在datawhale组织中报名学习：入门NLP（以新闻文本分类赛事进行学习）。 目录：1.赛题理解2.赛题目标3.赛题数据4.数据标签5.评测指标6.数据读取7.解题思路 1.赛题理解赛题名称：零基础入门NLP之新闻文本分类。 赛题目标：通过这道赛题走入自然语言处理的世界，接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点。 赛题任务：赛题以自然语言处理为背景，要求选手对新闻文本进行分类，这是一个典型
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2024-09-23 18:37:11
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项目介绍文本分类是自然语言处理的应用领域之一，文本分类是很多其他任务的基本型。本项目是一个最简单的二分类问题。本项目会介绍如何将文本数据转化为数值型的特征数据（提取文本特质）。然后，使用机器学习当中的支持向量机算法，用 Python 实现对 10001 个邮件样本进行分类的任务。知识点自然语言处理基本概念支持向量机算法TF-IDF文本分类简介文本分类技术在自然语言处理领域当中，有着十分重要的地位。
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2023-09-08 10:36:30
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目录实验目的实验内容实验过程结果展示全部代码 实验目的使用免费的中文分词语料库，如人民日报语料库PKU，使用语料库中的常见词编写一个句子，使用二元语法（即每个词只与和它相邻的前一个词有关）在语料库中对句子中的词进行词频统计，输出句子的出现概率。实验内容对给定的pku_training.txt语料库处理，构建一个二元语言模型，二元语言模型是指当前词语出现的概率只与前一个词有关 对语料首先进行处理，
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2023-12-18 21:01:30
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文章目录项目项目忠告数据标注算法开发效果优化算法部署硬件问题CPUGPUAI项目部署基本原则深度学习推断框架任务微服务 项目项目忠告数据标注前期一定要制定充分的标注规则数据的采集一定要具有代表性非常不建议采用自动标注的方式先训练一个初步模型，然后只让相关人员进行校对，可以保证标注效率并减少标注成本。算法开发千万不要采用规则的方式进行开发初期就要引导客户使用和购买能够支持深度学习框架的硬件算法开发
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2024-05-15 14:17:47
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深度卷积骨干结构在图像分类，实例分割等方面取得了重大进展，多种具有里程碑意义的骨干网络结构大多都使用多层3X3卷积。虽然卷积运算可以有效地捕获局部信息，但目标检测、实例分割、关键点检测等视觉任务需要对长距离依赖进行建模。为了全局聚合本地捕获的滤波器响应，基于卷积的架构需要堆叠多个层。尽管堆叠更多层确实提高了这些主干的性能，但一种对全局依赖项建模的显式机制可能是一种更强大和可扩展的解决方案，而无需那
Pytorch项目实战聊天机器人（02.项目的准备阶段）02.项目的准备阶段二、2-2 NLP涉及知识三、2-3 NLTK库四 ，2-4 语料和词性标注五 ，2-5 分词六 ， 2-6 TF-IDF七， 2-7 NLTK安装八， 2-8 代码小练 来自慕课网 02.项目的准备阶段—# 一、2-1 NLP基础 第一个呢，就是我们NLP的基础，我们会从NLP的定义，包括它的这个发展方向，我们做一个简
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2023-10-23 11:13:32
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贝叶斯分类器在早期的自然语言处理任务中有着较多实际的应用，例如大部分的垃圾邮件处理都是用的贝叶斯分类器。贝叶斯分类器的理论对于理解后续的NLP模型有很大的进益，感兴趣的小伙伴可以好好看看，本文会详细的讲述贝叶斯分类器的原理。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 贝叶斯决策论贝叶斯决策论是在统计概率框架下进行分类决策的基本方法。对于分类任务来说，在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯决策论考虑
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2024-09-16 08:36:37
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目录NLP 中任务无关的数据增强NLP 中的少量学习NLP 中的迁移学习多任务学习跨语言学习任务无关的架构优化当你开始进入新的研究领域时，很难找到有价值的选题，也很难知道哪些问题是有趣的。如今，机器学习研究进展如此之快，就更难找到新的选题了。写这篇文章是为初级研究人员或希望从事研究工作的人员提供灵感和研究方向。文章中收集了我认为有趣的研究课题，主要关注 NLP 和迁移学习。当然，这些课题可能并不是
NLP论文阅读顺序
one-hot编码时代简介one-hot编码在提出词向量（Distributed representation， Word embedding， word representation）之前所有的神经网络模型（或者传统的机器学习）对词数据的处理都是将词转换为one-hot编码进行处理。NLP 中最直观，也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Represe
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2023-12-11 09:07:40
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NLP——文本分类模型（一）1、引入最为自然语言处理中最为基础的任务，文本分类一直受到了很多的关注，本文主要关注在深度学习在文本分类中的应用。通过textCNN，DCNN，RCNN，HAN四种经典的文本分类模型来描述深度学习在文本分类模型中的应用。2、textCNN模型2.1 textCNN的引入目前，大多数的深度学习都是从CNN神经网络模型开始的，我们知道，CNN模型被更多的应用在了图像领域之中
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2023-10-03 21:13:37
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经常有人问我：老大让我完成xxx，我不会，他也不会，但是很着急。这个任务怎么实现啊？这个任务需要什么技术啊？这种情况我遇到有100+次了，而且很多时候问得问题跟具体需要简直是驴唇不对马嘴。所以今天整理了常见的30种NLP任务非常适合练手的Project，我觉得有俩作用：研究+练手，加深理解，做到更专业；收藏起来，以备不时之需，不敢保证涵盖工业界所有NLP业务场景，但是涵盖95+%以上是完全没问题的
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2023-11-14 19:19:45
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经常有人问我：老大让我完成xxx，我不会，他也不会，但是很着急。这个任务怎么实现啊？这个任务需要什么技术啊？这种情况我遇到有100+次了，而且很多时候问得问题跟具体需要的技术简直是驴唇不对马嘴。所以今天整理了常见的26种NLP任务非常适合练手的Project，我觉得有俩作用：研究+练手，加深理解，做到更专业；收藏起来，以备不时之需，不敢保证涵盖工业界所有NLP业务场景，但是涵盖95+%以上是完全没
编程语言：java三种工具的简要介绍：FudanNLPgoogle project上的介绍是：FudanNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包，也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集。FudanNLP及其包含数据集使用LGPL3.0许可证。If you're new to FudanNLP, check out the Quick Start (使用说明) page, FudanNLP
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2023-06-28 13:53:39
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Python NLP完整项目实战教程
原创
2022-05-04 21:03:21
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今天我们将讨论一个新的自然语言处理任务——英文短文识别。具体而言，即通过分析输入的英文文本来判断其是比较消极的还是比较积极的…………
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2023-12-16 15:34:20
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# NLP 实战推荐项目指南
自然语言处理（NLP）在推荐系统中的应用越来越普及，尤其是在信息过载的时代，能够为用户提供精准而个性化的推荐显得尤为重要。对一名刚入行的小白来说，这个领域可能看起来有些复杂，但通过分步走的方法，我们可以把这个过程理清楚。本文将介绍如何实现一个简单的 NLP 推荐系统，我们将分为几个步骤，并为每一步提供必要的代码示例及其注释。
## 流程概述
下面是实现 NLP
0. 0.1. Spring Boot 核心注解知多少？在《架构真经》开篇就提到了大道至简、分而治之，感觉 Spring Boot 的设计个人感觉也有点类似。其实，伴随业务的发展，系统的架构又何尝不是周而复始的经历着万物之始，大道至简，分而治之，衍化至繁的重构迭代的一个过程呢。那么，从全局上一览 Spring Boot 核心注解设计，会有何感想？上图是结合 Spring Boot 源码梳
# PyTorch NLP实战指南
在学习如何使用PyTorch进行自然语言处理（NLP）之前，我们需要了解整个流程以及每一步所需的具体操作。下面是实现一个基本的NLP任务（如情感分析）的步骤概述。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 数据准备与预处理
## NLP PYTHON 实战
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解、处理和生成人类语言。随着人们对文本数据的需求增加，NLP在各个领域都发挥着重要作用，如机器翻译、情感分析、问答系统等。
Python作为一种易学易用且功能强大的编程语言，被广泛应用于自然语言处理。本文将结合Python编程语言
原创
2023-09-02 11:40:13
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一、Seq2Seq的原理Sequence to sequence (seq2seq)是由encoder（编码器）和decoder（解码器）两个RNN的组成的。其中encoder负责对输入句子的理解，转化为context vector，decoder负责对理解后的句子的向量进行处理，解码，获得输出。上述的过程和我们大脑理解东西的过程很相似，听到一句话，理解之后，尝试组装答案，进
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2024-10-12 19:58:22
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