微软亚洲研究院学术讲座 时间：2013/5/7 地点：中山大学软件学院A101MSRA的林钦佑（Chin-Yew Lin）研究员向我们介绍了他们在社交网络大数据领域的研究项目，项目名称叫做Soul，致力于通过社交网络的大数据挖掘来实现与具体个人有关的信息发现和推荐。社交网络的大数据挖掘分成两大方面，一是普适数据仓库的设计，二是收集数据和进行数据挖
# OpenNLP文本优化：提升自然语言处理能力
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，文本优化是一个至关重要的环节。Apache OpenNLP是一个开源的机器学习库，广泛应用于文本解析、标记、命名实体识别等任务。本文将介绍如何利用OpenNLP进行文本优化，并附带相应的代码示例。
## OpenNLP简介
Apache OpenNLP提供了一系列的API，使得开发者能够轻松地进行文
# 自然语言处理（NLP）结构图解析与示例
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。其目标是使计算机能够理解、分析、生成和响应人类的自然语言。这项技术在情感分析、自动翻译、信息提取等多种应用中发挥着重要作用。在本文中，我们将通过一个简单的NLP结构图来解析NLP的基本组成部分，并提供相应的代码示例。
## NLP的主
# 中文NLP与PKUSEG简介
随着人工智能和自然语言处理（NLP）技术的发展，自然语言处理在中文文本处理中的应用日益广泛。中文是世界上使用人数最多的语言之一，其独特的句法结构和词汇特征使得中文NLP面临着许多挑战。为了解决这些问题，PKUSEG（北京大学分词工具）应运而生，成为中文NLP的重要工具之一。
## 什么是PKUSEG？
PKUSEG是一个高效且功能强大的中文分词工具，由北京大
# NLP 解析文本中包含的地理信息
在当今数据驱动的世界中，自然语言处理（NLP）在处理和解析人类语言中扮演着越来越重要的角色。特别是在地理信息提取方面，NLP可以帮助我们从大量文本数据中识别出地点、城市、国家等相关信息。这一技术的应用在地理信息系统（GIS）、社交媒体分析、旅游推荐及其他多个领域都有广泛的前景。
## 地理信息提取的基本步骤
要从文本中提取地理信息，通常需要经历以下几个步
Hi，大家好，我是半亩花海。本文主要了解文本信息抽取的内容，以《基于LSTM的命名实体识别》这一项目作为示例展示文本信息抽取的意义。目录一、Bi-LSTM—CRF 模型二、LSTM 介绍三、基于LSTM的命名实体识别1. 导入相关库2. 数据加载3. 构造dataloder4. 网络构建5. 网络配置6. 模型训练7. 模型评估8.&nb
# 计算编辑距离：NLP中的重要概念
在自然语言处理（NLP）中，编辑距离是一种用于衡量两个字符串之间相似性的重要指标。它是在一个字符串（源字符串）转换为另一个字符串（目标字符串）所需的最小操作数。常见的操作包括插入一个字符、删除一个字符或替换一个字符。编辑距离的计算可以帮助我们在拼写检查、语音识别、机器翻译等领域中的应用。
## 编辑距离的定义
编辑距离亦称为Levenshtein距离。给
# 项目方案：基于NLP的文章主题词判断
## 一、项目背景
在信息爆炸的时代，海量的文本数据中提取有效信息是一个重要的研究方向。本文提出一个基于自然语言处理（NLP）的项目，旨在自动化地识别文章中的主题词。主题词的提取不仅可以帮助我们快速了解文章内容，还能在信息检索、推荐系统等领域发挥巨大作用。
## 二、项目目标
1. 提取出文章中的关键词或主题词。
2. 评估关键词提取的准确性。
3
# NLP深度学习：从基础到应用
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言文本。随着深度学习技术的发展，NLP已经取得了显著的进步，普遍应用于机器翻译、情感分析、语音识别等任务。本文将介绍NLP中的深度学习技术，并通过示例代码展示其基本流程。
## 1. 深度学习概述
深度学习是机器学习的一个重要分支，利用多层神经网络对数据进行建模。深度学
# NLP语义歧义的科普知识
自然语言处理（NLP）是计算机科学和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、解析和生成自然语言。语义歧义是NLP中常见的难题之一，它指的是同一词语或短语在不同上下文中可能具有多种意义。在本文中，我们将探讨语义歧义的定义、原因，并通过代码示例展示如何应对这种情况。
## 什么是语义歧义？
语义歧义是指同一词语或表达在不同上下文中可能有不同的解释。举个例子，词语“银
# 理解 NLP 中的准确率与召回率
在自然语言处理（NLP）领域，准确率和召回率是评估模型性能的两个重要指标。理解这两个指标能够帮助我们更好地优化模型表现，进而提升信息检索的质量。本文将详细讲解准确率和召回率的逻辑及其实现流程。
## 流程概述
下面是实现 NLP 准确率和召回率计算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 数据准备 | 收集和清洗数据，确保数
# CRF（条件随机场）在自然语言处理中的应用
条件随机场（Conditional Random Field, CRF）是一种用于标注和分割序列数据的概率图模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域，例如命名实体识别（NER）、词性标注和文本分类等。本文将介绍CRF的基本概念，应用场景，并提供一个简单的Python代码示例，帮助读者了解其在NLP中的实际应用。
## CRF的基本概念
条件随
# 如何实现 NLP 开源框架的介绍
在现代自然语言处理 (NLP) 的开发中，开源框架的选择至关重要。这篇文章将引导你了解如何实现对 NLP 开源框架的介绍，包括流程、每一步需要的代码、以及如何使用数据可视化工具展示结果。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个流程的步骤。以下是我们将要遵循的步骤表：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 具体操作
# 实现 NLPIR 接口指南
NLPIR（自然语言处理与信息检索）是一种常用的中文文本处理工具。下面，我们将一起学习如何实现 NLPIR 接口。完整的过程分为几个步骤，如下所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------------|
| 1 | 下载并安装 NLPIR SDK
# PaddleNLP 安装成功检测指南
在自然语言处理（NLP）领域，PaddleNLP 是一个强大的工具，它基于 PaddlePaddle 深度学习框架提供了多种预训练模型和先进的算法设计。随着NLP技术的快速发展，选择一个合适的工具库显得尤为重要。本文将帮助您确认 PaddleNLP 是否成功安装，并提供一个实际的检测示例。
## 1. 安装 PaddleNLP
首先，确保您已经安装了
# 使用HanLP进行字典实体识别的流程
在自然语言处理（NLP）领域，实体识别是一项重要的技术，能够帮助我们识别文本中的特定实体，比如人名、地名、组织等。HanLP是一个优秀的NLP工具包，支持多种语言处理任务。对于刚入门的小白，以下是使用HanLP进行字典实体识别的完整流程，包括步骤和代码示例。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
# 使用PaddleNLP Taskflow处理文档级数据
随着自然语言处理（NLP）技术的发展，越来越多的应用场景开始涉及到文档级的文本处理任务。这些任务包括文本分类、信息提取、情感分析等。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用PaddleNLP的Taskflow工具处理文档级数据，带领大家理解其基本概念、实现步骤以及代码示例。
## 什么是PaddleNLP Taskflow?
Paddl
词汇小助手V1.3——加入批量查单词功能下载地址：词汇小助手V1.3.zip最新版V2.0下载地址：http://wordhelper.weebly.com/index.html 版本更新信息： 1、加入批量查单词，可以批量查询英语和日语单词，提高查单词的效率。 设计起源： 尝试把背单词变成一种乐趣。 描述： 词汇小助手用python和Tkinter开发，可以在任何常见操作系统上运行。目前可以统计
package com.baidu.speech.recognizerdemo;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import org.json.JSONExcept
编码器，解码器
基于循环网络实现编解码结构，代码参考了Jason Brownlee博士博客，看上去博士也是参考官方文档的内容。1. 本人进行了一些注释。2. 该架构并不是循环网络特有。3. 序列的多部预测遵循循环导出的原则。4.其中的隐状态和细胞状态确实依赖于LSTM这个特定模型 5. 对于上图的结构，基于循环网络的编解
XTuner 微调实践微调yi_6b_qlora_custom_sft_e1
zephyr_7b_beta_full_custom_pretrain_e1
zephyr_7b_beta_qlora_alpaca_e3
zephyr_7b_beta_qlora_custom_sft_e1
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NLP实践——基于SIFRank的英文关键短语抽取1. 回顾2. 英文关键词抽取2.1 预训练词汇权重2.2 分词/词性标注模型2.3 候选短语抽取模型2.4 编码模型 1. 回顾之前的文章中介绍了如何用SIFRank进行中文的关键词抽取：有读者问到是否可以用来做英文，答案是肯定的，SIFRank原本就是做英文的，自然可以采用类似的方法进行改写，使之可以适用于英文。所以这篇文章就对之前我改写的代
conda create -n llamaindex python=3.10
conda activate llamaindex
pip install einops==0.7.0 protobuf==5.26.1
pip install llama-index==0.10.38 llama-index-llms-huggingface==0.2.0 "transformers[torch]=
DeepGEMM 的开源为深度学习和高性能计算领域带来了新的可能性。它不仅提供了高效、简洁的 FP8 矩阵乘法实现，还通过运行时编译和细粒度缩放技术，解决了低精度计算中的关键问题。
近年来，随着深度学习的迅猛发展，计算机视觉领域取得了巨大的突破。其中，目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它在许多应用领域中起到了至关重要的作用。然而，目标检测所需的大量标注数据集的制作却是一项耗时且繁琐的工作。为了解决这个问题，本文实现了一个基于YOLOv5的自动数据集标注功能脚本。YOLOv5是当今目标检测领域的一种优秀模型，其高效准确的检测能力被广泛认可。我们的自动数据集标注工具通过使用已
汉字转换成拼音大致有四种方法 一、自定义转换表它的大致原理:汉字本身就有一个GB2312编码表，一个拼音可能对应多个汉字，而拼音的组合本来就不多，可以建立一个拼音音节表，而这两个表之间存在对某种对应关系，利用这两个表就能够实现汉拼转换。网上有已封装好的类，不过据说这种方法可能对生僻字支持不好 二、IME的IFELanguage接口 据说是一个比较好的方法，没有测试过，
Task08 word2vec；词嵌入进阶；文本分类 学习笔记word2vec词嵌入基础 我们在“循环神经网络的从零开始实现”一节中使用 one-hot 向量表示单词，虽然它们构造起来很容易，但通常并不是一个好选择。一个主要的原因是，one-hot 词向量无法准确表达不同词之间的相似度，如我们常常使用的余弦相似度。Word2Vec 词嵌入工具的提出正是为了解决上面这个问题，它将每个词表示成一个定长
1.工具1.1 Jiagu 自然语言处理工具
Jiagu使用大规模语料训练而成。将提供中文分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、知识图谱关系抽取、关键词抽取、文本摘要、新词发现、情感分析、文本聚类等常用自然语言处理功能。Jiagu 详细内容参考：https://github.com/ownthink/Jiagu1.2 Neo4jubuntu 安装 neo4j安装服务端wget -O - http
试题说明
基于THUCNews数据集的文本分类， THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档，参赛者需要根据新闻标题的内容用算法来判断该新闻属于哪一类别。
数据说明
THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档（2.19 GB），均为UTF-8纯文本格式。在原始新
在前两篇文章里，我们已经介绍了如何在本地运行Ollama以及如何通过提供外部数据库的方式微调模型的答案。本篇文章将继续探索如何使用“函数调用(function-calling)”功能以扩展模型能力，使其在“智能”的道路上越走越远。function-calling介绍根据OpenAI官方文档，function-calling是使得大型语言模型具备可以连接到外部工具的能力。简而言之，开发者事先给模型提