各位小伙伴，google在2018年提出的NLP最强兵器Bert，目前也有提供可直接使用的预训练Model，下方链结就是我使用的Bert模型，详细的内容可以参考下面的链结
pytorch-pretrained-bertpypi.org
下面我开始测试这个bert模型有多好用吧!!1. 新闻的分类我准备的数据是新闻的标题、新闻的内容、以及新闻标题与内容的相关性(最不相关为0~最
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2024-02-05 13:18:34
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编程语言：java三种工具的简要介绍：FudanNLPgoogle project上的介绍是：FudanNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包，也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集。FudanNLP及其包含数据集使用LGPL3.0许可证。If you're new to FudanNLP, check out the Quick Start (使用说明) page, FudanNLP
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2023-06-28 13:53:39
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引言 本次的两篇文章主要和Attention相关。第一篇是FaceBook AI团队基于Transformer提出的一种自适应注意力跨度算法，该算法在Transform的时候能够显著的扩展上下文的跨度。第二篇提出了一种新的Tree Transformer模型，该模型只需通过注意力机制进行递归遍历，就可以捕获用于选区树的短语语法，以及用于依赖树的单词依赖性。First BloodTILE:
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2024-03-14 12:01:29
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springcloud学习总结1、
项目整体架构
搭建一、新建maven父工程，用来管理
项目的jar如图所示，点击next继续next next 直到finish编写pom文件，管理子模块jar依赖<properties>
<!--配置方式
项目编码-->
<project.build.sourceEncoding>UTF8</project
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2024-02-02 08:03:25
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一、NLP情绪识别入门情感倾向分析的方法主要分为两类：基于情感词典的方法； 基于机器学习的方法，如基于大规模语料库的机器学习。 前者需要用到标注好的情感词典；后者则需要大量的人工标注的语料作为训练集，通过提取文本特征，构建分类器来实现情感的分类。 情感词典的构建是情感分类的前提和基础，目前在实际使用中，可将其归为 4 类:通用情感词、程度副词、否定词、领域词。目前国内外，情感词典的构建方法主要是利
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2023-10-31 15:46:28
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0、补充链接： NLP领域基本名词、算法 、 问答系统的常见技术 一、QA问答系统DeepLearning：
① seq2seq + attention
② transformer、bert
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2023-08-03 20:12:52
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项目介绍文本分类是自然语言处理的应用领域之一，文本分类是很多其他任务的基本型。本项目是一个最简单的二分类问题。本项目会介绍如何将文本数据转化为数值型的特征数据（提取文本特质）。然后，使用机器学习当中的支持向量机算法，用 Python 实现对 10001 个邮件样本进行分类的任务。知识点自然语言处理基本概念支持向量机算法TF-IDF文本分类简介文本分类技术在自然语言处理领域当中，有着十分重要的地位。
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2023-09-08 10:36:30
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# NLP算法搭建流程
## 概述
NLP（自然语言处理）算法搭建是一项复杂的任务，需要经验丰富的开发者来指导。本文将介绍一套NLP算法搭建的流程，并提供每一步所需的代码示例和注释。
## NLP算法搭建流程
以下是一个简单的NLP算法搭建流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1. 数据收集与清洗 | 收集并清洗用于训练和测试的数据 |
| 2.
原创
2023-08-03 04:58:15
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Pytorch-Transformers(NLP)https://github.com/huggingface/pytorch-transformersPyTorch-Transformers是最新的一系列最先进的NLP库。它打败了之前各种NLP任务的基准。我真正喜欢pytorch-transformers的是它包含PyTorch实现，预训练模型权重和其他重要组件，可以帮助你快速入门。你可能会觉得
# 如何实现 NLP 模型搭建
## 一、整体流程
下面是实现 NLP 模型搭建的整体流程，我们将使用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集与清洗 |
| 2 | 文本预处理 |
| 3 | 特征提取 |
| 4 | 模型选择与训练 |
| 5 | 模型评估与调优 |
| 6 | 模型部署 |
```mermaid
journey
原创
2024-03-06 05:15:59
66阅读
# 本地 NLP 搭建指南
随着自然语言处理（NLP）技术的迅速发展，越来越多的开发者希望在本地环境中搭建 NLP 系统。本文将提供一个简单的指南，帮助您在本地完成 NLP 的搭建，并给出相关的代码示例。
## 准备工作
在开始搭建之前，您需要确保已安装以下软件：
- Python 3.x
- pip（Python 包管理工具）
此外，我们还需要一些常用的 Python 库，如 `nlt
# NLP系统搭建全解析
自然语言处理（NLP）是一项涉及计算机科学、人工智能和语言学的综合性学科。其目标是让计算机能够理解、分析和生成自然语言。随着深度学习的发展，NLP在各个领域得到了广泛的应用，如语音识别、机器翻译、问答系统等。本文将介绍构建一个基本的NLP系统的步骤，并用实际代码示例进行演示。
## 一、确定NLP任务
在搭建NLP系统前，首先需要明确任务类型。常见的NLP任务包括：
人工智能算法大体上来说可以分类两类：基于统计的机器学习算法(Machine Learning)和深度学习算法(Deep Learning)总的来说，在sklearn中机器学习算法大概的分类如下：1. 纯算法类(1).回归算法(2).分类算法(3).聚类算法(4)降维算法(5)概率图模型算法(6)文本挖掘算法(7)优化算法(8)深度学习算法2.建模方面(1).模型优化(2).数据预处理二、详细算法1
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2019-06-20 14:26:00
180阅读
文章目录1、StanfordCoreNLP是什么？2、StanfordNLP是什么？3、StanfordNLP的使用3.1 安装3.2 运行3.3 如何处理中文？3.4 demo4、第二种python接口：stanfordcorenlp4.1 安装4.2 测试 1、StanfordCoreNLP是什么？CoreNLP项目是斯坦福大学开发的一套开源NLP工具包，包括词性（POS）标记器，命名实体识
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2024-01-13 20:59:28
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心血来潮，觉得转行NLP以来，也确实需要梳理一下知识体系。想想当年自己博士阶段在园子里下的功夫，感觉自己从一个练习易筋经的变成了一个修炼辟邪剑谱的速成选手，遂决定沉下心来，借着这个机会磨炼一下自己的基本功。第一阶段的四个子任务： 1）Anaconda 安装 2）Conda 学习 3）Python编辑器安装与学习： jupyter notebook 或者 pycharm 4）Tensorflow 库
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2024-04-21 19:18:27
42阅读
记录下NLP任务一些经验总结。输入 1、字向量编码 2、词向量编码(如果可以根据语料自己训练) 3、位置编码，相对位置编码或者w2v思路的位置编码 4、对于字向量与词向量如果要采用相加的形式组合在一起，可以把词向量重复n词，n表示的是当前词有多少个字，可以直接保证维度一致序列标注问题 1、采用BIO做数据标注 2、半指针-半标注，分别预测开始位置与结束位置 3、多实体的可将开始位置与结束位置的so
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2023-10-26 12:23:13
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文章目录项目项目忠告数据标注算法开发效果优化算法部署硬件问题CPUGPUAI项目部署基本原则深度学习推断框架任务微服务 项目项目忠告数据标注前期一定要制定充分的标注规则数据的采集一定要具有代表性非常不建议采用自动标注的方式先训练一个初步模型，然后只让相关人员进行校对，可以保证标注效率并减少标注成本。算法开发千万不要采用规则的方式进行开发初期就要引导客户使用和购买能够支持深度学习框架的硬件算法开发
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2024-05-15 14:17:47
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简历的目的是拿到面试机会，所以要1、简历项目一、投资人用户画像，给新的项目推荐投资机构，文本的处理，文本相似问题，用tfidf和浅语义模型解决，文本检索技术，可以归类为文本检索的问题 文本预处理：中文分词，然后去除停用词、删除低频词、进行word ->id转换 可选的优化：比如用TF-IDF为词汇加上局部权重，构建TF_IDF向量 将训练文本用Dictionary转换成id表现的形式，
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2024-01-15 09:04:45
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GitHub上最火的NLP项目，标星13000+，现在迎来重大更新。项目链接：https://github.com/huggingface/transformers刚刚， 抱抱脸（Hugging Face）团队，放出了transformers 2.0版本。 一方面，实现了TensorFlow 2.0和 PyTorch 之间的深度互操作性。你可以在TPU上训练模型，然后再Pytorch上测试，最后
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2023-07-08 11:37:57
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前言在学习之初应尽可能的将精力专注于Python语言本身，而不是关心用什么操作系统。有人会说，网上搜索结果都是说最好在Linux系统里学习Python。但为了学习一门语言而再去捣鼓Linux，有点舍本逐末的感觉。虽说工欲善其事必先利其器，但是等你Python有一定水平之后再考虑也不迟。因为大多数人使用的还是Windows系统，所以今天这篇文章便是在Windows系统中搭建Python编程环境的教程
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2023-10-13 10:42:18
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