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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机器阅读理解（Machine Reading Comprehension, MRC）是让机器具有阅读并理解文章的能力。机器阅读理解是自然语言处理的核心任务之一，在很多领域有着广泛的应用， 比如问答系统、搜索引擎、对话系统等。机器阅读理解包含完形填空式、选择式、抽取式 和生成式四种主要类型。机器阅读理解发展历程基于规则的MRC早期的 MRC 系统都是基于规则的，其会根据不同的问题类型（WHO、WHA
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2023-11-13 11:17:06
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[nlp-信息抽取]1.新词提取1. 基本原理(1) 信息熵(2) 互信息2.关键词提取1.词频统计2.TF-IDF3.TextRank 1.新词提取概述 新词是一个相对的概念，每个人的标准都不一样，所以我们这里定义: 词典之外的词语(OOV)称作新词。新词的提取对中文分词而言具有重要的意义，因为语料库的标注成本很高。那么如何修订领域词典呢，此时，无监督的新词提取算法就体现了现实意义。1. 基本
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2023-10-16 06:23:20
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目前阅读理解领域出现了很多具体的模型，但是如果对这些模型进行技术思路梳理的话，会发现本质上大多数模型都是论文“Teaching Machines to Learn and Comprehend”提出的两个基础模型“Attentive Reader”和“Impatient Reader”的变体。 将其归纳为“一维匹配模型”、“二维匹配模型”、‘推力模型’等三类模型。其中一维匹配模型和二维匹配模型是基
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2023-08-04 20:33:34
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# 少样本NLP阅读理解模型
在自然语言处理（NLP）领域，阅读理解是一个重要的任务，它要求模型从给定的上下文中理解问题，并从中找到相应的答案。传统的NLP模型通常需要大量的标注数据来训练，然而，少样本学习是一个现实的挑战，因为在某些领域或任务中，获取大量的标注数据可能是困难或不可行的。
为了解决少样本NLP阅读理解的挑战，研究人员提出了许多创新的方法，其中一种方法是使用迁移学习和元学习的思想
原创
2023-09-10 15:10:23
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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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知识就是力量，结构化的知识更有力量
原创
2021-08-10 14:26:55
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机器阅读理解，笔者认为他是NLP中最有意思的任务了。机器阅读一份文档之后，可以“理解”其中的内容，并可以回答关于这份文档的问题。听上去，有一种很强的“人工智能”的Feel。这篇文章介绍机...
原创
2022-10-12 17:41:34
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??【自然语言处理NLP】简介 ??自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。
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2024-05-22 16:43:56
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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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作者 | Edward Qian编译 | VK来源 | Towards Data Science这里可以找到带有代码的Github存储库:https://github.com/edward...
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2022-07-30 00:47:32
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# 中文医学阅读理解NLP数据集的构建与实现
在自然语言处理（NLP）领域，中文医学阅读理解是一个重要的研究方向。为了构建一个有效的“中文医学阅读理解NLP数据集”，我们需要遵循一系列步骤。本篇文章将逐步带你实现这一目标。
## 流程概述
为了更清晰地阐述整个流程，我们可以将其分为几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 数据收集 |
作者：Barış KaramanFollow导读当我们流失用户进行了预测之后，为了留住这些可能会流失的客户，我们需要采取一些措施，我们希望了解客户未来一段时间内的行为，然后采取相应的行动。第五部分: 预测下一个购买日我们在数据驱动增长系列中解释的大多数行为背后都有相同的心态：在客户期望(如LTV预测)之前，以客户想要的方式对待他们，并在糟糕的事情发生之前采取行动(如客户流失)。预测分析对我们很有帮
器阅读理解论文的第二篇，发表于2015年。论文提出了新的训练集，即CNN和每日邮报的新闻语料库，并针对此数据集构建了新的深度学习模型。以下是对论文的部分翻译和解读摘要：让机器阅读自然语言文件仍然是一个非常难的挑战。目前可以根据机器阅读系统阅读过文章后回答问题的能力进行测试，但是这类评估还缺少大规模的训练和测试数据集。本文提出了一种新的方法以解决这个问题，并提供大规模的可用于监督学习的阅读理解数据。
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2024-01-10 13:36:38
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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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谓词表示1(单选题) 命题是可以判断真假的（） 正确答案: D A. 祈使句B. 疑问句C. 感叹句D. 陈述句2(单选题) 李明的父亲是教师，用谓词逻辑可以表示为Teacher（father（Liming））这里father（Liming）是（ ）正确答案: CA. 常量B. 变元C. 函数D. 一元谓词3(单选题) （ ）表示“每个人都有喜欢的人”。正确答案:A. (∀x)(∀y)Like(x
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2023-10-18 23:49:01
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NLP基础系列 1.浅论语言与认知的关系 2. 为什么要处理自然语言 3. 计算机是如何理解自然语言的 4.文本标注十要点 5.把自然语言文本转换为向...
原创
2021-07-19 14:28:01
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在当今的技术发展背景下，自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的重要分支，正在不断地演变与升级。其中，NLP阅读理解能力的检测成为了一个日益重要的研究方向。为了高效解决“NLP阅读理解能力检测问题生成”的挑战，我们将深入探讨其各个方面，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成以及逆向案例。
### 协议背景
为了更清晰地理解NLP阅读理解能力检测的问题，我们可以将其放在一个关系图
NLP基础系列 1.浅论语言与认知的关系 2. 为什么要处理自然语言 3. 计算机是如何理解自然语言的 4.文本标注十要点 5.把自然语言文本转换为向...
原创
2021-07-31 15:27:27
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