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
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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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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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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主讲人 | 龙心尘 百度NLP资深研发工程师近几年以预训练为代表的NLP技术取得了爆发式发展，新技术新模型层出不穷。企业与开发者如何将最先进的NLP领域科研成果，高效地应用到业务场景中并解决实际问题？「百度EasyDL AI开发公开课」中，百度资深研发工程师、文心语义理解平台技术负责人龙心尘结合世界领先的文心(ERNIE)语义理解技术，通过产业实践案例，深入解析技术选型和模型调优的方法，分享了工程
1. 我们怎样才能编写程序访问本地和网络上的文件，从而获得无限的语言材料?2. 我们如何把文档分割成单独的词和标点符号，这样我们就可以开始像前面章节中在文本语料上做的那样的分析?
3. 我们怎样编程程序产生格式化的输出，并把结果保存在一个文件中?from __future__ import division
import nltk, re, pprint3.1 从网络和硬盘访问文本电子书from
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2024-08-31 22:07:44
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首先是关系：角色和功能的不同：语音识别（ASR）专注于将人类的语音转换为文字。它涉及到从声音信号中提取特征，并将这些特征映射到文本。自然语言处理（NLP）则涉及理解和解释文字数据。NLP处理的是文本信息，包括语义分析、语法分析、情感分析等。ASR作为NLP的前置步骤：在很多应用中，ASR可以被看作是NLP的前置步骤。例如，在语音助手或语音交互系统中，首先需要ASR将用户的语音输入转化为文本，然后N
本文主要介绍前期传统nlp学习和大模型的一些基础知识和相关概念，方面小白更好的入门和理解。
原创
2024-06-21 09:27:43
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文章目录程序是如何保存数据的为什么保存数据的类名称都表达一种输出意思，例如：output程序如何读取数据为什么读取数据的类名称都表达一种输入意思，例如：input总结 程序是如何保存数据的对象的序列化就是持久化，就是把数据保存在硬盘中，程序是通过流的方式把对象写入文件，存在硬件中为什么保存数据的类名称都表达一种输出意思，例如：output对于程序而言，把内存的对象数据通过流的方式写入文件中，就是
前端面试题总结1.HTML， HTTP，web综合问题1、前端需要注意哪些SEO合理的title、description、keywords：搜索对着三项的权重逐个减小，title值强调重点即可，重要关键词出现不要超过2次，而且要靠前，不同页面title要有所不同；description把页面内容高度概括，长度合适，不可过分堆砌关键词，不同页面description有所不同；keywords列举出重
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2024-08-17 10:52:34
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简述简单来讲，就是把上下文分别用RNN生成向量，计算两个向量变换后的内积对应二分类，判断一个回答是否是正确回答论文全名：The Ubuntu Dialogue Corpus: A Large Dataset for Research in Unstructured Multi-Turn Dialogue Systems背景这篇文章的主要贡献有两点：1、将Ubuntu相关的聊天内容提取出来，作为对话
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2024-08-20 22:07:21
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近年随着人工智能NLP方向的不断发展，智能客服逐渐代替传统客服将会是一个大的趋势，但是，要全面代替，依然有巨大的挑战。一、智能客服行业概述1、背景由于客服人员招人难、培训成本高、流动性大，不易管理，而客服机器人可以全天24小时工作，还能通过实时数据反馈不断学习，企业有足够的动力用客服机器人取代一部分人工客服。通常客服是连接企业与客户的重要桥梁，极大地影响着企业的销售成果、品牌影响及市场地位。客服人
原创
2020-02-12 08:57:35
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1.背景介绍机器人的多模态感知与理解是一项复杂的技术，它涉及到多种感知模块的集成和数据的融合处理。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行深入探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体最佳实践：代码实例和详细解释说明实际应用场景工具和资源推荐总结：未来发展趋势与挑战附录：常见问题与解答1. 背景介绍机器人的多模态感知与理解是指机器人能够通过多种感知模块(如视觉
文章目录前言一、jieba分词中文后再用CountVectorizer提取特征有何不妥？二、TfidfVectorizer1.TFIDF原理2.TfidfVectorizer()使用使用举例总结 前言本文以jieba给中文分词之后再用CountVectorizer提取特征不足之处为引例，用了一种更加合理的文本抽取方法tf-idf（TF是词频(Term Frequency)，IDF是逆文本频率指数(
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2024-09-12 08:38:22
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本文深入探讨了文本生成的多种方法，从传统的基于统计和模板的技术到现代的神经网络模型，尤其是LSTM和Transformer架构。文章还详细介绍了大型预训练模型如GPT在文本生成中的应用，并提供了Python和PyTorch的实现代码。
关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的
原创
精选
2023-11-14 10:21:40
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note知识图谱技术要素 文章目录note一、语言与知识二、知识图谱的起源三、知识图谱的价值四、知识图谱的技术内涵4.1 知识图谱是交叉领域4.2 技术内涵（1）基于图的表示学习（2）图数据存储和查询（3）知识图谱推理（4）知识图谱问答—KBQA4.3 建立知识图谱的系统工程观：五、知识图谱论文方向时间安排Reference 一、语言与知识AI主要分为连接主义和符号主义两大学派，知识图谱可以归为后
一、NLP是什么自然语言处理( 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。自然语
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2023-05-24 14:53:53
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1.单体架构特点所有的功能集成在一个项目工程中
所有的功能打在一个war包部署到服务器
通过部署应用集群和数据库群来提高系统性能优点项目架构简单，前期开发成本低，周期短，小型项目首选开发效率高，模块之间交互采用本地方法调用容易部署，运维成本小，直接打包为一个完整的包，拷贝到web容器的某个目录下即可运行容易测试：IDE都是为开发单个应用设计的，容易测试--在本地就可以启动完整的系统缺点全部功能集成
万物都有其本质，也只有了解了事物的本质之后，才不至于出现在事物稍作改变时就难以应对的情况，作为软件工程专业的学生，我们应该对IT架构的本质有一定的了解。“老僧三十年前未参禅时，见山是山，见水是水。及至后来，亲见知识，有个入出，见山不是山，见水不是水。而今得个休歇处，依前见山只是山，见水只是水。”这是参禅的三重境界，但同样适用于IT技术圈，初出茅庐的新手觉得每个产品都是有一定的技术难度
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2023-08-09 17:03:04
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分布式系统的意义 升级单机处理能力的性价比越来越低:单机的处理能力主要依靠 CPU、内存、磁盘。通过更换硬件做垂直扩展的方式来提升性能，成本会越来越高。单机处理能力存在瓶颈:单机处理能力存在瓶颈，CPU、内存都会有自己的性能瓶颈，也就是说就算你是土豪不惜成本去提升硬件，但是硬件的发展速度和性能是有限制的。稳定性和可用性这两个指标很难达到:单机系统存在可用性和稳定性的问题，这两个指标又是我
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2024-01-15 09:02:42
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