作者：纪程炜引言论辩挖掘任务旨在识别文本中的论辩结构，近年来受到了广泛的关注。在信息检索等诸多领域里，论辩挖掘取得了卓越的进展。通常来说，论辩挖掘包含两个子任务：1）对于论点进行分类；2）对于论点之间的关系进行分类。本次分享我们将介绍两篇来自ACL2021和一篇来自EMNLP2021的论辩挖掘相关论文。第一篇文章提出了一种基于神经转移的论辩挖掘模型；第二篇文章提出了一种评估论证充分性的新方法；第三
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2024-03-14 11:32:31
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自然语言处理当中评价指标很多，好多专用的术语，本篇旨在对常用的评价指标汇总，督促自己系统学习，大家当做参考不足之处请指出并做交流。文本分类评测指标如下： P-R曲线的比较： 对于A和B曲线，如果需要比较，比较两个曲线的轮廓的面积.宏观和微观评价指标 ROC与AUC曲线 机器翻译当中的评价指标BLEU： 对机器翻译作人工评价时会考量到翻译的许多方面：如机器的充分性、忠实度和流畅度。机器翻译同专
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2023-11-15 21:49:04
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1.正则表达式正则表达式在处理文本方面发挥着重要的作用 1.re.match() 从字符串开头匹配，匹配成功返回匹配结果，加上.group（）可查看匹配到的具体的值，匹配不成功则返回Noneimport re
print(re.match(r'a','abc123').group()) #a
print(re.match(r'A','abc123',re.I).group())#a，加上re.I可
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2023-09-27 16:55:02
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编译：琰琰近五年来，AI学术论文的投稿量和接收量都在不断攀升，包括NeurIPS、AAAI、ACL，ICML、EMNLP等国际顶会。根据权威数据统计，NeurIPS论文收录量在2019年呈指数级增长，领先AAAI近300篇；而AAAI 在2020年创下历史新高，达到了1692篇。如何在海量论文库中发现最具影响力的论文，谷歌引用次数是学者们参考的一项重要指标，它在一定程度上反映了论文的质量。近日，知
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2023-11-11 20:42:44
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# 中文NLP排名的实现步骤
中文自然语言处理（NLP）在文本分类、信息检索等领域具有重要应用。本文将指导刚入行的小白如何实现中文NLP排名，整个过程将分为几个步骤，并提供具体的代码示例和解释。
## 流程概览
在实现中文NLP排名的过程中，我们一般遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
原创
2024-09-02 05:11:55
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11月25日消息，在最新的中文语言理解领域权威榜单CLUE中，阿里AI以86.685的总分成绩创造了新纪录，这是该榜单诞生近三年以来，AI首次超越人类成绩（86.678），意味着AI模型的中文语言理解水平达到了新的高度。此次参评的AI模型为阿里通义大模型系列的AliceMind（以下简称“阿里通义AliceMind”）， 其基础模型已在ModelScope平台（魔搭，https://modelsc
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2023-08-26 16:24:30
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困惑度（Perplexity):评价语言模型的指标1.定义PPL(Perplexity) 是用在自然语言处理领域（NLP）中，衡量语言模型好坏的指标。它主要是根据每个词来估计一句话出现的概率，并用句子长度作normalize。其本质上就是计算句子的概率，例如对于句子S（词语w的序列）：它的概率为：困惑度与测试集上的句子概率相关，其基本思想是：给测试集的句子赋予较高概率值的语言模型较好,当语言模型训
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2023-10-24 09:11:10
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近日，澜舟科技 - 创新工场团队与上海交通大学、北京理工大学等单位联合研发的中文语言模型—孟子轻量型模型，超越腾讯、搜狗等公司，在中文语言理解评测 CLUE 榜单上登顶第一，刷新业界记录。作为中文语言理解领域最具权威性的测评基准之一，CLUE 涵盖文本相似度、分类、自然语言推理、阅读理解等共 10 项语义分析和理解类子任务。近段时间，来自腾讯、搜狗、华为、阿里达摩院的团队纷纷以大模型刷新此榜单。据
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2023-11-17 17:12:24
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摘要：本文系统介绍了分类与生成任务中的常用评估指标。分类任务中，准确率适用于均衡数据，精确率/召回率/F1更适合不平衡
# Blue指标与NLP的结合：探索文本分析的新视角
在自然语言处理（NLP）领域，指标的选择对于文本分析的准确性和有效性至关重要。近年来，一个名为“blue指标”的新概念引起了广泛关注。本文将介绍blue指标的基本原理，并通过代码示例展示如何将其应用于NLP任务中。
## Blue指标简介
Blue指标是一种基于文本相似度的度量方法，它通过比较两个文本之间的相似性来评估它们的相关性。与传统
原创
2024-07-20 08:09:22
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Deep reinforcement learning for automated radiation adaptation in lung cancer目的：研究基于历史治疗计划的深度强化学习 (DRL)，为非小细胞肺癌 (NSCLC) 患者开发自动放射适应方案，旨在以降低的 2 级放射性肺炎 (RP2) 率最大限度地控制肿瘤。方法：在接受放疗的 114 名 NSCLC 患者的回顾性人群中，开发
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2024-10-14 08:33:58
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在使用机器学习算法过程中，针对不同的问题需要不用的模型评估标准，这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。一、分类问题1、混淆矩阵混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别。 真正(True Positive , TP)：被模型预测为正的正样本。
假正(False Positive , FP)
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2024-10-29 19:59:45
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# 如何实现NLP中的AUC指标
在机器学习和自然语言处理（NLP）领域，AUC（Area Under Curve）指标是评估模型性能的一个重要指标。AUC值在0到1之间，越接近1表示模型的分类能力越强。本文将为刚入行的小白详细介绍如何计算NLP模型的AUC指标，流程会通过表格分解，具体操作则通过代码演示，并附上注释。
## 流程概述
在实现NLP AUC指标的过程中，我们可以分为以下几个主
原创
2024-10-05 05:35:25
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# NLP产品平台排名与分析
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）已经成为当今最热门的技术领域之一。NLP产品平台如雨后春笋般涌现，它们在语音识别、机器翻译、情感分析等方面发挥着重要作用。本文将对当前市场上的NLP产品平台进行排名，并分析其特点和优势。
## NLP产品平台排名
根据市场调查和用户评价，以下是当前市场上排名前五的NLP产品平台：
1. Google Cloud
原创
2024-07-22 07:52:37
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# 国内大学NLP排名及其相关技术科普
随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，国内许多大学在该领域逐渐崭露头角。近年来，NLP不仅在学术研究中受到关注，更在商业应用中产生了深远影响。本文将围绕国内大学在NLP领域的排名展开讨论，并通过代码示例来帮助读者理解相关技术，同时提供流程图和状态图以便概念的清晰呈现。
## 一、国内NLP排名概览
根据各类权威排名机构的数据，中国的多所高校在NLP
在当今NLP（自然语言处理）研究日益增长的背景下，学术界和工业界都在不断探讨如何进行有效的“NLP世界研究排名”。本文将围绕这个主题，系统记录问题的解决过程，并提供相关的版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等内容。
## 版本对比与兼容性分析
在NLP工具和库的快速演变过程中，了解不同版本之间的变化至关重要。以下是主要版本特性对比和时间轴展示。
| 版本 | 特性描述
2020年6月15日，华南师范大学软件学院“自然语言处理与智能软件技术”研究团队(简称：NLP团队)，在团队负责人曾碧卿教授带领下，在EI期刊《计算机研究与发展》上，录用了研究论文《基于交互特征表示的评价对象抽取模型》。该期刊诞生于我国计算机事业的初创时期(1958年)，是我国第一个计算机刊物，与《计算机学报》和《软件学报》并称为国内“计算机三大顶级期刊”，2019年，“中国知网”的综合影响因子是
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2024-01-11 22:59:13
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在处理自然语言处理（NLP）中的宏观指标与微观指标时，我们需要全方位地理解它们的定义、应用场景及其在实际操作中的关联性。
### 背景描述
我们首先来定义什么是宏观指标与微观指标。在自然语言处理中，宏观指标通常指的是整体性能评估，而微观指标则强调具体特征的评估。例如：
1. 宏观指标：
- 准确率
- 召回率
- F1-score
2. 微观指标：
- 单词级别的准
nlp2各种词向量预训练比较:word2vecskip gram和cbow的优缺点负例采样和层次化softmax各自的优缺点介绍下Hierarchical Softmax，怎么更新参数Negative Sampling:word2vec的优缺点:FasttextgloveN-Gram主题模型seq2seq&attentiontransformerBERTALBERTELMOGPT-2XL
AMiner发布研究报告《2018自然语言处理研究报告》。自然语言处理是现代技术最重要的组成部分之一，而最近清华大学和中国工程院知识智能联合实验室发布一份非常全面的 NLP 报告。该报告从 NLP 的概念介绍、研究与应用情况、专家学者概要以及发展趋势这 5 个方向纵览了这一领域的当下与未来，机器之心简要介绍了该报的概要信息，但读者可以从这些方面纵览 NLP 的发展面貌。分析师们主要从以
