这里写目录标题一、前言二、语言模型组件1、MitieNLP2、SpacyNLP三、分词器1、WhitespaceTokenizer2、JiebaTokenizer3、MitieTokenizer4、SpacyTokenizer5、自定义分词器 一、前言RASA在处理对话时，整体流程是pipeline结构，自然语言理解（NLU）、对话状态追踪（DST）以及对话策略学习（DPL）一系列流程处理下来，
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2024-06-14 22:28:42
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# NLP开源框架实现指南
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何实现一个NLP开源框架。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解整个过程并指导你使用相应的代码。
## 整体流程
下面是实现NLP开源框架的整体流程，我们将按照这些步骤逐步进行。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 安装必要的依赖 |
| 2. | 准备数据集 |
| 3. | 数
原创
2023-10-17 04:55:06
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# 开源NLP框架简介及使用指南
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言。开源NLP框架为开发者提供了强大的工具和资源，帮助他们构建高效、准确的自然语言处理应用程序。本文将介绍几种流行的开源NLP框架，并通过代码示例演示其基本用法。
## 常见的开源NLP框架
### 1. s
原创
2024-03-03 05:32:58
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Apache OpenNLP库是一个基于机器学习的自然语言文本处理的开发工具包，它支持自然语言处理中一些共有的任务，例如：标记化、句子分割、词性标注、固有实体提取（指在句子中辨认出专有名词，例如：人名）、浅层分析（句字分块）、语法分析及指代。http://opennlp.apache.org/index.html FudanNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包，也包含
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2023-05-28 15:18:18
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写在最前面在这个日新月异的信息时代，海量数据的积累，计算能力的不断提升，机器学习尤其是深度学习的蓬勃发展，使得人工智能技术在不同领域焕发出蓬勃的活力。自己经历了嵌入式开发，移动互联网开发，目前从事自然语言处理算法开发工作。从工程软件开发到自然语言处理算法开发，希望通过这个系列的文章，能够由浅入深，通俗易懂的介绍自然语言处理的领域知识，分享自己的成长，同大家一起进步。问题描述新的项目开启时，一般会
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2023-10-10 21:45:20
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目录1、引言2、安装3、快速使用3.1、查看支持的数据集3.2、加载数据集3.3、微调BERT模型3.3.1、tokenizing数据集3.3.2、格式化数据集4、总结与展望 1、引言 作为NLP领域的研究者来说，特别是对需要发论文的学生或搞研究的专家来说，每次处理数据集是很麻烦的事情。大部分研究使用的数据集都是公开的，有些数据处理过程是通用的，而我们一直都在重复造轮子。如果有一个开源库专门用
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2023-08-20 17:36:57
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## Java NLP 开源框架
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。NLP 可以用于诸如文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等多个应用场景。在 Java 开发中，有许多开源的 NLP 框架可以帮助我们实现这些功能。本文将介绍几个常用的 Java NLP 开源框架，并给出
原创
2023-08-27 06:41:29
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# NLP中文开源框架概述
自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能的一个重要分支，它涉及计算机与人类语言之间的互动。在中文处理方面，由于语言的复杂性和丰富的文化背景，NLP 的发展尤为重要。现在，市场上涌现了许多开源框架来支持中文自然语言处理。本篇文章将介绍一些流行的中文 NLP 开源框架，并提供一些基本的代码示例来展示如何使用这些工具。
## 常见的中文 NLP 开源框架
### 1
直到最近，最实用的自然语言理解（NLU）系统仍然使用的是分析阶段的流程，从词性标注和依存句法分析（dependency parsing）到计算输入文本的语义表示。尽管该流程促进不同分析阶段的模块化，但早期阶段中的错误可能影响到后面的阶段以及最终表示，中间阶段的输出可能与该阶段的相关性不强。例如，典型的流程可能在早期阶段执行依存句法分析任务，最后执行共指消解。即使你只对共指消解的输出感兴趣，它也可能
最近接触到一个很棒的自然语言处理工具——AllenNLP，解决了很多在自然语言处理过程中遇到的痛点问题，开发这个工具也是鼎鼎大名的A2I实验室，然后就去拜读了他们在github上分享的文档（当然，对于本英语渣来说，如果不是中文资料实在是比较少，是不会开启左百度右谷歌模式的），发觉这个框架！真tm棒！后面在打造自己的工作箱时，越发觉得allennlp的工程思维值得每个nlper学习，因此决定深度去阅
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2024-05-16 04:46:34
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目录 1、OpenAIChatGPTGPT42、清华大语言模型GLM-130B 千亿基座模型3、Meta-LLaMALLaMA4、百度文心一言5、GooglePaLM API PaLM-E 562B6、斯坦福-Stanford Alpaca及其相关开源模型Stanford AlpacaBELLE: BE Large Language model Engine7、微软-KOSMO
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2023-07-27 19:36:54
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Kubernetes 的蓬勃发展由催生了一系列以它为基础的Serverless框架，目前
原创
2022-05-27 05:34:41
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文章目录1. Cube UI2. Mint UI3. YDUI Touch5.Vant 5. Muse-UI6. ZUI 7. SUI8. iView9. Element10. Ionic11. FrozenUI12. AT-UI13. OnsenUI13. OnsenUI 看vue的时候有用到Mint UI、cube-ui这两个UI框架，今天无意间get到好多新的东西，汇总到一起，自己以
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2023-12-26 20:38:16
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# 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
前言JavaScript是世界上最流行的语言之一，React和Vue是JS最流行的两个框架。但各有优缺点，本文将详细对比两大框架 目录前言一、框架背景二、框架简介三、框架共同点四、各自优势五、两者区别六、应用场景七、总结 一、框架背景ReactReact是由Facebook开发的用于构建用户界面的JavaScript库，Facebook对市场上JavaScript MVC框架都不太满意，Faceb
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2024-02-12 08:42:21
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一、unit对话API应用1.1理解智能对话系统：任务导向型: 完成具有明确指向性的任务, 比如预定酒店咨询, 在线问诊等等.非任务导向型: 没有明确目的, 比如算算术, 播放音乐, 回答问题，闲聊.1.2 Unit对话API的使用学习目标:了解Unit平台的相关知识.（Understanding and Interaction Technology）Unit平台是百度大脑开放的智能对话定制与服务
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2023-11-02 10:24:17
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# 如何实现“信息提取 NLP开源模型对比”
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据集] --> B[选择 NLP 开源模型];
B --> C[训练模型];
C --> D[评估模型];
D --> E[对比不同模型效果];
```
## 2. 教学步骤
### 步骤一：准备数据集
首先，你需要准备一个用于信息
原创
2024-03-04 06:23:26
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刷OpenWRT标准版固件后安装LuCI的方法一、与OpenWRT的路由器联机用网线连接电脑的LAN口和路由器的LAN口，然后操作如下：1.打开PuTTY，点树状列表中的“Session”项；2.在Host Name (or IP address)文本框中输入“192.168.1.1”，在Port文本框中输入“22”；3.在Connection type中选择“Telnet”，按下Open按钮，进
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2024-10-09 20:36:30
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可以跟进：rasa框架学习二（slots，entities，actions，component） 一、什么是rasa Rasa是一个用于自动文本和基于语音的对话的开源机器学习框架。了解消息，保持对话以及连接到消息传递通道和API Rasa分为Rasa core和 Rasa nlu两部分： Rasa core用于
引文人们是如何从大量文本资料中便捷得浏览和获取信息？答案你肯定会说通过关键字。仔细想想，我们人类是怎么提取关键词？我们从小就接触语言，语法，当听到或者看到一句话时，我们大脑自动会对这句话按规则分词（小学是不是做过断句的训练），还记得语文老师讲过，一句话中主语（名词），谓语（动词），宾语（名词）通常就是重点，这样我们大脑从小就会根据词性和语法对句中词进行打标签，训练分类器，随着我们接触到的语料越来越
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2023-08-23 18:20:44
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