一、概念训练集：用于训练的样本集合，主要用来训练神经网络中的参数。验证集：用于验证模型性能的样本集合。不同神经网络在训练集上训练结束后，通过验证集来比较判断各个模型的性能.这里的不同模型主要是指对应不同超参数的神经网络，也可以指完全不同结构的神经网络。测试集：对于训练完成的神经网络，测试集用于客观的评价神经网络的性能。二、深入理解他们之间的区别神经网络在网络结构确定的情况下，有两部分影响模型最终的
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2023-06-24 16:54:29
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在自然语言处理（NLP）领域，中英混合的文本处理面临许多挑战，尤其是在理解和生成上下文相关的内容时。本文深入探讨了如何应对“NLP 中英混合与纯英文”的问题，结合技术堆栈的演进历程、架构设计、性能优化、故障复盘及扩展应用场景。
## 业务场景分析
在电商、社交媒体等领域，用户生成内容（UGC）的多样性日益增加，这导致了中英混合语言的使用频率显著上升。为应对这种语言使用的多样性，必须对现有的NL
# 中英互译 NLP 训练集合解析
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域中的一个重要分支，致力于使计算机能够理解和处理人类语言。在这一过程中特别重要的任务之一就是中英互译。本文将介绍中英互译的基本概念、相关训练集合及其实现过程，并展示一些代码示例。同时，本文还将通过饼状图和旅行图展示关键信息。
## 什么是中英互译？
中英互译是指将中文翻译成英文或将英文翻译成中文的过程。这一过程
原创
2024-10-13 05:20:57
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中英文互译在线翻译哪个软件好用，今天给大家分享一款免费好用的批量翻译器,汇集了世界上最好的几个翻译平台（百度/谷歌/有道），为什么这么多人使用它？首先第一点翻译质量高，选择性多。第二点支持各种语言互译，第三点可以批量各种文档翻译，第四点保留翻译前的格式。第五点支持采集翻译。详细参考以下图片!!!一、免费翻译器介绍1、支持多高质量多语言平台翻译（批量百度翻译/谷歌翻译/有道翻译让内容质量更上一层楼）
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2024-03-09 21:10:11
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文章不够精炼。我想把我的思想过程写出来，一遍以后自己读的时候知道我当时的想法。写的时候也尽量精简了一些不必要的话。 如果有什么问题的话，希望看到的各位不吝赐教。公司用cocos2dx做游戏，使用语言是lua。 最近做角色创建。要求最多英文14个，中文7个，超过的就不能输入。（不知道什么时候起我记忆中英文是一个字节的，而中文是两个字节的。这也是比较普遍的想法吧。） 开始尝试了一下cocos2d
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2023-12-14 12:21:47
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引言随着人工智能的发展，越来越多深度学习框架如雨后春笋般涌现，例如PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Theano 和 PaddlePaddle 等。这些基础框架提供了构建一个模型需要的基本通用工具包。但是对于 NLP 相关的任务，我们往往需要自己编写大量比较繁琐的代码，包括数据预处理和训练过程中的工具等。因此，大家通常基于 NLP 相关的深度学习框架编写自己的模型，如
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2024-06-06 10:50:56
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一.imdb数据集下载和探索我们将使用 IMDB 数据集，其中包含来自互联网电影数据库的 50000 条影评文本。我们将这些影评拆分为训练集（25000 条影评）和测试集（25000 条影评）。训练集和测试集之间达成了平衡，意味着它们包含相同数量的正面和负面影评。 1.数据集下载及可能出现的问题(train_data, train_labels), (test_data, test_labels)
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2023-11-23 21:45:18
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# 如何实现NLP训练：从小白到入门
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，涉及到计算机与人类语言之间的相互作用。对于刚入门的小白来说，理解NLP的训练过程可能会有些复杂。本文将详细讲解NLP训练的基本流程，并提供相应的代码示例，帮助你逐步掌握这一技能。
## NLP训练的基本流程
首先，我们需要理解NLP训练的基本步骤。下面是一个简化的流程图：
| 步骤 |
数据集探索IMDB数据集下载并处理 IMDB 数据集index转成文本THUCNews子集探索THUCNews子集介绍数据预处理代码 此部分依据tensorflow教程编写IMDB数据集tensorflow教程中关于IMDB 数据集介绍–包含来自互联网电影数据库的 50000 条影评文本。将这些影评拆分为训练集（25000 条影评）和测试集（25000 条影评）。训练集和测试集之间达成了平衡，意
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2023-10-19 10:29:22
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预训练一般要从图像处理领域说起：可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练，在A任务上或者B任务上学会网络参数，然后存起来以备后用。假设我们面临第三个任务C，网络结构采取相同的网络结构，在比较浅的几层CNN结构，网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数，其它CNN高层的参数仍然需要随机初始化。之后我们用C任务的训练数据来训练网络，此时有两种做法，一种是浅
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2024-06-19 21:43:47
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Paper：When Attention Meets Fast Recurrence：Training Language Models with Reduced Compute.我们知道由于计算时间和成本的增加，大型语言模型变得越来越难以训练。基于这个问题，今天给大家分享EMNLP2021顶会上的一篇文章，本篇论文的主要工作是建立在 SRU(一种高度并行化的 RNN 实现)之上， 作者结合了快速循
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2024-03-14 12:05:08
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同时使用 16 位和 32 位浮点类型训练，加快运行速度，减少内存使用的一种训练方法。 效率会得到提升的前提条件： 1.在batch足够大，2.gpu满足计算能力至少为 7.0 的 NVIDIA GPU，3.模型足够大。 可用字符串 ‘mixed_float16’ 构造策略，并将其设置为全局策略。这会导致随后创建的层使用 float16 和 float32 的混合精度`policy = mixed
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2024-06-13 10:28:50
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1 为什么需要预训练模型 复旦大学邱锡鹏教授发表了一篇NLP预训练模型综述，“Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey”，从多个角度分析了当前预训练语言模型。本文基于这篇文章来分析。邱老师认为预训练模型有三大优势预训练模型从大规模语料中学习知识，对下游任务帮助很大 预训练提供了一种更好的参数初始化方式，使得在目标任务上
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2023-11-20 08:29:10
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# Java中英文混合排序实现方法
## 简介
在Java中，要实现对中英文混合的字符串进行排序，需要一些特殊处理。本文将介绍一种基于拼音的中英文混合排序方法，让刚入行的小白能够快速掌握实现的步骤和相应的代码。
## 流程图
下面的流程图展示了中英文混合排序的整体流程：
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 获取待排序的字符串列表
op2=>operat
原创
2023-08-09 03:14:19
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# 科普：NLP中的高斯混合模型
在自然语言处理（NLP）领域，高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种常用的统计模型，用于对文本数据进行建模和分析。该模型结合了多个高斯分布，能够更好地拟合复杂的数据分布，广泛应用于文本分类、情感分析、实体识别等任务中。
## 高斯混合模型的原理
高斯混合模型假设数据是由多个高斯分布混合而成的，每个高斯分布代表数据的一个簇
原创
2024-05-18 05:19:09
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随着bert在NLP各种任务上取得骄人的战绩，预训练模型在这不到一年的时间内得到了很大的发展，本系列的文章主要是简单回顾下在bert之后有哪些比较有名的预训练模型，这一期先介绍几个国内开源的预训练模型。一，ERNIE（清华大学&华为诺亚）论文：ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities GitH
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2024-01-16 16:50:21
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到目前为止，我们已经了解了如何使用包含预训练模型的huggingface API 来创建简单的应用程序。如果您可以从头开始并仅使用您自己的数据来训练您自己的模型，那不是很棒吗？如果您没有大量空闲时间或计算资源可供使用，那么使用迁移学习 是最有效的策略。与在训练模型时从头开始相比，使用 Hugging Face 的迁移学习有两个主要优点。正如我们在第4章中所述，像GPT3 这样的模型需要大量的基础设
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2024-08-15 10:43:14
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BERT类预训练语言模型我们传统训练网络模型的方式首先需要搭建网络结构，然后通过输入经过标注的训练集和标签来使得网络可以直接达成我们的目的。这种方式最大的缺点就是时间长，因为我们对于模型权重的初始化是随机的，相当于一切从0开始学，如果我们能够在将训练集输入到模型之前先对权重进行预训练（pre train）,使其权重提前具备我们训练的某些规律，就好像我们在学习cv之前要求我们学习机器学习一样，其目的
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2023-10-10 21:35:10
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BERT类预训练语言模型我们传统训练网络模型的方式首先需要搭建网络结构，然后通过输入经过标注的训练集和标签来使得网络可以直接达成我们的目的。这种方式最大的缺点就是时间长，因为我们对于模型权重的初始化是随机的，相当于一切从0开始学，如果我们能够在将训练集输入到模型之前先对权重进行预训练（pre train）,使其权重提前具备我们训练的某些规律，就好像我们在学习cv之前要求我们学习机器学习一样，其目的
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2023-10-10 21:35:09
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NLP基础知识1 如何衡量机器学习分类模型2 词袋模型和TFIDF模型词袋模型TF-IDF模型词汇表模型3 Word2Vec模型和Doc2Vec模型4 自己动手训练word2vec模型（略）5 使用多层感知机进行文档分类6 使用fasttext进行文档分类fasttext原理fasttext特性高效率安装fasttext预训练模型例子7 使用LDA进行文档主题建模使用LDA提取文档特征使用多核计
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2023-08-31 18:16:10
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