自然语言处理(Nature Language Processing，简称NLP) 是人工智能（AI）的一个子领域。自然语言是人类智慧的结晶，自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一，而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的。理论上，NLP是一种很吸引人的人机交互方式。早期的语言处理系统如SHRDLU，当它们处于一个有限的“积木世界”，运用有限的词汇表会话时，工作得相当好。这使得研
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2023-08-17 21:48:52
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通常而言，绝大部分 NLP 问题可以归入以下四类任务中：第一类是序列标注，这是最典型的 NLP 任务，比如中文分词，词性标注，命名实体识别，语义角色标注等都可以归入这一类问题，它的特点是句子中每个单词要求模型根据上下文都要给出一个分类类别。第二类是分类任务，比如我们常见的文本分类，情感计算等都可以归入这一类。它的特点是不管文章有多长，总体给出一个分类类别即可。第三类任务是句子关系判断，比如 Ent
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2023-12-31 09:02:54
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机器人NLP模型介绍1. 预训练模型首先试验了以下三个预训练模型在语义相似度任务上的效果：hfl-chinese-roberta-wwm-exthfl-chinese-roberta-wwm-ext-largebert-base-chinese处于效率的考虑，进行语义相似度任务的时候不是将两个语句拼接传入模型再通过[CLS]位置对应的值作为其相似度，而是通过计算两个语句的特征向量，然后通过余弦相似
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2023-08-21 18:13:33
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「Huggingface NLP笔记系列-第7集」 最近跟着Huggingface上的NLP tutorial走了一遍，惊叹居然有如此好的讲解Transformers系列的NLP教程，于是决定记录一下学习的过程，分享我的笔记，可以算是官方教程的精简+注解版。但最推荐的，还是直接跟着官方教程来一遍，真是一种享受。使用Trainer API来微调模型1. 数据集准备和预处理：这部分就是回顾上一集的内容
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2023-09-14 12:06:14
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目录写在前面1、赛题理解常见的回归评价标准常见的分类评价标准2、数据分析总的粗略概况分析nan与缺省值观看y值的分布分析类别特征和数字特征选取合适特征存储格式减小内存占用3、特征工程4、建模调参5、模型融合 写在前面这个实战是阿里天池数据比赛上的一个题目，虽然以该题目为背景但将从机器学习过程的通解层面进行分析。本文将从下面五个方面完整总结完成这个题目的过程 1、赛题理解 2、数据分析 3、特征工
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2024-03-12 09:09:03
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在进行“nlp分类 机器学习”的项目中，我们涉及到多个方面的技术细节。本文将详细记录如何配置环境、编译模型、调优参数、进行定制化开发、调试技巧以及高级指南等环节。
在开始实施NLP分类机器学习项目之前，合理配置环境是第一步。以下是环境配置的流程图和依赖版本表格。
```mermaid
flowchart TD
A[下载必要的库] --> B{选择环境管理工具}
B -->|A
毕业设计中需要利用NLP和ML技术来解决问题，这一个阶段对这些技术进行学习和应用。 NLP 技术 NLP学习主要参考书籍：用Python进行自然语言处理（中文） http://www.nltk.org/ 可以解决分词（stem和lamma）、分句、词性标注、以及wordnet同义词分析、句子结构分析、实体识别等 &
引言在大多数非计算机专业人士以及部分计算机专业背景人士眼中，机器学习(Data Mining)以及数据挖掘(Machine Learning)是两个高深的领域。在笔者看来，这是一种过高”瞻仰“的习惯性错误理解（在这里我加了好多定语）。事实上，这两个领域与计算机其他领域一样都是在融汇理论和实践的过程中不断熟练和深入，不同之处仅在于了更多的数学知识（主要是统计学），在后面的文章中我会努力将这些数学
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）和机器学习（Machine Learning）是当前人工智能领域中非常热门的两个方向。NLP是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的能力，而机器学习是指通过训练模型使计算机能够自主学习和进行预测的能力。本文将介绍NLP和机器学习的基本概念，并给出相应的代码示例。
## 什么是自然语言处理（NLP）？
自然语言处理
原创
2024-01-01 04:45:26
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# 机器学习在自然语言处理和计算机视觉中的应用
机器学习（Machine Learning）是人工智能领域的重要分支，它通过训练算法来使计算机能够从数据中学习和改善性能，而不需要明确地进行编程。机器学习在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）和计算机视觉（Computer Vision，CV）等领域有着广泛的应用。本文将介绍机器学习在NLP和CV领域的基本
原创
2023-07-31 23:54:13
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概述1 文本分类问题2 文本分类应用3 文本分类方向4 文本分类方法5 文本分类流程6 文本分类关键问题6.1 文本预处理6.1.1 中文分词6.1.2 去停用词6.1.3 词性标注6.2 文本特征工程6.2.1 基于词袋模型的特征表示6.2.2 基于embedding的特征表示6.2.3 基于NN Model抽取的特征6.2.4 基于任务本身抽取的特征6.2.5 特征融合6.2.6 主题特征参
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2023-11-10 21:40:28
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1.背景介绍自从人工智能技术的蓬勃发展以来，自然语言处理(NLP)已经成为人工智能领域的一个重要分支。NLP的主要目标是让计算机能够理解、生成和处理人类语言。在这个过程中，语言模型(Language Model)发挥着至关重要的作用。语言模型是一种统计学方法，用于预测给定上下文的词的概率分布。它是NLP的核心技术之一，广泛应用于机器翻译、文本摘要、语音识别、聊天机器人等领域。在本文中，我们将深入探
# 新闻分类 NLP 机器学习入门
在当今的信息时代，新闻分类是自然语言处理（NLP）中的一个重要应用。无论是对新闻文章进行主题分类，还是对社交媒体帖子的情感分析，都是在利用机器学习模型来实现的。对于刚入行的小白，本文将详细阐述如何实现新闻分类的机器学习模型。
## 流程概述
下面是实现新闻分类的基本步骤：
| 步骤 | 描述
人工智能 自然语言处理Natural Language Processing (NLP) is one of the most successful applications of Artificial Intelligence in the real world. The Natural Language Processing自然语言处理(NLP)是人工智能在现实世界中最成功的应用之一。 AI的
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2024-10-15 15:07:27
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想去看机会？下面这10道最高频的手撕算法面试题都会了吗？相信我，彻底掌握以下这10道题的解法，你顺利做出手撕算法面试题目的概率至少不低于50%。1，快速排序题目形式：手写一下快速排序算法。题目难度：中等。出现概率：约50%。手写快排绝对是手撕代码面试题中的百兽之王，掌握了它就是送分题，没有掌握它就是送命题。参考代码： def quick_sort(arr,start=0,end=None):
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2024-09-05 16:34:36
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前段时间上映的日剧《轮到你了》在网络掀起了不少热议，高起低落、烂尾嫌疑令人感到一丝遗憾，但也难以掩盖其剧情的精彩。这部片子融合了很多“接地气”的现代元素，“垃圾分类”、“人工智能”、“偷渡非法居民”等，反映了很多社会热点话题。 其中，最让小芯感兴趣的便是男二为男主做的“AI菜奈”——一个人工智能“聊天机器人”。它的“机智程度”不亚于真人，甚至有网友评论最终破案的其实是“AI菜奈”APP。
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2023-12-23 20:06:52
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AI学习--机器学习概述(1)
原创
2022-02-17 16:49:49
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一、什么是机器学习？其实我们前面介绍规则总结的时候，其实已经提到了机器学习。机器学习的核心思想，是构建一个可以从数据中学习的模型，并利用这个模型来进行预测或决策。机器学习不是一个具体的模型或算法。它包括了很多种类型，例如：监督学习：算法从带有标签的数据集中学习，即每个训练样本都有一个已知的结果。无监督学习：算法从没有标签的数据集中学习。半监督学习：结合了少量的带标签数据和大量的未带标签数据进行训练
原创
2024-08-06 11:23:02
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2016-09-12 10:06 雷锋网收藏抢沙发雷锋网按：本文作者DataCastle数据城堡，主要介绍了机器学习的从产生，发展，低潮和全盛的历史。AlphaGo的胜利，无人驾驶的成功，模式识别的突破性进展，人工智能的的飞速发展一次又一次地挑动着我们的神经。作为人工智能的核心，机器学习也在人工智能的大步发展中备受瞩目，光辉无限。如今，机器学习的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、
AI陆家嘴学堂求贤若渴，虚左以待！
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2022-12-09 20:42:52
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