热门 最新 精选 话题 上榜
# Paddle与PaddleNLP的版本 PaddlePaddle(飞桨)是由百度推出的深度学习框架,其具有良好的灵活性和易用性。近年来,PaddlePaddle还推出了一个专注于自然语言处理(NLP)的库——PaddleNLP。PaddleNLP通过提供丰富的预训练模型和高效的API,使得开发者能够快速构建、训练和部署NLP任务。 ## Paddle与PaddleNLP的关系 Paddl
原创 10月前
52阅读
# 创建一个中文 NLP 字典的指导 在自然语言处理(NLP)中,字典是非常重要的。它可以用来存储词汇及其对应的含义、角色以及用法。下面是创建一个中文 NLP 字典的完整流程,以及每个步骤需要的详细解释和代码实现。 ## 流程概述 我们可以将整个过程分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------------------
# NLP数据清洗如何实现 自然语言处理(NLP)是一个多学科领域,目标是使计算机能够理解和生成人类语言。数据清洗是这个流程中至关重要的步骤,因为原始数据通常包含噪声、缺失值和其他不准确的信息,这些都会影响后续模型的性能。本文将详细探讨NLP数据清洗的实现,给出相应的代码示例,并使用mermaid语法展示序列图和关系图。 ## 1. 什么是数据清洗? 数据清洗是指从数据集中移除不必要、错误、
原创 10月前
139阅读
# 基于NLP的影评情感分析 情感分析是一种用于提取文本中的情感信息的技术,广泛应用于影评分析。在这篇文章中,我们将学习如何使用自然语言处理(NLP)技术进行影评情感分析。整个流程将以简洁的步骤展示,并提供必要的代码示例。 ## 流程概述 以下表格展示了影评情感分析的主要步骤: | 步骤 | 描述
原创 10月前
97阅读
# 深入探讨 HanLP 自定义同义词字典 在自然语言处理(NLP)中,同义词的处理是一个重要的环节。HanLP 是一个高效的 NLP 框架,它提供了一系列工具来帮助我们处理文本分析的任务,其中包括了自定义同义词字典的功能。本文将详细介绍 HanLP 的自定义同义词字典的工作原理,并提供代码示例帮助开发者更好地理解和应用。 ## 同义词字典的意义 同义词字典是 NLP 任务中不可或缺的一部分
原创 10月前
269阅读
# NLP模型评估系统实现指南 在现代自然语言处理(NLP)领域,模型评估是了解模型质量的重要环节。本文将为刚入行的小白详细介绍如何实现一个“ NLP模型评估系统”。我们将通过步骤流程、代码示例以及图示化类图,使您更加轻松地掌握相关知识。 ## 整体流程 首先,我们将评估流程以表格形式展示如下: | 步骤 | 描述 | 工具/库 | |------|------|---------| |
原创 10月前
102阅读
# 如何实现哈工大NLP中文模型 在自然语言处理(NLP)的领域,哈工大的中文模型因其优秀的性能和良好的适应性而受到广泛应用。对于刚入行的小白来说,实现这一模型可能会显得有些复杂,但只要跟随正确的步骤和指引,你很快就能上手。以下是实现“哈工大NLP中文模型”的流程和详细步骤。 ## 实现流程 下面是实现哈工大NLP中文模型的主要步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------|
原创 10月前
60阅读
# 如何使用 Ansj 和 HanLP 进行中文分词 在自然语言处理中,中文分词是处理中文文本的重要步骤。Ansj 和 HanLP 都是非常优秀的中文分词工具,这里我们将详细讨论如何在项目中使用它们。在本文中,我将为你提供一个清晰的实现流程、所需的代码以及每一步的解释。 ## 整体流程 下面是使用 Ansj 和 HanLP 进行中文分词的主要步骤: | 步骤 | 内容
原创 10月前
43阅读
# 如何实现一个NLP学习网站 在当今信息技术高速发展的时代,自然语言处理(NLP)越来越受到关注。创建一个NLP学习网站,不仅可以帮助你掌握NLP的知识和技能,还可以教育和吸引他人。以下是实现这个目标的步骤以及所需的代码片段。 ## 整体流程 为了有序地进行,我们将整个过程分为以下几个步骤: | 步骤 | 任务 | |-------|--
原创 10月前
26阅读
import json from matplotlib import pyplot as plt import re import string import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.stem.porter import PorterStemme
Qwen-Agent 是阿里通义开源的一个基于 Qwen 模型的 Agent 应用开发框架,支持指令遵循、工具使用、规划和记忆能力,适用于构建复杂的智能代理应用。
FastExcel 是一款基于 Java 的高性能 Excel 处理工具,专注于优化大规模数据处理,提供简洁易用的 API 和流式操作能力,支持从 EasyExcel 无缝迁移。
PeterCat 是一款开源的智能答疑机器人,能够自动抓取 GitHub 上的文档和 issue 构建知识库,提供对话式答疑服务,帮助开发者和社区维护者高效解决技术问题。
  Transformer1. 简介和背景2. 相关工作3. 模型结构3.1 整体概览——编码器-解码器(Encoder-Decoder)3.2 注意力机制(Attention)3.3 "point-wise"前馈神经网络3.4 向量化层(Embedding)3.5 位置编码(Positional encoding)4. 为什么使用自注意力?(self-attention)5. 文章评价
本文主要对基于GMM/HMMs的传统语音识别系统做一个整体介绍。Outline:识别原理统计学模型系统框架首先需要说明本文讨论的对象是连续语音识别(Continuous Speech Recognition, CSR),意味着基于DTW(动态时间规整)的孤立词识别(Isolated Word Recognition)不在讨论范围内(out-of-date)。同时,整篇围绕自动语音识别解码过程(识别
2021SC@SDUSC经过阅读paddle的源码,我理解了动态图下的Transformer encoder源码实现,由于这个实现比较复杂,因此我将通过两个博客来对Transformer encoder的源码实现进行说明。Transformer的每个Encoder子层(bert_base中包含12个encoder子层)包含 2 个小子层 :Multi-Head AttentionFeed Forw
Speech emotion recognition 前言数据集数据集的选择数据集的预处理训练和测试集模型Modle讲解 前言本博客将详细介绍基于深度学习的语音情感识别的流程及方法,之后讲针对该方法做一篇基于Pytorch的语音情感识别的实现方式。数据集数据集的选择限于篇幅,具体数据集内容不再详细介绍。 推荐的语音情绪识别的数据集:Emodb:来自德国的语音数据集,包含7种情绪。SAVEE:Th
文章目录语法分析器设计实验环境实验目的实验内容及要求实验步骤用上下文无关文法表达改写为LL(1)文法First集与Follow集预测分析表结果分析源代码 语法分析器设计实验环境操作系统:Windows 11编程语言:C++编译器:GCC version 8.1.0实验目的1、为初等函数运算语言构造LL(1)语法分析器。2、掌握LL(1)语法分析器的方法,加深对自上而下语法分析原理的理解。3、掌握
评估词向量评估方式一:降维。训练好的词向量,首先要进行降维,使用工具TSNE降维到2维,这样映射到二维空间,便于观察词向量训练后是否能将同类词聚集到一起 评估方式二:相似度对比,选定两个词向量,计算相似度,然后与人工标注的相似度进行对比 评估方式三:类比。计算woman和man的距离,然后在词库中找与girl距离跟woman和man距离相近的词词向量的应用传统的统计做法是特征工程,使用01的方式表
目录ELMO模型论文摘要核心思想模型细节GPT模型BERT模型ELMO模型论文摘要本文作者推出了一种新的基于深度学习框架的词向量表征模型,这种模型不仅能够表征词汇的语法和语义层面的特征,也能够随着上下文语境的变换而改变。简单来说,本文的模型其实本质上就是基于大规模语料训练后的双向语言模型内部隐状态特征的组合。实验证明,新的词向量模型能够很轻松的与NLP的现有主流模型相结合,并且在六大NLP任务的结
最新的1.8.X的源代码没找到注释,无意中发现1.7X有注释,拿出来,以后备用。/* * <summary></summary> * <author>He Han</author> * <email>hankcs.cn@gmail.com</email> * <create-date>2014/10/17
10月前
53阅读
本系列文章希望帮助初学者理解BERT,如果哪里有不明白的地方Attention和Transformer还不熟悉的可以看之前的文章:【NLP】Attention原理和源码解析2. 【NLP】Transformer详解1.BERT模型BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,即双向Transformer的
从零开始深度学习–基于paddle–笔记1线性回归模型深度学习中的“hello word”。深度学习就是通过已知求未知的过程。比如y=kx+b这个一次函数,起初并不知道y和x之间存在一定关系(线性关系),但是通过大量的x、y数据可以找出它们之间的规律,于是总结出十分接近y=k’x+b’的关系式,那么当有新的x时就可以通过总结式y=k’x+b’来预测出此时的y是多少。这个过程就是“深度学习”的极简缩
关键词提取代码实现:#encoding:utf-8 import jieba import re import os import numpy as np class MyTfIdf: def __init__(self): #语料库中所有文档的每个词的词频 的统计 ''' {文档id1:{'乔布斯':0.333,...},
Snowboy实现热词唤醒在虚谷号、ubuntu16.04 arm64系统的实现Snowboy 是一款高度可定制的唤醒词检测引擎,可以用于实时嵌入式系统,并且始终监听(即使离线也是可以的);当前,它可以运行在 (Ubuntu)Linux 和 Mac OS X 系统上。Snowboy官方文档地址 :http://docs.kitt.ai/snowboySnowboy官方源码下载地址:https://
# 使用 HanLP 实现词性对照表 nx HanLP 是一个自然语言处理工具包,能够高效地进行分词、词性标注、命名实体识别等任务。对于刚入行的开发者来说,实现一个词性对照表可能有点困难。本文将逐步引导你实现“HanLP 词性对照表 nx”的功能。我们将分为几个步骤,详细说明每一步所需的代码和相应的注释。 ## 流程概述 在开始之前,让我们先了解整个流程。以下是实现“HanLP 词性对照表
原创 10月前
77阅读
# 如何准备“nlp算法工程师面试 途牛” 作为一名刚入行的小白,准备 NLP(自然语言处理)算法工程师的面试往往会让人感到无从下手。本文旨在为你提供一个系统性的准备方案,使你能够从容应对面试挑战。我们将分步骤进行,并通过表格和甘特图帮助你更直观地理解整个过程。 ## 整个流程概览 以下是准备“nlp算法工程师面试 途牛”的步骤及时间表: | 步骤 | 描述 | 预估时间 | |-----
# NLP问答系统与文本匹配 自然语言处理(NLP)是计算机科学与语言学交叉领域的重要分支,它让计算机能够理解、解析和生成自然语言文本。在现代科技的推动下,NLP已逐渐渗透到日常生活的各个方面。例如,在线客服、智能助手、问答系统等都是基于NLP技术的应用。而文本匹配则是NLP中一个重要的组成部分,尤其对问答系统的性能至关重要。 ## 什么是文本匹配? 文本匹配是指通过算法和模型评估两个文本片
原创 10月前
42阅读
# 解析 JNLP 文件被安全阻止的问题 在使用 Java Web Start 技术时,可能会遇到运行 JNLP(Java Network Launch Protocol)文件时被安全阻止的情况。JNLP 文件通常用于启动 Java 应用程序,但是由于安全设置,Java 可能会阻止这些文件的执行。本文将介绍这个问题的原因、解决方案以及相关的代码示例,并通过流程图清晰地展示解决步骤。 ## 什么
原创 10月前
477阅读
# 如何打开 JNLP 文件的项目方案 ## 引言 JNLP(Java Network Launch Protocol)文件是为Java Web Start应用程序设计的一种格式,允许用户从网络上启动Java应用程序。尽管此类文件的使用逐渐减少,但在一些企业环境或老旧系统中仍然会遇到。本文将探讨如何打开JNLP文件,并将提供详细的步骤和代码示例,以帮助用户顺利进行操作。 ## 项目目标 本
原创 10月前
146阅读