1，你现在正在哪个领域学习或工作呢？你用过哪些AI智能工具？AI智能工具的种类非常多，以下是其中一些常见的：机器学习工具：包括Scikit-learn、TensorFlow、Keras等，用于训练和部署机器学习模型。自然语言处理工具：包括NLTK、spaCy、Gensim等，用于处理和分析文本数据。计算机视觉工具：包括OpenCV、PyTorch、TensorFlow等，用于图像和视频数据的分析和
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
基于transformers的自然语言处理(NLP)入门论坛版块：http://datawhale.club/c/team-learning/39-category/39开源内容：https://github.com/datawhalechina/Learn-NLP-with-Transformers学习目标自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是一种重要
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2023-06-28 12:55:05
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自然语言处理BERT模型自然语言处理通用解决方案：
1、需要熟悉Word2vec,RNN模型，了解词向量和如何建模。
2、重点在Transformer网络架构，BERT训练方法，实际应用。
3、项目是开源的，预训练模型直接可以使用。
4、提供预训练模型，基本任务直接用。Transformer:
基本组成是机器翻译模型中常见的Seq2Seq网络；
输入输出很直观（输入一句话，输出也为一句话），核心架
自然语言处理TransformerTransformer的优势相比LSTM和GRU模型，Transformer有两个显著的优势：
Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提高模型训练效率在分析预测更长文本时，捕捉间隔较长的语义关联效果更好认识Transformer架构Transformer模型的作用：基于seq2seq架构的Transformer模型可以完成NLP领域研究的典
划时代的产物在2018年，谷歌推出了BERT模型之后，该模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务，当时达到了STOA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。并且Transforme
1. 自然语言处理简介自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 是人工智能领域最火热的研究方向之一，NLP 为计算机真正理解人类语言提供了基础。NLP 已成为现代计算机程序系统的重要组成部分，广泛用于搜索引擎、语音助手、文档处理等应用中。机器可以很好地处理结构化数据，但在处理非结构化的文本时，就变得相对困难了。NLP 的目标是开发使计算机能够理解非结构化文
了解Transformer模型的作用.了解Transformer总体架构图中各个组成部分的名称.
原创
2023-06-07 09:49:27
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自然语言处理-基于预训练模型的方法-读书笔记第一章 绪论自然语言处理自然语言处理的基本概念自然语言处理面临的8个难点：
语言的抽象性组合性歧义性进化性非规范性主观性知识性难移植性自然语言处理任务分类1.1自然语言处理的概念1.自然语言处理（NLP）主要研究用于计算机理解和生成自然语言的各种理论和方法，常被称为计算语言学（CL） 2.AI发展：运算智能——>感知智能——>认知智能1
一、Transformer 模型出现之前的NLP 语言模型1、N 元文法语言模型1.1、马尔科夫假设（Markov Assumption）与 N 元文法语言模型（N-gram Language Model）下一个词出现的概率只依赖于它前面 n-1 个词，这种假设被称为马尔科夫假设（Markov Assumption）。N 元文法，也称为 N-1 阶马尔科夫链。一元文法（1-gram），unigra
目录Transformer 模型结构Transformer 训练训练过程MASKPadding MaskSequence MaskTransformer 预测
Transformer 模型结构?Transfomer 模型特点：全部采用Attention机制克服了RNN无法并行计算的缺点，可以高度并行，训练速度快；具有捕捉long distance dependency的能力，有较高的建模
本文从Seq2Seq模型的思想开始，一步一步剖析Transformer的原理。
原创
2022-09-23 17:05:41
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卷积神经网络（Convolution Neural Network, CNN）在数字图像处理领域取得了巨大的成功，从而掀起了深度学习在自然语言处理领域（Natural Language Processing, NLP）的狂潮。2015年以来，有关深度学习在NLP领域的论文层出不穷。尽管其中必定有很多附庸风雅的水文，但是也存在很多经典的应用型文章。笔者在2016年也发表过一篇关于CNN在文本分类
什么是自然语言处理：NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）当中所谓的「自然」是为了与人造的语言（比如 C 语言， JAVA 等）区分开来，指自然形成的语言，即平时人们日常使用的交流的语言。「语言」则是人类区别其他动物的本质特性。在所有生物中，只有人类才具有语言能力。人类的多种智能都与语言有着密切的关系。人类的逻辑思维以语言为形式，人类的绝大部分知识也是以语言
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
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
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.
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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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
Go 语言笔记基本概念综述Go 语言将静态语言的安全性和高效性与动态语言的易开发性进行有机结合，达到完美平衡。设计者通过 goroutine 这种轻量级线程的概念来实现这个目标，然后通过 channel 来实现各个 goroutine 之间的通信，这个特性是 Go 语言最强有力的部分。Go 语言像其它静态语言一样执行本地代码，但它依旧运行在某种意义上的虚拟机，以此来实现高效快速的垃圾回收。「切片」
