# 本地 NLP 搭建指南
随着自然语言处理（NLP）技术的迅速发展，越来越多的开发者希望在本地环境中搭建 NLP 系统。本文将提供一个简单的指南，帮助您在本地完成 NLP 的搭建，并给出相关的代码示例。
## 准备工作
在开始搭建之前，您需要确保已安装以下软件：
- Python 3.x
- pip（Python 包管理工具）
此外，我们还需要一些常用的 Python 库，如 `nlt
引言 本次的两篇文章主要和Attention相关。第一篇是FaceBook AI团队基于Transformer提出的一种自适应注意力跨度算法，该算法在Transform的时候能够显著的扩展上下文的跨度。第二篇提出了一种新的Tree Transformer模型，该模型只需通过注意力机制进行递归遍历，就可以捕获用于选区树的短语语法，以及用于依赖树的单词依赖性。First BloodTILE:
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2024-03-14 12:01:29
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用PaddlePaddle搭建VGG16模型，使用CIFAR数据集。并对训练好的模型进行保存、调用、预测实际的图片的类别。（一）VGG模型是AlexNet模型之后一个非常有名的模型。该模型进一步加宽、加深了网络结构，它的核心是5组卷积操作，每两组之间用最大值池化（Max-Pooling）降维。同一组内采用多次连续的3x3卷积，而同一组内卷积的卷积核数目一样，所以卷积层有11、13、16、19层几种
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2024-01-28 15:39:08
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目录1、隐性语义分析2、奇异值分解2.1 左奇异向量U2.2 奇异值向量S2.3 右奇异值向量V^T2.4 SVD矩阵的方向2.5 主题约简1、隐性语义分析奇异值分解(SVD)。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个更简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。隐性语义。寻找对任意一组NLP向量进行最佳线
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2024-07-26 11:06:51
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# NLP系统搭建全解析
自然语言处理（NLP）是一项涉及计算机科学、人工智能和语言学的综合性学科。其目标是让计算机能够理解、分析和生成自然语言。随着深度学习的发展，NLP在各个领域得到了广泛的应用，如语音识别、机器翻译、问答系统等。本文将介绍构建一个基本的NLP系统的步骤，并用实际代码示例进行演示。
## 一、确定NLP任务
在搭建NLP系统前，首先需要明确任务类型。常见的NLP任务包括：
# 如何实现 NLP 模型搭建
## 一、整体流程
下面是实现 NLP 模型搭建的整体流程，我们将使用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集与清洗 |
| 2 | 文本预处理 |
| 3 | 特征提取 |
| 4 | 模型选择与训练 |
| 5 | 模型评估与调优 |
| 6 | 模型部署 |
```mermaid
journey
原创
2024-03-06 05:15:59
66阅读
# NLP算法搭建流程
## 概述
NLP（自然语言处理）算法搭建是一项复杂的任务，需要经验丰富的开发者来指导。本文将介绍一套NLP算法搭建的流程，并提供每一步所需的代码示例和注释。
## NLP算法搭建流程
以下是一个简单的NLP算法搭建流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1. 数据收集与清洗 | 收集并清洗用于训练和测试的数据 |
| 2.
原创
2023-08-03 04:58:15
86阅读
Pytorch-Transformers(NLP)https://github.com/huggingface/pytorch-transformersPyTorch-Transformers是最新的一系列最先进的NLP库。它打败了之前各种NLP任务的基准。我真正喜欢pytorch-transformers的是它包含PyTorch实现，预训练模型权重和其他重要组件，可以帮助你快速入门。你可能会觉得
人工智能算法大体上来说可以分类两类：基于统计的机器学习算法(Machine Learning)和深度学习算法(Deep Learning)总的来说，在sklearn中机器学习算法大概的分类如下：1. 纯算法类(1).回归算法(2).分类算法(3).聚类算法(4)降维算法(5)概率图模型算法(6)文本挖掘算法(7)优化算法(8)深度学习算法2.建模方面(1).模型优化(2).数据预处理二、详细算法1
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2019-06-20 14:26:00
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各位小伙伴，google在2018年提出的NLP最强兵器Bert，目前也有提供可直接使用的预训练Model，下方链结就是我使用的Bert模型，详细的内容可以参考下面的链结
pytorch-pretrained-bertpypi.org
下面我开始测试这个bert模型有多好用吧!!1. 新闻的分类我准备的数据是新闻的标题、新闻的内容、以及新闻标题与内容的相关性(最不相关为0~最
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2024-02-05 13:18:34
46阅读
最近遇到一个新的项目，相比于之前需求非常确定的项目，这次的项目需求虽然明确，但是由于是创新型的项目，产品需要尽快上线，所以希望我们能够以最小的成本实现。最小的成本实现，也就是说希望我们能复用之前原有的模型，快速套用的。总结一下这次的过程1、与产品讨论产品的可行性，以及技术实现的最小成本。除了产品可行性之外，还要注重以下两点确定产品心里的deadline。只要产品提到想尽快上线，必须确认这一点。确认
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2024-10-21 12:49:10
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文章目录一、简介二、原理三、求解分析四、递归求解五、动态规划求解六、现成的轮子 一、简介编辑距离在NLP中是一种比较比较实用，且原理简单的一种算法，一般用于拼写纠错，相似度计算等，特别是在搜索领域，通过计算输入词与候选词的编辑距离，可以一定量的帮助用户进行拼写纠错。二、原理本文没有屌炸天的数学公式，读起来不需要那么费劲！ 假设你正在百度输入框中想搜索编辑距离，结果手残输成了遍地距离，坐在你身边的女
# 如何实现本地nlp语音识别
## 一、整体流程
首先我们来看一下整个实现本地nlp语音识别的流程：
```mermaid
erDiagram
小白 --> 开发者: 请求帮助
小白 --> 开发者: 学习实现本地nlp语音识别
```
```mermaid
flowchart TD
A(请求帮助) --> B(学习实现本地nlp语音识别)
```
## 二、详
原创
2024-07-09 05:00:21
50阅读
RNNN vs N -RNNN vs 1 -RNN1 vs N -RNN** N vs M -RNN**传统RNN g-blog.csdnimg.cn/b99d35a6061a471a990b0f014146c398.png)import torch
import torch.nn as nn
# 输入x的特征维度，词嵌入的维度
# 隐藏层神经元的个数
# 隐藏层的层数
rnn = nn.RNN
百度的“2020语言与智能技术竞赛”开赛了，今年有五个赛道，分别是机器阅读理解、推荐任务对话、语义解析、关系抽取、事件抽取。每个赛道中，主办方都给出了基于PaddlePaddle的baseline模型，这里笔者也基于bert4keras给出其中三个赛道的个人baseline。思路简析这里简单分析一下这三个赛道的任务特点以及对应的baseline设计。阅读理解样本示例：{
"context"
Git本地服务器环境搭建 搭建好的本地git服务器的局域网ip是192.168.1.188，用户名是RSCSVN 教程链接：安装git（git下载地址：https://git-scm.com/downloads）配置git的系统环境变量（或 使用gitBash）以执行git命令生成用户密钥（参照以上教程链接）搭建本地 git，并与git.
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2024-07-16 15:37:12
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通过vercel搭建私人gpt及域名配置
前几天在掘金看到一个搭建私人ChatGPT的教程，看起来并不难。我也有OpenAI的API Key，然后前阵子我看到我的账号余额还有很多，我的api key其实就一个机器人在用，没用多少。还有，就是我的余额要过期了，还有一个月。歪果仁的羊毛，不薅白不薅?所以，就有这个文章，把我的GPT分享给大家并教大家使用。感谢
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2024-02-01 14:23:30
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目录1引言2BERT刷新的nlp任务3Bert的训练数据预处理解析4以莫烦的教程进行学习4.1Bert训练代码解析4.2前置代码4.3基于莫烦的Bert网络结构部分5以月光客栈掌柜的教程进行学习5.0config的实现5.1Transformer的实现5.1input embedding实现5.2BertModel实现5.3Bert进行文本分类的代码解析5.3.1 数据集预览5.3.2 数据集构建
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2023-09-14 12:34:18
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作者 |疯狂的Max 背景及动机 以BERT为基础的预训练模型在各项NLP任务获得巨大的成功，与此同时，如何在泛化的预训练模型基础上融入某些特定领域的知识图谱以获得在特定领域内让模型有更优秀的表现，这一课题也一直备受关注。 然而大部分之前的将知识图谱融入预训练模型的工作都是将知识图谱的知识转化为知识导向的训练任务
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2024-08-30 11:13:53
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# NLP模型训练搭建指南
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个重要领域，它涉及到计算机与人类语言的互动。如今，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究和实际应用都离不开NLP模型的训练与搭建。本文将引导你了解如何搭建一个NLP模型，并提供相应的代码示例。
## 1. 环境准备
在进行NLP模型训练之前，我们需要准备好相关的环境。我们将使用Python和一些流行的库，如Tenso
