一、简介 过去几年里，预训练模型在计算机视觉和自然语言处理等单模态领域中取得了巨大的成功。大量的研究也表明其有助于下游的单模态任务。研究人员逐步尝试使用预训练模型来解决多模态问题。本文结合2篇综述文章，介绍了多模态预训练模型的最新进展。二、特征抽取1. 图像特征抽取1.1 基于目标检测的区域特征 许多先前的工作利用预训练目标检测器来抽取视觉特征。最常使用的目标检测模型是具有bottom-up at
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2024-05-13 08:33:19
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目录1. 引言2. 技术原理及概念3. 实现步骤与流程4. 应用示例与代码实现讲解5. 优化与改进6. 结论与展望自然语言处理(NLP)技术是人工智能领域的核心技术之一，它在语音识别、机器翻译、文本摘要等领域都有着广泛的应用。本文将介绍NLP技术在语音识别中的应用，包括基本概念、技术原理、实现步骤、应用示例和优化改进等内容。1. 引言语音识别是自然语言处理技术在语音领域中的广泛应用。它的目标是将人
原创
2023-06-21 15:58:22
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在模式识别中，如果大量复杂的模式的集合，能用一组为数不多的简单的模式基元和文法规则来描述，则对每一个模式的识别，就可以按给定的一组文法结构规则来剖析； 如果解析的结果表明，模式基元能为给定的文法规则所接受，则可判别它属于该模式类，否则就不属于该模式类。5.2.1 形式语言理论中的某些定义 形式语言是一种抽象语言，它可以包括人类使用的自然语言、计算机使用的各种语言、数学中的公式语言等。 自
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2024-02-22 10:54:43
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成绩：30%（平时作业）+ 70%（大作业）
第一课1.1自然语言处理概述NLP组成：自然语言识别NLP=自然语言理解NLU+自然语言生成NLG自然语言NLP的发展阶段：萌芽期：香农、图灵符号主义（基于规则）
时间：1956~1980
原理：基于逻辑推断、每步都需要具体的表达
方法：规则系统、专家系统
缺点：规则不完善，没有科学基础，规则非黑即白，缺失了语言的灵
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2024-08-09 17:00:44
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助读者更
原创
2023-06-21 15:54:12
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本文介绍了如何利用自然语言处理和机器学习技术来识别和预测风险，包括在在线教育平台和产品开发阶段的应用，以及相关技术架构和团队构成。 ...
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原创
2023-06-21 16:13:25
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文章目录1、自然语言处理概述2、自然语言处理入门基础2.1 数学基础2.2 语言学基础2.3 Python基础2.4 机器学习基础2.5 深度学习基础2.6 自然语言处理的理论基础3、自然语言处理的主要技术范畴3.1 语义文本相似度分析3.2 信息检索（Information Retrieval, IR）3.3 信息抽取（Information Extraction）3.4 文本分类（Text
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2024-08-06 23:33:48
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自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，它研究如何让计算机理解、解释和生成人类的自然语言。Python 作为 NLP 领域的首选语言，拥有丰富的开源框架和工具，能够高效地处理各种 NLP 任务。本文将详细介绍 Python 在自然语言处理中的应用，包括常用框架。
自然语言处理综合应用系统 文章目录前言一、自然语言处理是什么？二、自然语言处理的内容三、自然语言处理综合应用系统1.自然语言处理包2.项目结构3.功能实现总结 前言研究生自然语言处理课程的大作业，不想写综述文章，就做了个系统自然语言处理综合应用系统，功能包括句法分析、文本分词、相似度检测、语义相似度检测、命名实体识别、语义角色标注、文本总结、简繁转换和词云 。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例
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2024-03-12 19:23:55
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Go 语言笔记基本概念综述Go 语言将静态语言的安全性和高效性与动态语言的易开发性进行有机结合，达到完美平衡。设计者通过 goroutine 这种轻量级线程的概念来实现这个目标，然后通过 channel 来实现各个 goroutine 之间的通信，这个特性是 Go 语言最强有力的部分。Go 语言像其它静态语言一样执行本地代码，但它依旧运行在某种意义上的虚拟机，以此来实现高效快速的垃圾回收。「切片」
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2024-07-28 10:59:52
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卷积神经网络（Convolution Neural Network, CNN）在数字图像处理领域取得了巨大的成功，从而掀起了深度学习在自然语言处理领域（Natural Language Processing, NLP）的狂潮。2015年以来，有关深度学习在NLP领域的论文层出不穷。尽管其中必定有很多附庸风雅的水文，但是也存在很多经典的应用型文章。笔者在2016年也发表过一篇关于CNN在文本分类
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2024-05-22 20:02:47
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TensorFlow 中的自然语言处理 （吴恩达视频）TensorFlow 中的自然语言处理1 简单短例子2 tensorflow.keras实现IMDB情感分类实战2.1 数据准备2.2 数据预处理2.3 模型训练2.4 可视化训练效果2.5 结果预测 TensorFlow 中的自然语言处理这个暑假计划学习NLP，看的是吴恩达老师的视频，已经看到第三课，大家有兴趣的可以看看之前的视频，我觉得讲
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2024-04-14 15:21:30
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1、区分模式识别，数据挖掘和机器学习参考：https://www.zhihu.com/question/38106452/answer/211218782参考：不同的人有不同的见解，只需要注意一点，即侧重点是不同的。模式识别：例如文字识别，图像识别，语音识别；数据挖掘：数据，例如图片，语音，数字数据，等等进行分类或者回归，得出规律的东西；机器学习：就是上面的方法要用到机器学习，什么深度学习，svm
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2024-08-09 16:47:32
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第四章 应用篇从知识产业角度来看，自然语言处理软件占有重要的地位，专家系统、数据库、知识库，计算机辅助设计系统（CAD）、计算机辅助教学系统（Cal）、计算机辅助决策系统、办公室自动化管理系统、智能机器人等，全都需要自然语言做人机界面。长远看来，具有篇章理解能力的自然语言理解系统可用于机器自动翻译、情报检索、自动标引及自动文摘等领域，有着广阔的应用前景。随着自然语言处理研究的不断深入和发展，应用领
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2024-04-29 19:05:03
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作者：Adit Deshpande 自然语言处理是研究和实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。本文主要介绍深度学习在自然语言处理中的应用。 自然语言处理简介 自然语言处理是研究和实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。具体的任务包括：问答系统（如Siri、Alexa和Cortana的功能）情感分析（判断某个句子表达的是正面还是负面情绪）图像-
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2024-05-24 19:04:34
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自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与人工智能中的一个重要领域，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，NLP领域也经历了从传统方法到深度学习方法的转变，特别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及Transformers等模型的广泛应用，极大地推动了NLP技术的进
本文章的主要目的是深入探讨自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）在AI Agent中的应用。随着人工智能技术的飞速
概论1、模式与模式识别模式可以看做是对象的组成成分或影响因素间存在的规律性关系，或者是因素间存在确定性或随机性规律的对象、过程或事件的集合。也有人把模式称为模式类。模式识别也被称作模式分类。模式识别就是对模式的区分和认识，把对象根据其特征归到若干个类别中适当的一类。作为一门学科，模式识别所研究的重点并不是人类进行模式识别的神经生理学或生物学原理，而是研究如何通过一系列数学方法让机器（计算机）来实现
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（一）自然语言处理视频资料自然语言处理之“词向量表示”《视频资料》1、NLP理论基础2、Word2vec理论基础3、Word2vec实战案例Kaggle竞赛案例4、从Word2vec到FastText的新发展+案例附件：课件资料及配套软件自然语言处理之“自然语言处理”《视频资料（基础语
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2024-06-14 21:02:24
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