百度的“2020语言与智能技术竞赛”开赛了，今年有五个赛道，分别是机器阅读理解、推荐任务对话、语义解析、关系抽取、事件抽取。每个赛道中，主办方都给出了基于PaddlePaddle的baseline模型，这里笔者也基于bert4keras给出其中三个赛道的个人baseline。思路简析这里简单分析一下这三个赛道的任务特点以及对应的baseline设计。阅读理解样本示例：{
"context"
RNNN vs N -RNNN vs 1 -RNN1 vs N -RNN** N vs M -RNN**传统RNN g-blog.csdnimg.cn/b99d35a6061a471a990b0f014146c398.png)import torch
import torch.nn as nn
# 输入x的特征维度，词嵌入的维度
# 隐藏层神经元的个数
# 隐藏层的层数
rnn = nn.RNN
前言：笔者之前是cv方向，因为工作原因需要学习NLP相关的模型，因此特意梳理一下关于NLP的几个经典模型，由于有基础，这一系列不会关注基础内容或者公式推导，而是更侧重对整体原理的理解。一. 从encode和decode说起encode和decode是一个非常常见的结构。encode可以理解为从输入得到特征的过程，而decode可以理解为从特征得到结果的过程。同样适用https://zhuanlan
作者： 杨亦诚任务背景情感分析 ( Sentiment Analysis )情感分析旨在对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，其广泛应用于消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域，具有很高的商业价值。例如：食行生鲜自动生成菜品评论标签辅助用户购买，并指导运营采购部门调整选品和促销策略；房天下向购房者和开发商直观展示楼盘的用户口碑情况，并对好评楼盘置顶推荐；国美搭建服务智能化评
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2023-12-12 17:16:37
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# 飞桨NLP模型本地部署指南
在当今自然语言处理（NLP）领域，飞桨（PaddlePaddle）是一个非常强大且易用的深度学习框架。本文将向刚入行的小白解释如何实现飞桨NLP模型的本地部署。我们将通过以下几个步骤来完成这一任务。
## 部署流程概览
下面是部署飞桨NLP模型的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2019-8-28引言 本次有两篇为大家分享，第一篇主要针对汉语对话语境重构问题，作者将其拆分为引用表达检测和共同引用解析两部分，提出了一种端到端的模型结构。第二篇针对任务式对话系统中的会话状态跟踪问题，提出了两种神经网络结构：指针网络结构和转换网络结构。First BloodTILE: End-to-End Neural Conte
目录Macbert的关于mask的策略实验记录 Macbert的关于mask的策略我们mask策略是wwm + n-gram 也就是说 n-gram选取的粒度采用的是词而不是wordpiece 在这个基础上 再加上 相似词策略 来跑模型。 并在OCNIL、AFQMC、IFLYTEK、TNEWS、CMNLI这几个传统数据集测试效果。 其中， OCNIL是自然语言推理 、 AFQMC是句子相似度判断
一、下载安装 Ollama
部署DeepSeek要用到 Ollama，它支持多种大模型。
Ollama官网：ollama.com
下载安装Ollama，macOS、Linux 和 Windows都可以下载安装，老宅这里选用Windows系统。
二、下载 DeepSeek-R1
1、进入Ollama官网，找到Models。
2、进入就可以看到deepseek-r1模型，如果没有，在搜索栏搜索即可
以下是在本地部署 DeepSeek Coder 的详细教程，DeepSeek Coder 是基于 DeepSeek 模型推出的代码生成模型，这里以其为例介绍部署过程，部署环境以 Linux 系统为例，其他系统也可参考大致步骤进行调整。1. 环境准备1.1 安装必要依赖首先要确保系统中已经安装了 Python（建议 Python 3.8 及以上版本）、Git 和 pip。# 更新系统包列表
sudo
目录环境准备模型下载配置文件说明预测部署参数说明方案介绍行人检测行人跟踪跨镜行人跟踪属性识别行为识别环境准备环境要求： PaddleDetection版本 >= release/2.4 或 develop版本PaddlePaddle和PaddleDetection安装# PaddlePaddle CUDA10.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu=
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2024-08-08 14:41:54
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### 实现NLP语义识别开源免费本地部署的步骤
为了帮助你实现NLP语义识别的开源免费本地部署，我将为你介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和解释。
#### 步骤一：安装Python和必要的库
在开始之前，你需要确保你已经安装了Python和以下必要的库：
- Python：用于编写代码和运行程序。
- pip：用于安装Python包和库的软件包管理工具。
- Jupyter Note
原创
2024-01-08 12:52:40
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1部署java项目二系统管理 -> 管理插件，检查是否已经安装 Maven Integration plugin 和 Deploy to container Plugin，若没有安装则需要安装这两个插件。安装完插件后，需要重启jenkins创建新任务
登录jenkins，点击“新建”，任务名称自定义（我的叫做 java_t）选择“构建一个maven项目”点击“确定”选择 “git”,
总的来说，Stable Diffusion 是一个非常实用的工具，可以帮助开发人员轻松地同步数据。通过本地部署 Stable Diffusion，您可以更好
原创
2024-05-06 11:20:25
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Stable Diffusion 是一款基于文本描述生成图像的强大人工智能模型，它由 Stability AI 开发，基于 Latent Diffusion Model（
原创
2024-05-05 14:11:50
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本章将介绍ThingsBoard的本地环境搭建，以及源码的编译安装。本机环境：jdk11、maven 3.6.2、node v12.18.2、idea 2023.1、redis 6.2。
原创
2024-06-15 00:47:59
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在本地部署这一工具可以显著提升您的控制和效率，提供更快的处理时间和无需依赖互联网连接的优势。Stable Diffusion的效
原创
2024-04-24 09:15:28
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Stable Diffusion 本地部署教程
原创
2024-05-07 16:18:31
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这篇文章记录一下搭建一套NLP开发工具的流程。我们将使用python作为我们的开发语言，原因很简单：通用、易于设置、提供了很多的计算库，包括从深度学习到概率推理，再到数据可视化等等的各个领域；我们将使用Anaconda 来设置python:Windows1.安装anaconda:官网地址：前往下载，页面底端有anaconda的下载链接，请注意选择适当的python版本下载完成直接点击安装安装完成后
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2024-07-17 18:01:23
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一、概述随着自己学习NLP知识的深入，觉得应该把自己所学的知识给记录下来，一是为了保存和归纳自己的知识，二是为做一下分享。看了网上很多博客、知乎以及论坛等，觉得大家把NLP的知识讲的都很散，没有系统性的从轮子开始造车，所以想尽自己所知道的知识,写出一系列的由浅入深的NLP知识，希望对于那些想要从轮子开始造车的人给与一定的帮助和理解。下面就开始我们的NLP的教程吧二、自然语言处理介绍自然语言处理又简
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2023-08-31 21:08:25
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