在基本熟悉了JDK7中异步IO的关键类,以后有助于我们深入学习。在java语言和平台中，存在广泛使用的网络开源库屈指可数。netty 和mina出自韩国人之手，netty和mina主要使用select网络模型，主要使用jdk中的nio类库。netty 和mina在各个行业被广泛使用。 netty 和mina 以及 java nio本身都是对reactor 模式的实现。在操作系统层面都是通过sele
## Java NLP 开源框架
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。NLP 可以用于诸如文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等多个应用场景。在 Java 开发中，有许多开源的 NLP 框架可以帮助我们实现这些功能。本文将介绍几个常用的 Java NLP 开源框架，并给出
原创
2023-08-27 06:41:29
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Ⅰ. NLP数据集整理中英文NLP数据集搜索平台，点击搜索一、情感分析ID标题更新日期数据集提供者说明关键字类别备注1weibo_senti_100k无无带情感标注新浪微博，正负向评论约各 5 万条微博二分类任务无2Weibo Emotion Corpus2016The Hong Kong Polytechnic University微博语料，标注了7类 emotions: like, disgu
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2024-03-14 11:28:57
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本篇讲述FNLP自然语言处理库和jieba中文分词库的安装与使用，FNLP自然语言处理库适合Java开发者学习中文分词处理，jieba中文分词库适合Python开发者学习中文分词处理。通过本篇的学习，可以掌握如下内容。● FNLP分词库的安装与使用● jieba分词库的安装与使用注意：本篇如无特殊说明，所涉软件均在Windows操作系统下操作。Java和Python均使用eclipse集成开发工具
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2023-09-16 12:12:58
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Transformer的具体算法在论文《Attention Is All You Need》中描述。论文中展示了该模型的训练准确性高于之前所有模型，训练时间明显低于之前的模型，在训练集内容较少时训练效果也很好。它使用8个P100的GPU训练12小时即可生成基本翻译模型，其参数规模6.5M。
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2023-06-30 17:59:46
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Kyle Wiggers，2019年5月2日上午4:00 去年，英特尔的人工智能实验室(Intel’s AI Lab )——一个由机器学习研究人员和工程师、数据科学家和神经科学家组成的跨学科团队——公布了NLP架构(自然语言处理Natural Language Processing)：一个由开放源代码的人工智能模型库、编码笔记本和专为一系列自然语言处理任务构建的框架。它瞄准一种情绪分析
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2023-08-12 15:12:21
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1.什么是NLP？ NLP=NLU（natural language understanding 通过文本来理解意思）+NLG(natural language generation 通过语义来生成文本)2.NLP与计算机视觉相比较？ NLP相对于计算机视觉的处理来说难度较大，主要表现在： 我们看文本的时候是想知道文本背后的意思，一句话在不同的场景下可能有不同的意思，而图片是所见即所得。3.NLP
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2023-08-04 11:51:25
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引言随着互联网的快速发展，大规模文本处理成为了许多行业和领域中的重要问题。在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域，尤其是语言建模、机器翻译等任务中，模型的效果往往决定了整个系统的性能。近年来，深度学习技术在NLP领域取得了显著的成果，其中基于深度学习的语言模型尤为引人注目。本文旨在探讨基于深度学习的语言模型在文本处理中的应用，以及其在实际场景中的优势
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2024-08-16 09:56:40
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# Java常用的NLP框架
自然语言处理（NLP）是让计算机能够理解、解读和生成自然语言的重要技术。在Java中，有许多强大的NLP框架可以帮助开发者进行文本分析、情感分析、分词和其他语言处理任务。本文将介绍几种常用的Java NLP框架，并通过代码示例来展示其用法。
## 常用NLP框架
下面列出了几种在Java中比较流行的NLP框架：
1. **Apache OpenNLP**
2.
原创
2024-09-24 05:15:14
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# NLP开源框架实现指南
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何实现一个NLP开源框架。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解整个过程并指导你使用相应的代码。
## 整体流程
下面是实现NLP开源框架的整体流程，我们将按照这些步骤逐步进行。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 安装必要的依赖 |
| 2. | 准备数据集 |
| 3. | 数
原创
2023-10-17 04:55:06
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在当今技术蓬勃发展的时代，自然语言处理（NLP）技术框架的选择和实施显得尤为重要。NLP技术框架不仅可以帮助企业在文本分析、情感分析和语言翻译等领域取得进展，还可以为数据驱动的业务决策提供支持。本文将详细探讨如何有效解决NLP技术框架的问题。
## 环境预检
在构建NLP技术框架之前，首先需要进行环境预检。这项检查包括四个主要维度：硬件、软件、模型支持及网络配置。我们将此信息整理成四象限图，以
huggingface NLP工具包教程1：Transformers模型本课程会通过 Hugging Face 生态系统中的一些工具包，包括 Transformers， Datasets， Tokenizers， Accelerate 和 Hugging Face Hub。课程简介如下：第 1 章至第 4 章将介绍 Transformers 库。包括 Transformer 模型的工作原理，如何使
目录前言1.图像领域的预训练2.NLP的预训练2.1语言模型2.2word embedding考古史2.2.1Word2Vec2.2.2ELMo2.2.3GPT2.2.4Bert2.2.5Bert的改进3.预训练语言模型的数据集和基准测试4.预训练语言模型的扩展方法4.1 模型压缩方法4.2 预训练语言模型与知识4.3 多模态方法 5.总结与展望前言本人是小白一枚，目前还在学习当中，文章
# NLP 技术框架
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域一个重要的研究方向，它涉及识别、理解和生成人类语言的能力。NLP 技术框架是实现 NLP 相关任务的一种结构化方法，它包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估等模块。在本文中，我们将介绍 NLP 技术框架的基本概念，并通过一个简单的代码示例来演示其应用。
## NLP 技术框架的
原创
2024-04-27 07:24:36
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一、引言主流的深度学习基础框架有很多：tensorflow、pytorch、paddlepaddle、keras、caffee等等。随着以Bert、GPT系列为代表的NLP预训练语言模型的诞生，对于NLP的语言模型研究走向了大规模预训练之路。在CV领域，随着GAN、Diffusion Model、Transformers与传统CV技术的结合，也逐步走向了大模型之路，DALL·E2的爆炸效果也是基于
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2024-01-18 20:56:54
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什么是自然语言处理？计算机可以根据人类语言建模成计算机可以理解的信息，并且可以将这些信息利用起来，实现一个有用的系统。语言模型(Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram)频率派：统计不同词汇出现频率，从而知道某个词汇之后出现下一个词的概率。放弃寻找语言中的规律，直接以概率的方式预测最有可能出现的词汇。语言模型：用于评估文本符合语言使用习惯程度的模型。计算一句话出现的概率，随着句子长度增加，后
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2024-01-08 22:44:56
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# 如何使用框架实现自然语言处理（NLP）
在这一篇文章中，我们将学习如何使用常见的NLP框架来实现一个简单的自然语言处理项目。我们将分步骤地进行讲解，并提供相应的代码片段，以帮助初学者理解。
## 项目流程
首先，让我们来看一下实现一个NLP项目的流程。以下是各个步骤的概述：
| 步骤 | 描述 | 工具/框架 |
|--
# 开源NLP框架简介及使用指南
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言。开源NLP框架为开发者提供了强大的工具和资源，帮助他们构建高效、准确的自然语言处理应用程序。本文将介绍几种流行的开源NLP框架，并通过代码示例演示其基本用法。
## 常见的开源NLP框架
### 1. s
原创
2024-03-03 05:32:58
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编辑：张倩、小舟在这篇论文中，来自谷歌的研究者提出了一种统一各种预训练范式的预训练策略，这种策略不受模型架构以及下游任务类型影响，在 50 项 NLP 任务中实现了 SOTA 结果。当前，NLP 研究人员和从业者有大量的预训练模型可以选择。在回答应该使用什么模型的问题时，答案通常取决于需要完成什么任务。这个问题并不容易回答，因为涉及许多更细节的问题，例如使用什么样的架构？span corrupti
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2023-12-26 22:22:31
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这里写目录标题一、前言二、语言模型组件1、MitieNLP2、SpacyNLP三、分词器1、WhitespaceTokenizer2、JiebaTokenizer3、MitieTokenizer4、SpacyTokenizer5、自定义分词器 一、前言RASA在处理对话时，整体流程是pipeline结构，自然语言理解（NLU）、对话状态追踪（DST）以及对话策略学习（DPL）一系列流程处理下来，
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2024-06-14 22:28:42
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