多模态阅读理解 — 支持主观、长尾问题回复 一图胜千言，不仅可以回答事实类问题，还可以回答非事实类、主观类问题，促进成交转化。多模态阅读理解 — 支持视觉-文字的匹配与对齐多模态阅读理解挑战 早期采用机器阅读理解（MRC）的方案，对商品详情页中的OCR文字进行阅读理解，但纯文本模态解决的问题是有限的。 判断一幅图片能否回答用户的问题，需要综合理解多模态信息，包括用户问题，图片中的文字和图像信息，
人类学习本质上是多模态 (multi-modal) 的，因为联合利用多种感官有助于我们更好地理解和分析新信息。理所当然地，多模态学习的最新进展即是从这一人类学习过程的有效性中汲取灵感，创建可以利用图像、视频、文本、音频、肢体语言、面部表情和生理信号等各种模态信息来处理和链接信息的模型。自 2021 年以来，我们看到大家对结合视觉和语言模态的模型 (也称为联合视觉语言模型) 的兴趣越来越浓，一个例子
前言随着人工智能的整体进步，计算机视觉和自然语言处理已经有了巨大的。有了如此强大的算法和自主系统的综合能力，就需要合并知识领域，实现跨模态兼容，视觉语言(VisLang)研究具有更复杂的任务和交互式和可解释系统的需要。这已经浮出了各种具有挑战性的任务，如视觉语言导航，机器人的自主功能与环境的全面了解，视觉字幕生成丰富和有意义的语言描述等等，本篇就浅谈视觉语言多模态研究究竟在研究什么。VisLang
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2024-04-26 22:21:01
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**自然语言处理技术跟信息与计算科学的关系**自然语言处理是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和自然语言之间的相互作用的领域。自然语言处理是一门让计算机理解、分析以及生成自然语言的科学，它融语言学、计算机科学、数学于一体。自然语言领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。然而自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而是计算机的一部分。我是信
自然语言工具包（NLTK） NLTK 创建于 2001 年，最初是宾州大学计算机与信息科学系计算语言学课程的一部分 。从那以后，在数十名贡献者的帮助下不断发展壮大。如今，它已被几十所大学的课程所采纳 ，并作为许多研究项目的基础。NLTK模块及功能介绍如下：语言处理任务NLTK模块功能描述获取语料库nltk.corpus语料库和词汇的标准化接口字符串处理nltk.tokenize, nltk.st
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2023-12-20 22:15:52
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连续Prompt: P-tuning
论文地址：GPT understands,Too一、简介预训练语言模型在很多自然语言处理任务上取得了巨大的成功。一些研究表明，预训练语言模型不仅能够学习到上下文表示，也能够学到语法、句法、常识、甚至是世界知识。根据训练目标，预训练语言模型可以划分为三类：(1) 单向语言模型(GPT)；(2) 双向语言模型(BERT)；(3) 混合语言模型(UniLM)。很长
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2024-04-23 16:18:41
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近年来，随着深度学习技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了前所未有的进步。其中，大规模预训练语言模型（如BERT, GPT等）的出现，极大地提升了NLP任务的性能表现。而多模态大模型的兴起，更是将NLP从单一的文本模态扩展到了图像、视频、音频等多种模态，开启了全新的研究方向和应用场景。多模态大模型通过联合建模不同模态间的关系，能够更全面、更精准地理解和生成跨模态信息。这不仅拓宽了NLP的
原创
2024-05-22 08:45:07
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隐马尔可夫模型HMM隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。 和HMM模型相关的算法主要分为三类，分别解决三种问题： 1）知道骰子有几种（隐含状态数量）
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2024-05-02 23:57:24
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在日常生活中我们经常在聊天的时候会考虑到语法的问题，譬如“我要学习NLP”，“NLP要学习我”，“自然语言处理研究我”，“我研究自然语言处理”等。从上面几个句子中，我们潜意识里是知道哪些句子语法上存在问题，因为我们不会说一个东西来研究人这种奇怪的说法，这也是人类在长期积累自己的语言体系后沉淀下来的结果，我们称这种词语直觉叫做“联想”。同理，当你在想“可口可乐”时，一般同时会联想到“百事可乐”，而不
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2024-04-05 10:37:32
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自然语言处理综合应用系统 文章目录前言一、自然语言处理是什么？二、自然语言处理的内容三、自然语言处理综合应用系统1.自然语言处理包2.项目结构3.功能实现总结 前言研究生自然语言处理课程的大作业，不想写综述文章，就做了个系统自然语言处理综合应用系统，功能包括句法分析、文本分词、相似度检测、语义相似度检测、命名实体识别、语义角色标注、文本总结、简繁转换和词云 。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例
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2024-03-12 19:23:55
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1. 自然语言概念自然语言，即我们人类日常所使用的语言，是人类交际的重要方式，也是人类区别其他动物的本质特征。但是我们只能通过自然语言与人交流，无法与计算机进行交流。 2. 自然语言处理自然语言处理，是人工智能的一部分，实现了人与计算机之间的有效通信。自然语言处理属于计算机科学领域与人工智能领域，其研究使用计算机编程来处理和理解人类的语言。 3. 应用场景情感分析（
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2024-04-30 14:38:11
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大家好，我是小发猫。今天又要跟大家讲故事了。 18日结束时，BERT( 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》)刷新了所有主要NLP公共号码和新闻媒体，创下了11项自然语言处理记录的新纪录，也被称为2019年最强的自然语言处理模式。 作者很早就把论文读完了，很长时间没有
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2024-07-12 16:45:15
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BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是由Devlin等人在2018年提出的基于深层Transformer的预训练语言模型。BERT不仅充分利用了大规模无标注文本来挖掘其中丰富的语义信息，同时还进一步加深了自然语言处理模型的深度。这一节将着重介绍BERT的建模方法，其中包括两个基本的预训练任务以及两个进阶预训练任务。
文章目录5.1 概率和语言模型5.1.1 概率视角下的word2vec5.1.2 语言模型5.1.3 将CBOW模型用作语言模型的效果怎么样？5.2 RNN5.2.1 循环神经网络5.2.2 展开循环5.2.3 Backpropagation Through Time5.2.4 Truncated BPTT5.2.5 Truncated BPTT的mini-batch学习5.3 RNN的实现5.
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2024-04-02 11:07:11
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如果你刚接触自然语言处理并对她感兴趣，最好读几本这方面的书籍，除了能让你知道自然语言处理各个领域是干什么的外，还能培养一下NLP的感觉。以下四本书是我读研期间阅读和接触过的，如果您还有好书推荐，欢迎补充。 1、 《自然语言处理综论》（Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processin
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2024-02-24 11:24:31
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10.1自然语言理解查询数据库如果有人提出一个问题：Which country is Athens in?得到的回答应该是：Greece.这个数据可以通过数据库语言得到答案： SELECT Country FROM city_table WHERE City= 'athens' 这里有一个文法，可以把句子转换成SQL语句： >>>nltk.data.show_cfg('gr
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2024-06-14 23:16:10
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特点展示如何使用基于 Python 的深度学习库 PyTorch 应用这些方法演示如何使用 PyTorch 构建应用程序探索计算图和监督学习范式掌握 PyTorch 优化张量操作库的基础知识概述传统的 NLP 概念和方法学习构建神经网络所涉及的基本思想使用嵌入来表示单词、句子、文档和其他特征探索序列预测并生成序列到序列模型学习构建自然语言处理生产系统的设计模式内容介绍
监督学习范式观察和目标
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2023-09-05 08:07:21
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HMM模型介绍由隐状态序列，生成可观测状态的过程。 两个基本假设：第t个隐状态只和前一时刻的t-1隐状态相关，与其他时刻的隐状态无关。在任意时刻t的观测值只依赖于当前时刻的隐状态值，和其他时刻的隐状态无关。HMM模型参数转移概率：t时刻的隐状态qi转移到t+1时刻的隐状态qj的概率。发射概率：t时刻由隐状态qj生成观测状态vk的结果。初始隐状态概率：自然语言序列中第一个字o1的实体标记是qi的概率
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2024-05-10 14:46:12
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自然语言处理-介绍、入门与应用 根据工业界的估计，仅仅只有21%的数据是以结构化的形式展现的。数据由说话，发微博，发消息等各种方式产生。数据主要是以文本形式存在，而这种方式却是高度无结构化的。使用这些文本消息的例子包括：社交网络上的发言，聊天记录，新闻，博客，文章等等。 尽管我们会有一些高维的数据，但是它所表达的信息我们很难直接获取到，除非它们已经被我们人工地做了处
中文语言的机器处理直观上，一个自然语言处理系统最少三个模块：语言的解析、语义的理解及语言的生成。计算机处理自然语言最早应用在机器翻译上，此后在信息检索、信息抽取、数据挖掘、舆情分析、文本摘要、自动问答系统等方面都获得了很广泛的应用。虽然已经产生了许多专业技术作用域语言理解的不同层面和不同任务，例如，这些技术包括完全句法分析、浅层句法分析、信息抽取、词义消歧、潜在语义分析、文本蕴含和指代消解，但是还
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2024-04-05 14:32:30
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