●用NLP解决问题，达成目标的“获致成果公式”《激发心灵的潜力》提到一条必定成功公式，是NLP的获致成果公式的简介。《唤醒心中的巨人》提到达成目标的14步。合在一起，就是获致成果公式了。获致成果公式，是一个大框架，以这个框架，我们可以将大部分的NLP内容组织到里面。同时，它也是一个思维工具，让我们解决问题里有步骤。解决问题要用NLP的获致成果公式。目的，策略，资源，执行。NLP重视的是效果，而不是
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2024-01-16 05:05:51
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一、概述近来NLP领域由于语言模型的发展取得了颠覆性的进展，扩大语言模型的规模带来了一系列的性能提升，然而单单是扩大模型规模对于一些具有挑战性的任务来说是不够的，比如算术、常识、符号推理任务（arithmetic, commonsense, symbolic reasoning）。本文探讨了如何通过一个简单的方法来解锁大型语言模型的推理能力，这个方法由两个想法驱动。第一个想法是算术推理的技术能够从
第一章 语言模型 （自然语言处理课程讲义，Michael Collins，哥伦比亚大学） 1.1 介绍 在这一节，我们将考虑一个问题，即如何为一个例句集建立语言模型。语言模型最初从语音识别发展起来；对现代的语言识别系统，语言模型依然起着中心作用。语言模型在其他自然语言处理应用中也被广泛应用。我们将在本章讨论参数估计技术。参数估计技术最初为语言模型而生，在很多场合都有用，譬如在接下来的章节中将会讨论
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2024-08-19 16:29:48
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文章目录前言第一课 论文导读BLEU介绍BLEU实例BLEU改进机器翻译简介机器翻译相关方法前期知识储备第二课 论文精读论文整体框架传统/经典算法模型1.Encoder-Decoder(见导读)2.基于attention的机器翻译本文模型Tricks应用实验和结果数据集实验结果讨论和总结讨论总结（主要创新点）参考论文代码复现代码结构数据集数据处理模型构建训练和测试作业 前言本课程来自深度之眼de
论文题目：Prompt-free and Efficient Language Model Fine-Tuning论文作者：Rabeeh Karimi Mahabadi提示学习（Prompt-learning）被誉为自然语言处理的“第 4 种范式”，它可以在少样本甚至零样本的条件下，通过将下游任务修改为语言生成任务来获得相对较好的模型。但是，传统的提示学习需要针对下游任务手工设计模板，而且采用自回
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2023-09-12 19:26:52
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https://wiki.mbalib.com/wiki/NLP%E6%80%9D%E7%BB%B4%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%B1%82%E6%AC%A1
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2022-06-05 00:39:05
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导读：本文给大家推荐一个NLP里面非常重要的思维工具，可以说是帮助我们做出人生各种重大决策不可或缺的利器，也是形成本书框架的其中一个底层思维逻辑。 我一直在思考，人这一辈子，到底什么决定了我们的思维。当然，影响我们一生思维的模型很多，像在前文中提到的“黄金思维圈”就是其中一个。但我今天给大家介绍的这个逻辑
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2023-09-29 21:45:41
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逻辑回归（Logistic Regression）仍然属于线性分类，是一种分类算法，用于解决二分类问题，估计某种事物的可能性，比如判定一封邮件是否为垃圾邮件；判定用户点击某广告的可能性；判定病人患某种疾病的可能性。由于是线性模型，预测时计算简单、预测速度非常快，当数据规模巨大时，相比SVM神经网络等非线性的模型具有特别的优势。 逻辑函数（Logistics function） 上部分
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2023-08-13 19:25:35
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1 客观的，无感情的，理想的做当前任务，想想采取什么样的措施才是最优解，以第三人称的视角玩游戏。 2 用联系的观点看问题（相关的） 用发展的眼光看问题（考虑之后） 用辩证法的态度看问题（看到利与弊） 3 认真对待每一个事情，每一个任务，每一个作业，每一个必要的课 4 嘴巴稍微严肃的闭上 ...
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2021-09-26 21:27:00
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思考事情背后的 WHY，会不会去深入了解 WHY 所处的大环境，会不会在想清楚 WHY 后， 去分析思考解决路径，在有多条路可选的时候，敢不敢去做取舍权衡，能不能去找到最佳路径和实现策略。 WHY - HOW - WHAT - DO 的思维框架下，DO 是最后一步，很关键， 但前面三步如果思考不清，
原创
2021-07-15 14:58:36
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在当前的技术发展背景中，自然语言处理（NLP）技术越来越多地被应用于实际场景中，为各个行业的数字化转型提供了强有力的支撑。然而，在实际落地过程中，也面临不少技术痛点和挑战。本文将详细记录一个NLP成功落地案例的整个过程，从背景定位、演进历程到架构设计、性能攻坚等方面，力求为读者提供一个全面而专业的分析过程。
## 背景定位
在开展NLP项目之初，团队面临着几个核心技术痛点，包括高并发处理能力不
深度| 百度副总裁王海峰：百度在NLP领域都做了什么？ 思考和获得知识的能力成就了今天的人类，这种能力需要通过语言来找到思考的对象和方法，并外化为我们看、听、说和行动的能力。而语音、视觉、行为和语言等正是现在AI领域的重要研究内容。 相对于看、听和行动的能力，语言是人类区别于其他生物最重要的特征之一。语言是人类思考的载体，通常我们的思考语言是母语。当我们学习外语时，老师希望我们要努力使用外语
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2024-01-08 10:46:56
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策略思维模式
原创
2022-09-01 15:13:19
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# NLP 模式匹配入门指南
## 引言
自然语言处理（NLP）是一项关于如何处理和理解自然语言的技术。模式匹配是 NLP 中的一个基础任务，涉及到通过特定的规则从文本中提取信息。本文将带领初学者了解 NLP 模式匹配的基本流程，并提供具体的代码示例和详细解释。
## NLP 模式匹配流程
我们将分步进行 NLP 模式匹配的实现。整个过程可以用以下流程图表示：
```mermaid
fl
NLP中的语言模型
语言模型是自然语言处理领域非常重要的模型，简单来讲，就是用来计算句子概率的模型。那么句子概率又是怎么算的呢？我们知道词构成句。在自然语言处理中，通常以词作为基本单位，把句子称为由词按照一定的规则组成的词的序列。不妨设一个句子为： &nb
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2023-08-06 00:28:01
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目录一、Noisy Channel Model二、语言模型1.句子的概率2.马尔科夫假设3.语言模型：N-gram①Unigram②Bigram4.计算语言模型的概率5.评估语言模型6.平滑①拉普拉斯平滑②Interpolation一、Noisy Channel Model该模型就是自然语言处理中常用的模型，它是根据贝叶斯定理得来的，用于把信号源转换成文本，信号源可以是多种，可以适用于多个场景。比
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2023-10-31 10:44:22
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NLP的四范式 NLP发展到今天已经进入到了LLM的时代，随着模型越来越大，在zero-shot/few-shot的情形下也表现的越来越好，NLP也进入到了新的研究范式里面。学术界按发展时间线将NLP归纳到四个范式： 1），传统的基础学习范式。 2），基于word2vec，cnn，rnn的全监督深度学习范式。 3），基于预训练 + fine-tune的范式。 4），基于预训练 + P
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2023-04-11 16:01:00
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在前面第四讲“逻辑为基、数企赋能（NO.4）—逻辑思维方式、方法与种类”中，讲到了逻辑思维的层次：点—>线—>面（二维）—>体/多维—>系统思维。在本讲中，我们来讲解各层次的思维水平及其特征。1、点状思维 单点思考，不会关联思考；其思路可能来自他人指点、传统惯性思维、直
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2024-01-02 17:54:26
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成功者的思维方式
世界上的最成功人士都有一个共同点：他们都有自己独特的思维方式。明智的思维方式是可以改变人们的生活的。
1、要知道你该把精力投放在什么地方，再利用80/20法则
把你80%的精力用在20%最重要的事情上面。要记住，你不可能把精力放在所有的事情上面，人的精力和时间都是有限的，做事要分清轻重缓急。
2、明智的人愿意接触不同的想法和
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精选
2012-05-03 14:56:41
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自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能、计算机科学、信息工程的交叉领域，涉及统计学、语言学等知识。语言是人类思维的证明，故自然语言处理是人工智能技术的最高境界，因而被誉为“人工智能皇冠上的明珠”。而谷歌BERT和百度ERNIE都取得过该领域的SOTA（State-Of-The-Art），因此本文着重讨论BERT和ERNIE的发展历程以及在NLP领域
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2024-03-14 11:51:43
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