分析：pyhanlp的应用
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学交叉的一个重要领域。随着人工智能技术的快速发展，许多项目和应用都依赖于对语言的理解与处理。今天，我们将一起探索如何利用 `pyhanlp` 进行句子的依存句法分析，并学习如何为它添加自定义词语，以提高分析的准确性。
## 依存句法分析简介
依存句法分析是文本分析的一项技术，其目的是创建句子的结构
# NLPCC2014：中文自然语言处理的进展
NLPCC（自然语言处理与中文计算大会）是一个重要的国际会议，特别聚焦于中文自然语言处理（NLP）领域。2014年的大会上，许多研究代表们展示了他们在中文文本处理、信息提取和机器翻译等方面的最新成果。本文将给出NLPCC2014中一些常见的技术与方法，并通过一个简单的代码示例来加深理解。
## 自然语言处理简介
自然语言处理（NLP）是使计算
# 在ES集群中安装HanLP的完整指南
HanLP是一个强大的自然语言处理工具，而Elasticsearch（ES）则是一个广泛使用的分布式搜索引擎。在本文中，我们将通过安装HanLP插件的方式将其整合进ES集群。以下是整个流程的概览。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
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# 使用 HanLP 实现实体关系抽取的完整指南
实体关系抽取是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，通过将文本中的实体及其关系识别出来，可以为信息检索、知识图谱构建等任务提供基础。本文将详细讲解如何使用 HanLP（一个开源的自然语言处理工具包）进行实体关系抽取。我们将分步骤介绍整个过程。
## 流程概述
为便于理解，我们将整个流程生命周期分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 使用 HanLP 进行自定义文本分类模型训练
本文将指导你如何使用 HanLP 进行自定义的文本分类模型训练。我们将从整体流程开始，逐步深入到具体的实现步骤，最后通过代码示例和图示帮助你更好地理解每一个环节。希望能够帮助你顺利入门文本分类的实践。
## 文本分类流程
在开始之前，让我们先明确文本分类的整体流程。以下是我们需要遵循的步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 |