正则表达式 jieba中文处理和拉丁语系不同，亚洲语言是不用空格分开每个有意义的词的。而当我们进行自然语言处理的时候，大部分情况下，词汇是我们对句子和文章理解的基础，因此需要一个工具去把完整的文本中分解成粒度更细的词。jieba就是这样一个非常好用的中文工具，是以分词起家的，但是功能比分词要强大很多。 1.基本分词函数与用法 jieba.cu
【问题】项目的主要模块？【答案】数据采集模块：这个模块负责从各种渠道（例如社交媒体、新闻网站、论坛等）收集原始数据。该模块需要支持对多种数据源进行爬取，并对不同类型的数据进行整合和转换。同时，还需要考虑数据存储和过滤的问题。数据预处理模块：在原始数据采集之后，数据往往需要进行清洗、过滤、去重、标准化等预处理操作。该模块需要支持将原始数据转化为可供后续模块处理的格式，并且在处理过程中需要保证数据的质
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2024-08-03 09:57:18
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NLP论文解读：GPT-2摘要自然语言处理中，使用标注数据集的有监督fine-tuning方法成为主流。本文使用自行构建的新数据集WebText构建了一个语言模型直接处理下游任务。处理阅读理解任务时，GPT-2没有使用该task的标准训练集CoQA（127000+）进行fine-tuning，仍然好过4个baseline中的3个。语言模型的容量是零样本学习任务的重要成功要素，本文的模型有15亿参数
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2024-03-14 17:40:24
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文章目录前言：目录1. Paper：2. 背景介绍3. 论文摘要4. 研究意义5. 论文总结 2. 背景介绍多标签文本分类是自然语言处理的重要任务，多标签文本分类可以用到文本分类，推荐以及信息检索中。但是目前的多标签文本分类模型存在两个问题：没有注意到标签之间的相关性以及不同文本对于不同标签分类的重要性不同。为了解决这两个问题，我们使用Seq2Seq模型学习标签之间的相关性，使用注意力机制学习不
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2023-12-19 22:02:55
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for very deep convolutional networks for nlp对于nlp中的任务，我们一般会采用RNN（尤其是lstm）和cnn网络，但是相比于计算机视觉中的神经网络是非常浅的。文章提出了一个新的结构，用于文本处理，作用于字符级别上，使用小的convlution和pooling 操作（小，应该指的是卷积核和步长之类）。用了29层卷积层。这是深度卷积网络第一次用于NLP。‘
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2024-06-26 15:30:35
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一、《Encoding Sentences with Graph Convolutional Networks for Semantic Role Labeling》 语义角色标注Semantic role labeling (SRL)：以句子的谓词为中心，不对句子所包含的语义信息进行深入分析，只分析句子
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2023-11-24 16:10:30
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NLP经典论文：ELMo 笔记论文介绍模型结构文章部分翻译AbstractELMo: Embeddings from Language Models3.1 Bidirectional language models3.2 ELMo3.3 Using biLMs for supervised NLP tasks3.4 Pre-trained bidirectional language model
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2023-08-07 19:44:58
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自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 的一个分支，旨在通过将计算语言学与统计、机器学习和深度学习模型相结合，尽可能接近人类解释地理解人类语言。NLP 的最大挑战之一是在考虑到各种语言表示的情况下预训练文本数据的过程。2018 年，谷歌采购了一种称为 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的预训练 NLP
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2023-11-21 20:02:08
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相关论文一览方法联合方法神经网络特征编码融合特征元素依赖融合特征陈(2015)1否动态多池化CNN词嵌入、位置特征、类型特征无Nguyen(2016)2是双向 RNN词嵌入、实体类型、依赖树中词语依赖边关系记忆向量/矩阵（触发词/论元）陈 (2016)3是双向 LSTM（多池化）词嵌入、skip-window CNN特征张量层（事件论元）sha (2018)4是双向 LSTM依存关系论元关系张量丁
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2024-08-07 17:03:03
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简述此篇论文是面向关系抽取（关系分类）任务的模型设计阐述，主要亮点有两个：PCNN：用以解决（缓解）传统特征工程等nlp工具的繁杂和表现不好的问题，并实验证明能够有效提取出entity词对相关的关键信息。Multi-instance的使用：在instance-level数据输入的基础上使用了bag-level的数据输入，即多个instance组成一个bag，用以解决（缓解）distant supe
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2023-12-09 16:37:06
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书山有路勤为径，学海无涯苦作舟1、知识图谱知识图谱，不光包含视觉，听觉、文本，而是尽可能将掌握的知识，全部融合在一起，构建出一个图模型。人与人之间存在关系，创建一个技术把人情世故和关系抖关联在一起。知识图谱会涉及NLP中的技术，但是我们所涉及的数据远远不至于文本，所以知识图谱并不是只属于NLP领域的技术，而是一个综合的学科。达到建立一个图的模型，建立好实体之间的逻辑关系。只要有了图模型，可以做推荐
自然语言处理论文去哪找？不管是想要追最新的实验效果最好的模型论文，还是想稳妥起见先从简单基础的入手，我们都会面临选择，论文确实太多了，如果目标明确当然好，当我们不是很明确的时候可以怎么办？当然首先是可以看他人写的总结。自然语言处理论文去哪找？一.谷歌学术曾经我总是想着去知网搜论文，希望不是只有我不知道吧。。还是应该去**谷歌学术**搜论文会更好一点，论文更全，搜索质量更高。顺便一提，虽然英文的论文
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2024-04-23 15:20:34
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NLP论文（情感分析）：《A Novel Bi-Branch Graph Convolutional Neural Network for Aspect Level Sentiment Classification》 笔记论文介绍模型结构文章翻译AbstractV. CONCLUSION相关的笔记相关代码pytorchtensorflowkeraspytorch API:tensorflow A
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2023-09-26 14:22:33
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文章目录前言：目录1. Paper：2. 背景介绍3. 论文摘要4. 研究成果5. 研究意义6. 论文总结 1. Paper：Hierarchical Attention Networks for Document Classification 使用层次注意力网络做文档分类2. 背景介绍文本分类是自然语言处理的基础任务之一，近期的研究者逐渐开始使用基于深度学习的文本分类模型虽然基于深度学习的文本分
本期 PaperWeekly 将继续分享和解读 3 篇 2016 年最值得读的自然语言处理领域 paper，分别是：1. LightRNN Memory and Computation-Efficient Recurrent Neural Network2. Text understanding with the attention sum reader network3. Neural Mach
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2023-09-11 14:08:13
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引言： 本次整理的论文主要偏向于Open-Domain QA，其中主要涉及到混合注意力方法、预训练模型分析、BERT预训练模型优化、QA数据集、问答跳转等。本次论文获取方式： 1、百度云链接，提取码：a2cz 2、关注AINLPer 微信公众号（每日更新…）回复：QA002 3、知乎主页–ShuYini1、TILE: Compositional De-Attention NetworksAutho
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2024-04-23 16:54:05
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目录NLP的发展过程中的核心技术代表1. 基于统计的语言模型语言模型与维数灾难N-Gram模型2. 神经网络语言模型（NNLM）NNLM模型公式NNLM模型结构NNLM总结3. Word2vec引入CBOW和Skip-GramCBOW最简单的情况：One-word context推广至Multi-word contextWord2vec得到的词向量词向量的性能探究几个优化方法Hierarchic
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2024-05-22 17:04:23
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自然语言处理专家elvis在medium博客上发表了关于NLP在2019年的亮点总结。对于自然语言处理（NLP）领域而言，2019年是令人印象深刻的一年。在这篇博客文章中，我想重点介绍一些我在2019年遇到的与机器学习和NLP相关的最重要的故事。我将主要关注NLP，但我还将重点介绍一些与AI相关的有趣故事。标题没有特别的顺序。故事可能包括论文，工程工作，年度报告，教育资源的发布等。论文刊物ML /
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2023-11-17 17:06:53
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有好一段时间没来我的园子里看看了，今天闲来无事更新点随笔吧!打开了我的智媒ai伪原创工具发呆了好久，写点什么呢?那就借用智媒ai伪原创工具的创作模式功能写篇文章吧!——自然语言的应用 由于人工神经网络可以为非线性过程建模，它们已经成为解决诸如分类、聚类、回归、模式识别、尺寸缩减、结构预测、机器翻译、异常检测和决策可视化等问题的有用工具，用于计算机视觉和许多其他问题。这种广泛的功能允许在许多领
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2024-03-04 06:35:49
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近日，AI 技术大牛李航博士（已加入今日头条）在《国家科学评论》（National Science Review，NSR）上发表了一篇题为《Deep Learning for Natural Language Processing: Advantages and Challenges》的论文，扼要地探讨了深度学习 NLP 的当前现状与未来机遇。作者认为深度学习可通过与强化学习、推断等技术
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2023-11-20 07:54:00
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