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
nlp学术研究 欢迎来到月度功能的第二部分，我将探讨在数字人文科学中如何使用开源软件和开源方式。 每个月，我都会介绍可用于数字人文研究的开源工具以及当今正在使用开源工具的人文研究项目。 我还将介绍有关透明度和开放交流以及如何将开放源代码方式的其他原理应用于人文科学的新闻。 让我们从对数字人文科学的解释开始。 数字人文学科是传统人文学科奖学金（或艺术，语言，历史等方面的学术研究）进入数字时代的地方
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2024-02-02 11:00:44
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笔记1：直接使用pipeline，是个人就能玩NLP直接使用Pipeline工具做NLP任务 Pipeline是Huggingface的一个基本工具，可以理解为一个端到端(end-to-end)的一键调用Transformer模型的工具。它具备了数据预处理、模型处理、模型输出后处理等步骤，可以直接输入原始数据，然后给出预测结果，十分方便。给定一个任务之后，pipeline会自动调用一个预训练好的模
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2024-02-22 14:35:17
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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
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2024-01-26 08:11:47
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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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百度词汇自然语言处理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。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中
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2023-10-02 20:31:14
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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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导读2020年5月23日，有幸受邀在中国中文信息学会青年工作委员会主办的AIS（ACL-IJCAI-SIGIR）2020顶会论文预讲会上介绍了ACL会议近年来的研究趋势，特整理成幻灯片配文字版，希望对相关领域的研究者有所帮助。由于视野所限，时间仓促，特别是ACL 2020的录用论文列表刚发布不久，因此统计的数据和得出的结论难免有失偏颇，如有不当之处，还敬请指出。另外，特别感谢组内的多位博士生帮助进
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2023-09-07 17:24:20
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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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在如今这个快速发展的科技时代，自然语言处理（NLP）成为了一个炙手可热的研究领域，吸引了大批研究者和企业的注意。NLP的研究热点主要集中在如何提高机器对人类语言的理解能力，应用场景广泛，从聊天机器人到自动翻译，从情感分析到信息抽取等。这篇博文将为你提供一个全面的NLP研究热点分析，深挖其相关技术协议，并展示如何进行实际的抓包分析，理解其报文结构和交互过程。
在协议背景中，我们可以用四象限图来展示
中国 NLP 研究正在快速发展，伴随着深度学习和大数据的进步，构建高效的自然语言处理应用已成为科研与工业界的热点。为了更好地解决“中国 NLP 研究”相关问题，我将记录下实施的全过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展。
## 环境准备
在开始之前，我们需要科学构建开发环境。这里我们保证技术栈的兼容性，以应对不同的需求和平台。以下是技术栈匹配度的四象限图。
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# NLP相关研究
## 引言
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要研究方向。它致力于使计算机能够理解、解释和生成自然语言文本，以便有效地与人类进行交互。NLP的发展已经取得了显著的进展，包括语音识别、机器翻译、情感分析和问答系统等方面。本文将介绍NLP的相关研究，包括常用的技术和算法，并提供一些示例代码进行演示。
## NLP技术和算法
### 1. 语音识别
语音识别
原创
2023-09-23 01:11:34
43阅读
1. 国际学术组织、学术会议与学术论文自然语言处理（natural language processing，NLP）在很大程度上与计算语言学（computational
原创
2022-04-11 10:16:02
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# 2023年自然语言处理(NLP)的研究热点
随着人工智能的不断发展，自然语言处理（NLP）成为了研究的重点领域之一。2023年的NLP研究热点主要包括大型语言模型（LLMs）、多模态学习、少样本学习以及模型可解释性等。本文将对这些研究热点进行解析，并附带代码示例。
## 1. 大型语言模型（LLMs）
大型语言模型（如GPT-3, BERT等）仍然是研究的焦点。这些模型具有强大的生成和理
原创
2024-10-09 05:17:24
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1. 国际学术组织、学术会议与学术论文自然语言处理（natural language processing，NLP）在很大程度上与计算语言学（computational linguistics，CL）重合。与其他计算机学科类似，NLP/CL有一个属于自己的最权威的国际专业学会，叫做The Association for Computational Linguistics（ACL
原创
2021-05-20 22:37:58
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仅供参考学习。作者：周明、段楠、韦福如、刘树杰、张冬冬微软亚洲研究院在 1998 年微软亚洲研究院成立之初，NLP 就被确定为最重要的研究领域之一。历经二十载春华秋实，在历届院长支持下，微软亚洲研究院在促进 NLP 的普及与发展以及人才培养方面取得了非凡的成就。共计发表了 100 余篇 ACL 大会文章，出版了《机器翻译》和《智能问答》两部著作，培养了 500 名实习生、20 名博士和 20 名博
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2023-10-28 07:39:40
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1. 什么是NLP自然语言处理 (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。**自然语言处理是研究在人与人交互中以及在人与计算机交互中的语言问题的一门学科。**为了建设和完善语言模型，自然语言处理建立计算框架，提出相应的方法来不断的完善设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测方法。2. NLP主要研究方向**信息抽取：**从给定文本中抽取重要的信息
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2023-08-31 18:14:30
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在近日公布的全球自然语言处理领域顶级测试GLUE中，京东探索研究院联合悉尼大学、武汉大学以及北京航空航天大学组成梦之队(JDExplore Dream Team, d-team)参与其中，其提出的织女模型Vega v1以总平均分91.3分荣登榜首夺冠，再次刷新自然语言理解技术世界纪录，超越同场竞技的微软、Facebook、斯坦福大学等企业和高校团队。值得提及的是，测试中织女模型在九个子任务中的四个
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2023-10-27 10:16:00
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