LAS: listen, attented and spell,Google思想: sequence to sequence的思想，模型分为encoder和decoder两部分，首先将任意长的输入序列通过encoder转化为定长的特征表达，然后输入到decoder再转化为任意长的输出序列；相比于传统sequence to sequence在decoder部分引入attention机制，让模型自
摘要这里提供一个使用Theano来实现循环神经网络（RNN）的长短期记忆（LSTM）结构。模型被用来执行Large Movie Review Dataset（即IMDB数据集）中电影评论的情感分析。任务中，给定一个电影评论，模型尝试预测它是正面还是负面的。这是一个二分类问题。数据如前提及，提供的脚本被用来训练LSTM循环神经网络。数据集是公开的，我们提供了一个已预处理的版本以适应LSTM实现的需要
论文链接：https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.22.pdf论文代码：https://github.com/Tribleave/SCAPT-ABSA细粒度情感分析中的隐式情感细粒度情感分析(Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA)又称方面级情感分析任务。其任务范式为：给定用户评论(Review)以及需要分析的方面(
初入NLP领域的一些小建议李纪为 ACL2019投稿刚刚落幕，投稿数超过了2800篇，可以说是历史以来最盛大的一届ACL。在深度学习的推动下，自然语言处理这个子领域也逐渐被推上人工智能大舞台的最前列。 最近在跟同学的邮件、或者知乎留言中的交流中，不少同学尤其是刚入（jin）门（keng）的同学，提到了深度学习背景下做NLP科研的很多迷茫。基本可以归纳为如下几点：如今一个模型，几十行TensorFl
最近在看自然语言处理，因为图像识别太难了，先放一放。然后在 Git 上找到了一个中文分词的 Java 项目，引入 jar 包后确实可以运行，就直接去看源码了，然后看得头昏脑涨，最后没看懂怎么实现的。 一口吃不成大胖子，只能一步一步来，就去找了相关资料来看，发现还是蛮复杂的，尤其是那些计算公式，头疼。研究了几天，今天才算入了门，现在先写一篇最简单的语句分词，算为后面做铺垫，注释很详细，适合新手阅读。
摘要BERT不能处理长文本，因为它的内存和时间消耗呈二次增长。解决这个问题的最自然的方法，如用滑动窗口对文本进行切片，或者简化transformer，使用不充分的长范围attention，或者需要定制的CUDA内核。。BERT的最大长度限制提醒我们人类工作记忆的容量是有限的(5个∼9个区块)，那么人类是如何认知长文本的呢?本文提出的CogLTX 框架基于Baddeley提出的认知理论，通过训练一个
语言模型的自适应问题：在训练语言模型时所采用的语料往往来自多种不同的领域，这些综合性语料难以反映不同领域之间在语言使用规律上的差异，而语言模型恰恰对于训练文本的类型、主题和风格等都十分敏感;n 元语言模型的独立性假设的前提是一个文本中的当前词出现的概率只与它前面相邻的 n-1 个词相关，但这种假设在很多情况下是明显不成立的。基于缓存的语言模型 (Cache-based LM)该方法针对的问题是:在
使用的数据集THCHS30是Dong Wang, Xuewei Zhang, Zhiyong Zhang这几位大神发布的开放语音数据集，可用于开发中文语音识别系统。为了感谢这几位大神，我是跪在电脑前写的本帖代码。下载中文语音数据集（5G+）：
[python]#coding: utf-8
import tensorflow as tf
import numpy as np
双向链表 文章目录前言双向链表的基本介绍一些链表的分类带头双向循环链表的基本结构双向链表的实现结点的定义、头指针的创建开辟结点接口初始化头结点接口打印接口尾插接口尾删接口头插接口头删接口查找接口插入接口删除接口测试代码和头文件代码的完整展示test.cList.h尾声 前言先赞后看好习惯 打字不容易，这都是很用心做的，希望得到支持你 大家的点赞和支持对于我来说是一种非常重要的动力 看完之后别忘记关
深度学习入门（六十三）循环神经网络——机器翻译数据集前言循环神经网络——机器翻译数据集教材1 下载和预处理数据集2 词元化3 词表4 加载数据集5 训练模型6 小结 前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘循环神经网络——机器翻译数据集教材语言模型是自然语言处理的关键， 而机器翻译是语言模型最成功的基准测试。 因为机器翻译正是将输入序列转换成输出序列的 序列
NLPCC2014任务1旨在实现对社交媒体文本中的情感分析，以帮助判别文本是正面、负面还是中立。本文将详细记录解决这一问题的过程，包含版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等多个方面。
## 版本对比
随着时间的推移，NLPCC2014任务1相关工具和库不断更新。以下是一些重要版本的演进时间轴，以及它们所特有的功能差异：
```mermaid
timeline
在NLP（自然语言处理）中，"cls" 这个词经常被提到。它实际上是“classification”的缩写，尤其在模型的输入预处理过程中有着重要的角色。随着技术的发展，NLP不仅应用于机器翻译和文本处理，还广泛应用于信息检索、对话系统等多个领域。因此，理解其中的专业术语非常重要。接下来，我们将深入探讨"cls"的含义，并通过结构化的分析过程来研究它在自然语言处理中的应用和重要性。
### 问题背
在当今信息爆炸的时代，提取英文文本摘要（NLP Summarization）显得尤为重要。通过自然语言处理（NLP）技术，我们能够快速获取信息精髓，同时降低信息过载的风险。这篇博文将详细介绍如何实现这一目标，从环境准备到版本管理，确保每个环节都清晰可见。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保环境符合我们的要求。以下是系统要求的表格，列出了必备的硬件及软件环境：
| 组件
在自然语言处理（NLP）的任务中，标注数据集是一个至关重要的步骤，影响着模型的性能和泛化能力。标注的效果直接关系到训练出来的模型在实际应用中的有效性。因此，了解如何体系化地标注数据集，以及如何识别和解决可能出现的问题，成为了提升NLP项目成功率的重要一环。
## 问题背景
在进行NLP项目时，数据集标注是模型训练的基础。如果标注不当，将会对后续的文本分析、情感分析等任务造成严重影响。例如，在情
PaddleNLP 在 Windows 上跑模型
在如今的AI时代，PaddleNLP作为一个重要的自然语言处理工具，越来越受到关注。不过，对于Windows用户来说，如何在该平台上运行PaddleNLP模型仍然是一个挑战。本文将通过具体步骤和方法，带你轻松解决“PaddleNLP在Windows上跑模型”的问题。
### 环境准备
首先，我们需要为运行PaddleNLP做好必要的环境准备。
在当今人工智能和自然语言处理（NLP）的快速发展中，理解不同方向的技术趋势与优化策略变得尤为重要。特别是在大规模文本处理、情感分析、对话系统等领域，新的算法和技术层出不穷，企业面临着如何提升模型性能和用户体验的挑战。
> 用户原始反馈：
> “我们希望能够实时分析顾客反馈，并通过自然语言处理技术提取出有效的信息。”
### 背景定位
目前，NLP的热门方向包括生成式预训练模型（如GP
NLPCC 2014中文情感分析评测数据集是一个广泛被使用的情感分析数据集，涵盖了多种人工智能和自然语言处理技术。该数据集在研究情感分析领域时提供了标准的评测基准，促进了相关领域的技术进步。随着机器学习和深度学习方法的发展，情感分析的准确性和效率不断提高，引发了行业内的关注和探讨。
### 核心维度
在评测数据集的引导下，情感分析的效果可以通过几个主要性能指标来衡量，包括准确率、召回率和F1分数
在本文中，我将分享“hanLp实现问答”的过程，并通过一系列图表和解析帮助大家更好地理解这一技术。这一过程涉及到从背景描述到技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及应用场景，我会尽量用轻松的语气为大家呈现。
## hanLp实现问答背景描述
在2023年，随着自然语言处理技术的飞速发展，问答系统开始逐渐融入各个行业，从客户服务到知识管理，再到日常信息检索等多方面都得到了广泛应用。基于深度学习的
使用百度EasyDL定制化训练和服务平台有一段时间了,越来越能体会到EasyDL的易用性。在此之前我也接触过不少的深度学习平台,如类脑平台、Google的GCP深度学习平台、AWS深度学习平台,但我觉得EasyDL在模型训练和使用上给了开发者更大的辅助:开发者或者用户只需要提交对应格式的训练文件,即可开始深度学习之旅。我的专业是自然语言处理中的情感分析,用的语料主要是电商评价文本数据,下面简单介
在这篇博文中，我们将深入探讨如何利用 SnowNLP 实现文本分类，这个过程不仅涵盖了技术细节，还有实用的案例分析以及潜在的性能优化措施。SnowNLP 是一个用 Python 编写的库，旨在处理中文文本数据，包括情感分析、关键词提取和文本分类等功能。
### 背景描述
在过去的几年中，随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，文本分类的需求越来越迫切。特别是在信息爆炸的时代，自动化对文本进行
在自然语言处理的场景中，文本的分词与空格的处理是个关键问题。对于使用HanLP这样强大的工具，当我们遇到“hanlp 空格”的问题时，通常表现为分词不准确或者分词结果中的多余空格，这不仅影响后续文本处理的质量，也影响模型的效果。
### 背景定位
在文本数据中，空格的处理是一个常见的技术痛点。很多时候，我们发现HanLP在处理一些特殊文本时，比如社交媒体内容或者非标准文本时，出现了空格冗余的问
jnlp jre安装是一个常见的问题，尤其是在需要运行基于Java Web Start的应用时。如果你的应用依赖于JNLP（Java Network Launch Protocol），那就需要确定你拥有一个合适的JRE（Java Runtime Environment）版本来支持它。接下来，让我们一步一步地解决这个“jnlp jre安装”问题。
## 环境准备
在安装JRE以支持JNLP之前，
在自然语言处理（NLP）和信息检索领域，统计检索技术扮演着重要的角色。随着海量数据的出现，如何有效地从中提取和检索信息已经成为企业和研究人员关注的焦点。本文将详细分析NLP技术在统计检索中的应用，涵盖背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南。
### 背景定位
NLP技术统计检索主要应用于文本数据的自动处理及信息提取，能够提升信息检索的准确度和效率。随着NLP的发展，统计方法
NLPCC2014中文微博文本情感分析是一个重要的研究领域，它关注于处理社交媒体文本以识别情感倾向。本篇博文将详细记录我在解决这个问题的过程中所遇到的各种挑战与应对策略，涵盖了版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等模块。
## 版本对比
在进行中文微博文本情感分析任务时，不同版本的库和工具会影响我们的实现效果。以下是几个主要版本的对比，包含兼容性分析。
```merm
总览第一章主要介绍了信息检索，布尔检索的概念以及一些检索的基本定义，如倒排索引等。1.1 信息检索的一个例子信息检索（information retrieval）：从大规模非结构化语料中（通常是文本）找出满足用户信息需求资料的过程。Ad hoc retrieval: 这是信息检索的一个应用场景，一般来说整个信息检索分为两种，一种是Ad hoc retrieval， 即语料库是基本固定的，利用这个语
文章目录写在前面0. 摘要1. 绪论1.1 研究背景与意义1.2 深度学习在NLP中的研究热点1.3 主要研究内容2. 自动问答系统的相关理论和技术2.1 深度学习神经网络2.1.1 ==卷积神经网络==2.1.2 ==循环神经网络和长短期记忆网络==2.1.3 注意力机制2.2 词汇表示2.2.1 One-hot 编码2.2.2 基于SVD的方法2.2.3 Word2Vertor模型2.3 关
文章目录一、机器翻译1.1 基于规则1.2 基于概率(statistical)统计（SMT）1.2.1 P(x|y)的学习1.3 神经网络机器翻译(NMT)1.3.1 seq2seq结构1.3.2 seq2seq模型训练1.3.3 贪心解码1.3.4 穷举(exhaustive)搜索解码1.3.5 启发式搜索方法：Beam Search1.3.5 启发式搜索方法：sampling采样解码1.3.
目录文本特征处理作用常见的文本特征处理方法添加n-gram特征说明提取n-gram文本长度规范说明实现导包问题记录心得 文本特征处理作用文本特征处理包括为语料添加具有普适性的文本特征, 如:n-gram特征以及对加入特征之后的文本语料进行必要的处理, 如: 长度规范.这些特征处理工作能够有效的将重要的文本特征加入模型训练中, 增强模型评估指标。常见的文本特征处理方法添加n-gram特征说明给定一
在信息检索领域，信息检索系统(Information Retrieval System，IRS)是指根据特定的信息需求而建立起来的一种有关信息搜集、加工、存储和检索的程序化系统，其主要目的是为人们提供信息服务。任何具有信息存储（Information Storage，IS）与信息检索（Informati