GloVe模型glove模型的参考资料链接如下：https://nlp.stanford.edu/projects/glove/论文链接（pdf）如下：https://nlp.stanford.edu/pubs/glove.pdfGloVe: Global Vectors for Word Representation [Jeffrey Pennington], [Richard Socher]
医学自然语言处理(NLP)相关论文汇总之 ACL 2021 更多关于中文医疗自然语言处理的资源和论文汇总，请访问我的GitHub相关主页https://github.com/NiceSkyWang/Chinese_Medical_Natural_Language_Processing_Resources_and_Papers。最近重新整理一下仓库，把对应会议的论文的PDF汇总下载，有需要的可以直
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2023-11-21 23:44:54
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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
便封装的R脚本，便于学习和使用。另外还有
原创
2023-05-07 23:10:58
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# 在线 NLP: 自然语言处理的魅力
随着互联网的迅猛发展，自然语言处理（NLP）已成为技术创新的重要方向。在线 NLP 使得用户能够通过网络应用快速、便捷地处理和分析大量文本数据。本文将通过实例引导读者了解在线 NLP 的基本概念及应用，并提供示例代码以帮助更好地理解这一领域。
## 自然语言处理基础
自然语言处理是人工智能的一个分支，致力于使计算机能够理解、分析和生成人类语言。常见的
语言模型(LM)的作用是估计不同语句在对话中出现的概率，并且LM适用于许多不同的自然语言处理应用程序(NLP)。 例如，聊天机器人的对话系统。在此文中，我们将首先正式定义LM，然后演示如何使用实际数据计算它们。 所有显示的方法在Kaggle notebook中有完整的代码展示。一、语言模型(LM)的定义概率语言建模的目标是计算单词序列的语句出现的概率： &n
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2023-08-14 10:36:44
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这篇文章主要介绍了用python画一个心形怎么编程，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。Source code download: 本文相关源码 大家好，小编来为大家解答以下问题，用python画一个心形怎么编程，python简单的画图代码爱心，现在让我们一起来看看吧！ 广告关闭腾讯云11.11云上盛惠 ，精选热门产品助
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2020-10-30 11:06:37
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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：通过这道赛题可以引导大家走入自然语言处理的世界，带大家接触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，这是一个典型的字符识别问题。赛题数据赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票
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2024-05-10 18:40:20
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陆：句法分析语言学的不同分支对应了不同的nlp基础技术，词法学对应于自动分词、词性标注等，而句法学对应的是句法分析。句法(Syntax): 研究语言的句子结构，针对语言学两个基本关系中的组合关系。一、句法分析概述概念句法分析：判断单词串是否属于某个语言，如果是，则给出其（树）结构。句法分析包含两个子问题，一是语言体系的形式化描述，二是语言结构的分析算法。
一般而言，语言结构分析算法的任务着重
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2023-08-31 18:17:08
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目录引言1 FastText1.1 相关资料1.2 介绍2 TextCNN2.1 相关资料2.2 介绍3 DPCNN3.1 相关资料3.2 介绍4 TextRCNN4.1 相关资料4.2 介绍5 TextBiLSTM+Attention5.1 相关资料5.2 介绍6 HAN6.1 相关资料6.2 介绍7 Bert7.1 相关资料7.2 介绍8 封装的源码汇总 引言更多模型介绍基于深度学习的文本分
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2023-08-31 18:16:37
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文章目录基础资料准备从0到1了解模型的优缺点BERT这个模型与其它两个不同的是：BERT模型具有以下两个特点：模型的输入参考资料： 在说内容之前先把，bert基本资料准备一下 从0到1了解模型的优缺点从现在的大趋势来看，使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。从之前AI2的 ELMo，到 OpenAI的fine-tune transformer，再到Google的这个BERT
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2023-10-23 19:31:24
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BERT终于来了！今天，谷歌研究团队终于在GitHub上发布了万众期待的BERT。代码放出不到一天，就已经在GitHub上获得1500多星。项目地址：https://github.com/google-research/bert#fine-tuning-with-bert就在半个月前，谷歌才发布这个NLP预训练模型的论文（https://arxiv.org/abs/1810.04805）。BERT
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2024-07-31 11:39:29
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随着 Google 推出的 BERT 模型在多种 NLP 任务上取得 SOTA，NLP 技术真正进入了大规模应用阶段，由此，我们展开了对 BERT 的探索。 训练模型 训练数据训练其他模型时我们已经标注了大量的训练数据，主要把相似句对分为三类来标注：不相似（0）、相关（0.5）、相似（1）所以，训练 BERT 模型时就可以“拿来主义”了。模型修改我们的主要应用点是相
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2024-02-02 13:36:33
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参考 https://www.zhihu.com/question/40309730 NLP通常包括两个关键问题： 1.选择什么样的语言模型？ 2.选择什么样的分类算法？ 第二个问题是机器学习领域的标准问题，各种针对不同数据类型、数据分布的算法和技巧，这里不再赘述。而在NLP当中，语言模型更加重要一些。 不同语言模型的区别，也就是对文本提取特征的不同。常用的模型有
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2023-08-31 10:44:43
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前言：笔者之前是cv方向，因为工作原因需要学习NLP相关的模型，因此特意梳理一下关于NLP的几个经典模型，由于有基础，这一系列不会关注基础内容或者公式推导，而是更侧重对整体原理的理解。顺便推荐两个很不错的github项目——开箱即用的中文教程以及算法更全但是有些跑不通的英文教程。一. RNN与RCNN的异同无论是RNN模型还是RCNN模型，数据如果不考虑bs维度的话，其实都只有两个维度。一个维度是
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2024-07-02 20:15:25
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在我们使用bert预分类模型微调之后（可以参考我前面写的文章），需要对项目进行支持，那就需要分类模型落地提供服务，这篇文章介绍python调用bert模型，提供服务。 参考：https://github.com/xmxoxo/BERT-train2deploy 在后期部署的时候，需要一个label2id的字典，所以要在训练的时候就保存起来，在convert_single_example这个方法里增
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2023-07-08 11:37:13
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目录语言模型1. 统计语言模型1.1 统计语言模型的基本公式(条件概率)1.2 马尔科夫假设：有限前序字符依赖约束条件的统计语言模型（n-gram）1.3 独立同分布假设：所有字符间都独立同分布的统计语言模型1.4 局部与整体假设：TF-IDF表示1.5 LSA :一种基于SVD矩阵奇异值分解的语义分析语言模型2. 神经网络语言模型（NNLM）2.1 分布式表征（distributed repr
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2023-08-17 09:07:39
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二月出了 ELMo，六月出了 OpenAI Transformer，十月又出了BERT，下半年开始的这场预训练语言模型的火，越燃越大啊，希望能烧出 CV 那样的 baseline。 不得不说，Jacob 的这篇 BERT 真是大手笔，massive data + massive model + massive computation，踏平了 N 多 task，称得上 NLP 新范式了。当然，常人基
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2024-06-08 13:30:00
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Input EmbeddingBERT Bert采用两阶段模型，首先是语言模型预训练，其次是使用 Fine-Tuning 模式解决下游任务。BERT 预训练模型分为以下三个步骤：Embedding、Masked LM、Next Sentence Prediction。Embedding 由三种 Embedding 求和而成： Token Embeddings 是词向量，第一个单词是 CLS 标志，
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2024-02-13 10:24:32
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