一、引言主流的深度学习基础框架有很多：tensorflow、pytorch、paddlepaddle、keras、caffee等等。随着以Bert、GPT系列为代表的NLP预训练语言模型的诞生，对于NLP的语言模型研究走向了大规模预训练之路。在CV领域，随着GAN、Diffusion Model、Transformers与传统CV技术的结合，也逐步走向了大模型之路，DALL·E2的爆炸效果也是基于
什么是自然语言处理？计算机可以根据人类语言建模成计算机可以理解的信息，并且可以将这些信息利用起来，实现一个有用的系统。语言模型(Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram)频率派：统计不同词汇出现频率，从而知道某个词汇之后出现下一个词的概率。放弃寻找语言中的规律，直接以概率的方式预测最有可能出现的词汇。语言模型：用于评估文本符合语言使用习惯程度的模型。计算一句话出现的概率，随着句子长度增加，后
Kyle Wiggers，2019年5月2日上午4:00 去年，英特尔的人工智能实验室(Intel’s AI Lab )——一个由机器学习研究人员和工程师、数据科学家和神经科学家组成的跨学科团队——公布了NLP架构(自然语言处理Natural Language Processing)：一个由开放源代码的人工智能模型库、编码笔记本和专为一系列自然语言处理任务构建的框架。它瞄准一种情绪分析
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2023-08-12 15:12:21
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NLP中的语言模型
语言模型是自然语言处理领域非常重要的模型，简单来讲，就是用来计算句子概率的模型。那么句子概率又是怎么算的呢？我们知道词构成句。在自然语言处理中，通常以词作为基本单位，把句子称为由词按照一定的规则组成的词的序列。不妨设一个句子为： &nb
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2023-08-06 00:28:01
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接触NLP也有好长一段时间了，但是对NLP限于知道，但是对整体没有一个很好的认识。
原创
2019-05-14 23:09:00
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# 初学者指导：实现 NLP 自然语言处理框架
自然语言处理（NLP）是计算机与人类语言之间的交互，能够让计算机理解、解释和生成自然语言。对于刚入行的小白来说，构建一个简单的 NLP 框架可以帮助你理解 NLP 的基本概念和工具。本文将通过一系列步骤指导你，最后将所有代码备注清楚，便于理解。
## 操作流程
下面是实现 NLP 框架的基本流程：
| 步骤 | 描述
自然语言处理(NLP)是指使用诸如英语之类的自然语言与智能系统进行通信的AI方法。 如果您希望智能系统(如机器人)按照您的指示执行操作，希望听取基于对话的临床专家系统的决策时，则需要处理自然语言。 NLP领域涉及使计算机用人类使用的自然语言执行有用的任务。 NLP系统的输入和输出可以是 -言语(说话)书面文字 NLP的组成部分在本节中，我们将了解NLP的不同组件。 NLP有两个组件。 这些组件如下
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2023-09-04 19:36:12
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论文题目：Prompt-free and Efficient Language Model Fine-Tuning论文作者：Rabeeh Karimi Mahabadi提示学习（Prompt-learning）被誉为自然语言处理的“第 4 种范式”，它可以在少样本甚至零样本的条件下，通过将下游任务修改为语言生成任务来获得相对较好的模型。但是，传统的提示学习需要针对下游任务手工设计模板，而且采用自回
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2023-09-12 19:26:52
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终于来到最后一期，也是目前NLP最常用的架构RNN，及其各种变种。具体来看，本次总结的主要内容：RNN的结构。循环神经网络的提出背景、优缺点。着重学习RNN的反向传播、RNN出现的问题（梯度问题、长期依赖问题）、BPTT算法。双向RNNLSTM、GRU的结构、提出背景、优缺点。针对梯度消失（LSTM等其他门控RNN）、梯度爆炸（梯度截断）的解决方案。Text-RNN的原理。利用Text-RNN模型
本文结合cs224n:Natural Language Processing with Deep Learning的Lecture 8、Lecture 9内容，从语言模型（Language Model）讲到N-Gram LM（N-Gram Language Model）再到RNN-LM（RNN-Language Model）。 Language Model N-Gram Language M
一、什么是自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维也就无从谈起，所以NLP体现了人工智能的最高任务与境界。也就是说，只有当计算机具备了处理自然语言的能力时，机器才算
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2023-08-13 15:02:28
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Ⅰ. NLP数据集整理中英文NLP数据集搜索平台，点击搜索一、情感分析ID标题更新日期数据集提供者说明关键字类别备注1weibo_senti_100k无无带情感标注新浪微博，正负向评论约各 5 万条微博二分类任务无2Weibo Emotion Corpus2016The Hong Kong Polytechnic University微博语料，标注了7类 emotions: like, disgu
Transformer的具体算法在论文《Attention Is All You Need》中描述。论文中展示了该模型的训练准确性高于之前所有模型，训练时间明显低于之前的模型，在训练集内容较少时训练效果也很好。它使用8个P100的GPU训练12小时即可生成基本翻译模型，其参数规模6.5M。
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2023-06-30 17:59:46
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1.标识符包、类、方法、参数和变量的名称。大小写字母、数字、_和$符号的组合，不以数字开始，不能使关键字，不能包括分隔符和换行。（严格区分大小写，最大长度255个字符）2.字面量 某种类型的值（具体的值）3.注释不能执行的文字，多用于解释，有单行注释//...,多行注释/*...*/和文档注释/**...*/4.分隔符分号 → 用于表示一个语句的结束。如a=1;b=2;空格
文章目录·什么是NLP？How to Solve Ambiguity?Case Study:Machine Translation小结Language Model（语言模型）·NLP的应用场景Question Answering（问答系统）Sentiment Analysis（情感分析）其他NLP领域关键技术自然语言处理技术四个维度 公式输入请参考： 在线Latex公式 ·什么是NLP？NLP
引言随着互联网的快速发展，大规模文本处理成为了许多行业和领域中的重要问题。在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域，尤其是语言建模、机器翻译等任务中，模型的效果往往决定了整个系统的性能。近年来，深度学习技术在NLP领域取得了显著的成果，其中基于深度学习的语言模型尤为引人注目。本文旨在探讨基于深度学习的语言模型在文本处理中的应用，以及其在实际场景中的优势
哈喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助，这是第120篇原创文章 今天我们主要分享NLP检定语言模式，在进入主题之前，先来做1个体验 体验 试想一下，当我们看完一本书籍后，我们能不能100%完全吸纳这本书的内容? 一起来感受一下，体验 ...
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2021-10-06 09:22:00
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哈喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助，这是第120篇原创文章今天我们主要分享NLP检定语言模式，在进入主题之
原创
2021-10-08 18:14:44
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1.什么是NLP？ NLP=NLU（natural language understanding 通过文本来理解意思）+NLG(natural language generation 通过语义来生成文本)2.NLP与计算机视觉相比较？ NLP相对于计算机视觉的处理来说难度较大，主要表现在： 我们看文本的时候是想知道文本背后的意思，一句话在不同的场景下可能有不同的意思，而图片是所见即所得。3.NLP
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2023-08-04 11:51:25
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智能语音质检是常见的内容审核和内容安全场景，随着5G和移动互联网的发展，无论是UGC社区、社交平台、娱乐平台，大量的C端业务都包括了语音、视频等富媒体内容。一方面，富媒体内容的信息量更高，用户更喜欢看、更喜欢传播；另一方面，以语音识别为核心的内容管理也越来越难。传统的通过NLP语音识别，把音频转化成文字，再对文字做出“敏感词”、“敏感字”的正则或者上下文识别算法来鉴定违规内容的方式遇到了很多挑战。
