## Java NLP推理实现
自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支，旨在理解、分析和生成自然语言文本。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Java实现基本的NLP推理，并通过示例代码来展示实现过程。
### 1. NLP推理的基本概念
NLP推理是指从已知信息中推导出新的信息。比如，给定一个句子，我们可以基于句子中的关系推导出一些隐含的联系。对于Java开发者来说，
简介java是强类型的编程语言，每个java中使用到的变量都需要定义它的类型，否则会编译失败。强类型语言的好处就是可以尽可能的在编译期间就发现代码中可能出现的问题，从而减少在运行时出现问题的可能性。相对的，强类型语言的缺点就是不那么的灵活多变，写起来比较冗余。JDK8之前，java是不支持类型推断的，在JDK8中，引入了lambda表达式，从此类型推断产生了。本文将会讲解类型推断在lambda表达
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2023-10-17 21:22:24
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本文要点Java SE 10（2018 年 3 月）引入了局部变量的类型推断，这是最近 Java 最常被要求的特性之一。类型推断是静态类型语言使用的一种技术，编译器可以根据上下文推断出变量的类型。Java 中的类型推断是局部的；收集和约束作用域被限制在程序的一个狭小部分，比如单个表达式或语句。Java 库团队的 Stuart Marks 已经编辑了一份有用的样式风格指南和 FAQ ，以
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2023-09-27 22:02:59
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英文部分：Combinatory Categorical Grammar（ 组合分类语法 ）Common sense （ 常识推理 ）常识推理任务旨在要求模型超越模式识别。相反，模型应该使用“常识”或世界知识来进行推理。Constituency parsing ( 选区理解 )选区解析的目的是从句子中提取基于选区的解析树，根据短语结构语法表示其句法结构。例子：Sentence (S)
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2024-01-14 20:49:02
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OpenPPLOpenPPL是商汤基于自研高性能算字库的开源深度学习推理平台，能够让人工智能应用高效可靠地运行在现有的CPU/GPU等计算平台上，为云端场景提供人工智能推理服务OpenPPL基于全自研高性能算子库，拥有极致调优的性能，同时提供云原生环境下的 AI模型多后端部署能力，并支持OpenMMLab等胜读学习模型的高效部署。高性能
设计微架构友好的任务/数据/指令等多级并行策略，自研NV G
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2023-09-13 17:26:32
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基于TensorRT 加速 bert 推理 提示：此篇文章的阅读前提是你已经在服务器或者私人电脑上安装好了cuda，cudnn，tensorRT，这些不在此文章里面讨论。 文章目录基于TensorRT 加速 bert 推理前言一、pytorch 模型转换成 onnx 代码二、将 导出的 onnx 模型转换成 tensorRT engine三、调用 tensorRT 的 python API 进行模
一 序 本文属于贪心NLP学习笔记系列。本章开始学习非常重要的逻辑回归。二 逻辑回归2.1常用场景 逻辑回归非常广泛在分类场景。·贷款违约情况（会违约/不会违约） ·广告点击问题（会点击/不会点击） ·商品推荐（会购买/不会购买） ·情感分析（正面/负面） ·疾病诊断（阳性/阴性） ·还有其他很多分类问题……此外这个算法可以用来做baseline，很好，
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2023-12-14 12:06:35
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写在前面：有一段时间没更新专栏了，哈哈，先吐槽下自己的龟速更新。
Attention机制基本已成为NLP的居家旅行必备技能，同时也是我一直关注的技术点，希望本篇内容能带给大家些许思考。如有描述不对的地方，欢迎拍砖。好了，废话不多说，进入正题！ 1. Attention机制attention机制最初是由Bahdanau等人通过“Neural Machine Transl
虽然机器学习的实现直接调用库中的函数几行代码就可以实现，但知道算法的原理是必要的，这篇笔记参考了张俊林大佬的文章。其实就是给不同的语言（分词）分配不同的权重，权重大的就是焦点，即注意力 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很
Datawhale 作者：陈琰钰越来越多的人选择参加算法赛事，为了提升项目实践能力，同时也希望能拿到好的成绩增加履历的丰富度。期望如此美好，现实却是：看完赛题，一点思路都木有。那么，当我们拿到一个算法赛题后，如何破题，如何找到可能的解题思路呢。本文针对NLP项目给出了4种常见的解题思路，其中包含1种基于机器学习的思路和3种基于深度学习的思路。一、数据及背景https://ti
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2024-07-31 12:17:25
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# 逻辑推理NLP任务的探索
在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个重要的研究方向。随着深度学习技术的进步，NLP的任务变得越来越复杂，其中之一就是逻辑推理。本文将为您介绍逻辑推理在NLP中的基本概念，并通过代码示例进行演示。
## 什么是逻辑推理？
逻辑推理是指通过已知的信息或规则来得出新的结论。在NLP中，这一任务主要用于理解文本的含义，以及推导出隐含的信息。逻辑推理可以应用于问答
本体所使用的SWRL只是规则语言的一种。 2.2 规则的定义和访问 过去大部分的规则引擎开发并没有规范化，有其自有的API，这使得其与外部程序交互集成不够灵活。转而使用另外一种产品时往往意味需要重写应用程序逻辑和 API调用，代价较大。规则引擎工业中标准的缺乏成为令人关注的重要方面。2003年11月定稿并于2004年8月最终发布的JSR 94（Java规则引擎API）使得Java规则引擎的实现得
## Java NLP 实现指南
自然语言处理（NLP）是一个快速发展的领域，它允许计算机理解、解释和生成自然语言文本。对于刚入行的开发者，使用 Java 来实现 NLP 是一个不错的选择。以下是实现整个项目的流程，包括每个步骤的详细代码示例及其解释。
### 实现流程
| 步骤 | 描述 | 预计时间 |
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机器学习是python语言的长处，而Java在web开发方面更具有优势，如何通过java来调用python中训练好的模型进行在线的预测呢？在java语言中去调用python构建好的模型主要有三种方法：1.在Java语言中，通过python的解释器执行python代码，简单来说就是在java中通过python解释器对象，传入写好的python代码，进行执行，这样的方式运行的效率非常低，而且存在很多p
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2024-01-15 06:36:42
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算法任务：1. 给定一个文件，统计这个文件中所有字符的相对频率（相对频率就是这些字符出现的概率——该字符出现次数除以字符总个数，并计算该文件的熵）。2. 给定另外一个文件，按上述同样的方法计算字符分布的概率，然后计算两个文件中的字符分布的KL距离。（熵和KL距离都是NLP自然语言处理中术语，仅仅是涉及到一两个公式而已，不影响您对代码的理解，so just try！） 说明：1. 给定的文
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2024-06-09 07:10:42
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备注：win7 64位系统，netbeans编程 NLPIR分词系统，前身是2000年发布的ICTCLAS，2009年更为现名。张华平博士打造。 实现步骤： 1、在Netbeans中，文件→新建项目→java→java应用程序；项目名称：CWordSeg； 2、将NLPIR文件下…\sample\
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2023-12-06 21:01:25
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# NLP模型推理服务器配置指南
在现代人工智能领域，自然语言处理（NLP）模型的推理服务器配置是必不可少的一步。针对刚入行的小白，本文将逐步讲解如何配置一个NLP模型推理服务器的过程，并提供详细的代码示例和相关注释。我们将把这个过程分为几个步骤，以表格的形式展示整个流程，并附带必要的图示帮助理解。
## 流程步骤
| 阶段 | 步骤
原创
2024-09-30 05:35:27
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# NLP Bert 推理使用GPU 超时问题解决方案
## 介绍
在进行自然语言处理（NLP）任务时，使用基于Bert模型的推理过程可能会因为使用GPU而出现超时问题。在这篇文章中，我将向您介绍如何解决这个问题，让您的推理过程更加高效。
## 步骤
下面是解决问题的步骤，您可以根据这些步骤逐步进行操作。
```mermaid
journey
title NLP Bert 推理使用G
原创
2024-03-08 05:12:34
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前言：21年广州荔湾区成了疫情灾区，很多人都没有工作，被居家隔离，感染病毒概率死亡率是0.005%，没有工作死亡率是100%，因此作为普通老百姓，自己开发了一个数据分析工具，叫yandas。命名实体识别是NLP中一项非常基础的任务，是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。命名实体识别的准确度，决定了下游任务的效果，是NLP中的一个基础问题。在NER任务提供了两种解决
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2023-12-21 06:09:52
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CONLP自己开发的一个自然语言处理java库，大多数算法由我自己实现。 项目地址：https://github.com/colin0000007/CONLPCONLP v2.0更新注意:由于GitHub单个文件限制100m，所以部分模型的文件我放到了网盘中,https://pan.baidu.com/s/1QYz5CariADx4jRIbPiRiDg1.前言很不幸的是这个项目基本算是停止了，当初
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2024-04-12 16:20:22
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