作者： 杨亦诚任务背景情感分析 ( Sentiment Analysis )情感分析旨在对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，其广泛应用于消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域，具有很高的商业价值。例如：食行生鲜自动生成菜品评论标签辅助用户购买，并指导运营采购部门调整选品和促销策略；房天下向购房者和开发商直观展示楼盘的用户口碑情况，并对好评楼盘置顶推荐；国美搭建服务智能化评
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2023-12-12 17:16:37
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RNNN vs N -RNNN vs 1 -RNN1 vs N -RNN** N vs M -RNN**传统RNN g-blog.csdnimg.cn/b99d35a6061a471a990b0f014146c398.png)import torch
import torch.nn as nn
# 输入x的特征维度，词嵌入的维度
# 隐藏层神经元的个数
# 隐藏层的层数
rnn = nn.RNN
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。一. 从encode和decode说起encode和decode是一个非常常见的结构。encode可以理解为从输入得到特征的过程，而decode可以理解为从特征得到结果的过程。同样适用https://zhuanlan
# 飞桨NLP模型本地部署指南
在当今自然语言处理（NLP）领域，飞桨（PaddlePaddle）是一个非常强大且易用的深度学习框架。本文将向刚入行的小白解释如何实现飞桨NLP模型的本地部署。我们将通过以下几个步骤来完成这一任务。
## 部署流程概览
下面是部署飞桨NLP模型的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
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# NLP模型的部署：从训练到应用
自然语言处理（NLP）模型在近期的科技进步中得到了广泛的应用。然而，将训练好的模型成功部署到生产环境中，以便实际使用，是一个颇具挑战的任务。本文将概述NLP模型的部署过程，并提供相应的代码示例，帮助你理解这一过程。
## 部署流程概述
将NLP模型部署到生产环境通常包括以下几个步骤：
1. **模型训练**：使用数据集训练模型。
2. **模型保存**：
原创
2024-10-13 05:50:54
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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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这篇文章记录一下搭建一套NLP开发工具的流程。我们将使用python作为我们的开发语言，原因很简单：通用、易于设置、提供了很多的计算库，包括从深度学习到概率推理，再到数据可视化等等的各个领域；我们将使用Anaconda 来设置python:Windows1.安装anaconda:官网地址：前往下载，页面底端有anaconda的下载链接，请注意选择适当的python版本下载完成直接点击安装安装完成后
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2024-07-17 18:01:23
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## NLP模型部署：从训练到应用
自然语言处理（NLP）作为一种重要的人工智能技术，已经在我们的日常生活中得到了广泛应用。随着NLP模型的不断进步和成熟，合理地将这些模型部署到生产环境中变得极为重要。本文将探讨NLP模型的部署过程以及其中的关键技术。
### 什么是NLP模型部署？
NLP模型部署是将训练好的NLP模型集成到实际应用程序中的过程。这包括将模型转化为可供使用的格式、设置API
原创
2024-09-08 03:39:03
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探索NLP模型的未来：Happy-zyy/NLP-Model去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在人工智能领域中，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是不可或缺的一环，它赋予了机器理解、生成和解析人类语言的能力。 是一个专注于NLP模型开发与应用的开源项目，致力于为开发者提供易用且高效的解决方案。项目简介该项目由Happy-z
ELMo和GPT认识ELMO模型本质: Embeddings from Language Models.解决的问题: 多义词的问题结构图结构:最下层是embedding层中间是双向的LSTM最上层是词向量表征 2L+1 L —> 层数ELMo的预训练过程第一个阶段: 预训练语言模型第二个阶段: 根据下游任务, 去动态调整word embedding的向量表示,然后将去融入到之前的向量中, 就
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2023-09-19 10:52:19
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2023-09-25 08:50:34
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百度的“2020语言与智能技术竞赛”开赛了，今年有五个赛道，分别是机器阅读理解、推荐任务对话、语义解析、关系抽取、事件抽取。每个赛道中，主办方都给出了基于PaddlePaddle的baseline模型，这里笔者也基于bert4keras给出其中三个赛道的个人baseline。思路简析这里简单分析一下这三个赛道的任务特点以及对应的baseline设计。阅读理解样本示例：{
"context"
今天我们要开发一个用来识别垃圾短信(邮件)的NLP机器学习模型,并将其部署在Flask的Web平台上，我们的NLP机器学习系统的开发过程是这样的:1.线下训练模型-->2.将模型部署成一个web服务-->3.线上实现预测。开发一个NLP模型，并在线下完成训练将训练好的模型部署成一个web服务在线供用户使用当我们开发好一个机器学习模型后,如何来部署这模型,如何让其他用户方便的使用它呢？目
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2023-08-30 13:21:42
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在前面所有的模型训练和预测中，我们训练好的模型都是直接通过控制台或者 Jupyter Notebook 来进行预测和交互的，在一个系统或者项目中使用这种方式显然不可能，那在 Web 应用中如何使用我们训练好的模型呢？本文将通过以下四个方面对该问题进行讲解：微服务架构简介；模型的持久化与加载方式；Flask 和 Bottle 微服务框架；Tensorflow Serving 模型部署和
在这篇博文中，我们将深入探讨如何通过“PaddleServing”来部署自然语言处理（NLP）模型。PaddleServing 是一款轻量级、高性能的在线推理服务框架，适用于大规模的深度学习模型部署，为使模型能够高效服务于生产环境，PaddleServing 依赖于良好的环境准备和系统配置。
### 环境准备
在开始之前，确保您的环境符合以下软硬件要求：
- **硬件要求**：
- 处理
19年，百度提出了知识增强的语义表示模型ERNIE(Enhanced Representation from knowledge Integration), 并发布了基于百度自己开发的深度学习框架PaddlePaddle的开源代码和模型，在语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析、问答匹配等自然语言处理(NLP)各类中文任务上模型效果全面
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2023-10-08 14:17:30
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近年来，基于Transformer结构使用海量数据自监督训练得到的预训练模型不断刷新着自然语言处理各项任务的最好成绩，同时被不断刷新的还有模型规模，大力出奇迹不再只是玩梗。不断上升的模型规模给预测部署带来了巨大困难。模型压缩技术的发展使得这个问题得到了缓解。模型压缩能够保证一定精度的情况下，降低模型大小，进而减少推理时间，同时提升内存和计算效率。当前模型压缩的基本方法主要包括量化、裁剪和蒸馏。量化
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2023-09-18 00:07:46
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虽然2020年的时候，飞桨与瑞芯微Rockchip旗下AI芯片RK1808、RK1806正式完成适配，充分兼容飞桨轻量化推理引擎Paddle Lite。但那个时候用起来还是很难。两年之后，再来看这部分，感觉提升的部分很有限，但是思路还是清晰了不少。 瑞芯微对于隔壁的TF和Pytorch的支持其实是比飞桨更完备的，这其中有一部分历史原因，但是随着飞桨的不断发展，之后瑞芯微肯定会对飞桨有更好的支持。
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2023-10-03 13:31:27
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现在深度学习越来越火了，在NLP领域主要使用CNNs、RNNs、GNNs以及attention机制。尽管这些模型取得了一些成绩，但是和CV相比，还是有些差距的，主要原因是大部分NLP任务的监督学习数据很少，而深度学习模型的参数有很多，需要大量的数据才可以学习好，否则就会发生过拟合现象，这就导致NLP模型一般都是1-3层的浅层神经网络。 
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2023-11-16 23:42:10
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# Kubeflow部署NLP大模型指南
近年来，自然语言处理（NLP）领域的发展迅猛，大模型如GPT-3、BERT和T5等在多个应用场景中表现出色。为了有效部署和管理这些大规模模型，Kubeflow成为一个备受欢迎的选择。本文将介绍如何使用Kubeflow部署NLP大模型，并提供相应的代码示例与示意图。
## 什么是Kubeflow？
**Kubeflow**是一个在Kubernetes上
原创
2024-10-14 04:24:34
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