目前市场上主流的稳定版当然还得属Java 8和Java 11，而目前大部分公司的生产环境还是Java 8居多。 所以如果从自学角度出发，我觉得这两个版本都OK，其他中间的一些比如Java 9、Java 10这些非稳定版就不用考虑了。 Java11 vs Java8Java 11相对于Java 8确实有一部分进化，除了有很多内部的升级（比如开销和时延更低的GC、TLS1.3加持等等）之外，对于初学使
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2024-09-26 19:30:40
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此文最大的贡献，可能是在NLP和CV两大领域之间架起了一座更简便的桥梁。此前，大名鼎鼎的GPT和BERT已经将大型自然语言处理（NLP）模型的性能提升到了一个新的高度。直观点讲，就是事先遮住一些文本片段，让AI模型通过自监督学习，通过海量语料库的预训练，逐步掌握上下文语境，把这些被遮住的片段，用尽可能合乎逻辑的方式填回去。这和我们做「完形填空」的方式有些类似。经过海量数据的学习和训练，AI模型慢慢
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2023-07-31 23:26:51
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nlp情感分析经典书籍推荐 In this tutorial, I will explain how to calculate the sentiment of a book through a Supervised Learning technique, based on Support Vector Machines (SVM). 在本教程中，我将解释如何基于支持向量机(SVM)通过监督学习
最近看到了一篇很不错的博客，里面列了一些面试问题汇总，但是排版比较不容易看，而且原作者没有提供完整的答案，在此就基于原作者的思路，完善一下其内容。原作者的文章将文章分为三个部分，分别是机器学习，深度学习，opencv相关。一、机器学习方面（1）LR与SVM的区别本质区别是loss函数的不同： 上面是LR的，下面是SVM的loss函数，可以看到，最明显的是SVM的loss函数自
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2024-01-14 16:21:56
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众所周知，自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）是人工智能的两大热门领域。近年来，随着深度学习等技术的发展，计算机视觉领域发展很快，越来越多的应用开始落地。与之相比，NLP 领域目前的进展如何？昨天，有人在 Reddit 上发出了疑问：是否我们和 NLP 的突破之间还有很长一段距离？这个问题引发了人们的热烈讨论。问题我现在对于自然语言处理（NL
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2023-10-22 09:16:20
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最近在研究NLG，看了很多资料顺便整理一下收获。使用DeepLearning技术在NLP领域，最初是从词向量和RNN开始的。词向量（Embedding/Word2Vec）词向量早在2003年就被提出了，当时机器学习都不火，所以没引起注意。但是随着深度学习大行其道，词向量重新火了起来。词向量的原理也很简单，通过比对两个字或词的上下文来判断两个字或词的相似程度，比如 “我” 和 “咱” 这两个词经常出
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2024-06-27 21:00:52
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目录BERT和GPT简介BERT和GPT核心差异GPT的优势GPT的劣势总结随着近期ChatGPT的火热，引发各行各业都开始讨论AI，以及AI可以如何应用到各个细分场景。为了不被时代“抛弃”，我也投入了相当的精力用于研究和探索。但在试验的过程中，我的直观感受是，NLP很厉害，但GPT并不好用，反倒是BERT更加顺手，如臂使指。同样是大语言模型，那引爆AI浪潮的，为什么是GPT，而不是BERT呢？尝
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2024-05-24 15:47:04
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作者：咏江达摩院NLP团队在国际多语言复杂命名实体识别大赛获得10个第一、2个第二，13个track平均F1较排名第二的团队超过+2%，相关NER技术在国际顶级会议ACL、EMNLP发表10+篇论文，分别通过AliNLP平台和阿里云NLP推广到集团内外，同时在集团内部重点推广多语言搜索AE和ICBU。一、背景SemEval（Semantic Evaluation）是由国际计算语言学协会（Assoc
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2023-08-04 13:27:21
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文 | 小戏让我们来大胆设想一个场景，老板突然发财搞到一笔钱，大手一挥给你五百万，让你去做自然语言处理的研究，你该先研究哪一个细分领域？机器翻译好像不错，信息抽取也很必要，对话系统更是 N...
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2022-09-15 14:22:12
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智能电话机器人公司在介绍电话机器人技术的时候，都会提到三大核心技术：ASR、NLP、TTS，也都会说是公司自主研发的技术。然而，市场上大多数电话机器人公司的这三大核心技术都不是自己的，都是租用或者免费接入阿里、百度、科大讯飞的开放版引擎系统。今天，我们来了解一下智能电话机器人的其中一个技术：自然语言处理，简称为NLP。什么是自然语言处理？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。
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2023-12-09 12:57:41
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A Survey on Transformer Compression目录0. 摘要1. 简介 2. Transformer 的概念3. 架构保留的压缩3.1 量化3.1.1 量化概述3.2 知识蒸馏3.2.1 知识蒸馏概述4. 架构自适应的压缩4.1 修剪4.1.1 修剪概述5. 其他方法6. 结论和未来方向0. 摘要基于 Transformer 架构的大型模型在人工智能中发挥着越来越
介绍，源码主要完成了bert预训练的两个TASKMasked LM（Masked Language Model） 一个句子中每个词有15%的概率会被选中进行设置，设置的规则有三种：
80%的概率设置为[MASK]用于学习10%的概率设置为原单词，为了进行下游任务10%的概率设置为随机单词，类似负采样操作NSP（Next Sentence Prediction） [CLS]用于句子的标签，[S
一、nlp1. 机器翻译中的nlp技术1.1 seq2seq组成：encoder + decoder（两者都是RNN）流程：encoder输入源语言 ---> 输出这个句子的embedding --> 输入decoderencoder:decoder:1.2 LSTM2. elmo、GPT、bert三者之间有什么区别？相同点
elmo 和 BERT 都是双向的模型，但
# 如何实现“哪个大学的NLP好”的问题解析
在这个快速发展的科技时代，NLP（自然语言处理）成为了许多学生和专业人士关注的热门话题。对于刚入行的小白来说，了解如何寻找具有优秀NLP课程的大学是一项重要的技能。本文将为您详细介绍整个流程，并为您提供必要的代码示例，助您顺利完成这一目标。
## 1. 整体流程
要实现“哪个大学的NLP好”这一问题的回答，可以遵循以下五个步骤：
| 步骤 |
# 如何实现"NLP报考哪个大学"
## 一、流程表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 收集数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 模型训练 |
| 4 | 模型评估 |
| 5 | 结果展示 |
## 二、详细步骤及代码
### 1. 收集数据
首先，我们需要收集关于大学的数据，包括大学名称、专业、学费、地理位置等信息。
### 2. 数据预
原创
2024-07-12 05:14:50
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Automatic Speech Recognition ASRASR就是将声学信号转化为文本的系统 语音是一种自然的用户接口：传统ASR:传统做法的主体是生成式语言模型，建模声学信号与文本的发音特征的联合概率，但pipeline的不同部分掺杂了不同的机器学习模型 现代ASR：神经网络兴起之后，人们发现传统pipeline中的每个模型都可以被一种对应的神经网络所替代，并且取得更
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2024-01-13 14:08:40
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十三量子位 报道 | 2019年，自然语言处理(NLP)都取得了哪些突破？提到NLP，BERT可以说是家喻户晓。在情感分析、问答、句子相似度等多个 NLP 任务上都取得了优异的成绩。而且，无论是在类似于Kaggle这样的竞赛，或者媒体报道中，也总能看到它的身影。它发表于2018年末，自那之后的一年，NLP和NLU(自然语言理解)领域有了较大的发展。那么，以BERT的发布作为时间节点，本文便梳理了一
数据实战派2月24日，第 60届国际计算语言学协会年会（ACL 2022）公布接收结果。值得一提的是，该结果系大会采用 ACL Rolling Review 机制后的首次尝试。根据官方公开信息，现将多支国内团队的录取结果汇总如下，包括清华NLP团队、中科院计算所跨媒体计算课题组（ICTMCG）、北京语言大学语言监测与智能学习研究组（BLCU-ICALL）、中科院软件所中文信息处理实验室，入选论文方
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2024-02-27 06:40:53
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文章目录第十六章 NLP16.0 NLP 发展史简述第一个浪潮：理性主义第二波浪潮：经验主义第三波浪潮：深度学习16.1 如何理解序列到序列模型？16.2 序列到序列模型有什么限制吗？16.3 如果不采用序列到序列模型，可以考虑用其它模型方法吗？16.4 如何理解词向量？16.5 词向量哪家好？16.6 解释一下注意力机制的原理？16.7 注意力机制是不是适用于所有场景呢？它的鲁棒性如何？16.
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2024-07-17 15:52:07
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随着信息产业的迅猛快速的发展以及Internet/Web技术的快速普及，使海量数据不断产生。随之而来的问题是如此多的数据让人难以消化，无法从表面上看出他们所蕴涵的有用信息，从而不能有效地进行分析处理。 数据是进行信息化处理的基础，从数据中获取重要信息并将其转化为实际的生产和应用效果变得越来越广泛，也推动着社会生产和市场经济的快速发展。尽管现代的数据库技术已经相当优秀能够使我们使我们很容易的存
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2023-10-02 06:28:44
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