01研究动机抱怨是一种表达现实和人类期望之间不一致的言语行为[1]。人们会根据情况的严重性和紧迫性，用抱怨来表达他们的担忧或不满。轻微的抱怨可以达到发泄情绪以促进心理健康的目的，但严重的抱怨可能会导致仇恨甚至欺凌行为[2]。之前的研究主要集中在识别抱怨是否存在或其类型上，但是分析抱怨强度尤其重要，因为一定程度的抱怨可能会对公司或组织造成严重的负面后果。 图1 Jin数据集中
文章目录一.背景介绍二.LangChain简介2.1 常见应用场景三.LangChain特点3.1 优点3.2 不足四.LangChain功能4.1 基础功能4.2 功能模块4.2.1 LLM和Prompts4.2.2 Chain4.2.3 Agent4.2.4 Memory4.2.5 Embedding4.2.6 Models4.2.7 Indexes五.实战案例5.1 背景需求5.2 数据准
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2024-04-17 16:19:34
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## AIGC和NLP LLM
人工智能生成代码（AIGC）是一种利用机器学习算法自动生成代码的技术。自然语言处理（NLP）是一种处理和理解人类语言的技术。在最近的研究中，结合AIGC和NLP LLM（语言模型）可以实现更强大的代码自动生成和理解。
### AIGC
AIGC是一个基于机器学习的技术，它可以学习现有的代码库并生成新的代码。它使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或生成对抗
原创
2024-01-16 19:19:15
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## AIGC 和 NLP LLM
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）一直是人工智能（Artificial Intelligence，AI）领域的重要研究方向之一。随着技术的发展，一种名为“自动机器学习生成代码”（Automated Machine Learning Code Generation，AIGC）的方法出现了。本文将介绍AIGC和NLP L
原创
2024-01-17 18:58:05
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TextCNN经过学习与了解最后决定使用Textcnn来作为分类的模型TextCNN结构 首先，我们要注意到卷积操作在计算机视觉(CV)和NLP中的不同之处。在CV中，卷积核往往都是正方形的，比如 3*3 的卷积核，然后卷积核在整张image上沿高和宽按步长移动进行卷积操作。与CV中不同的是，在NLP中输入层是一个由词向量拼成的词矩阵，且卷积核的宽和该词矩阵的宽相同，该宽度即为词向量大小，且卷积核
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2024-09-17 11:37:55
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通过应用 NLP、CV和ASR等AI智能技术，将生活中的点点滴滴通过人工智能技术将其智能化，极大的方便了人们的生活。5月18日，百度大脑开放日厦门站企业服务专场圆满举行，百度的产品和技术专家、合作伙伴与当地软件园区的数百位企业代表齐聚一堂，全面解读百度大脑 AI 赋能企业服务中“人、财、物”三个核心场景的智能化解决方案。▲ 百度大脑开放日厦门站企业服务专场百度大脑是百度 AI 多年技术积
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2024-08-27 13:06:58
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2021 年是自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）非常高产的一年，现在是时候统计一下去年 NLP 和 ML 领域的论文了。来自剑桥大学机器学习和自然语言处理的研究员 MAREK REI 总结分析了 2021 年经典论文，并归纳了 2021 年 ML 和 NLP 出版物的统计数据，他对人工智能行业的主要会议和期刊进行了分析，它们包括 ACL、EMNLP、NAACL、EACL、CoNLL、TACL
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2023-09-04 16:54:46
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文章目录0. 引言1. A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction（ACL 2020）1.1 摘要1.2 动机1.3 贡献1.4 方法论1.4.1 BERT Encoder1.4.2 Cascade Decoder1.5 实验结果2. MrMep: Joint Extraction of Mu
# LLM是NLP的重要组成部分：揭秘大语言模型
在自然语言处理（NLP）的领域，近年来，**大语言模型（LLM）**引起了广泛关注。这些模型不仅具有强大的文本生成和理解能力，还能够在各种任务中显示出出色的表现。本文将探讨LLM在NLP中的重要性，并提供相关代码示例和关系图，帮助读者更好地理解这一主题。
## 什么是LLM？
大语言模型（LLM）是指通过海量文本数据进行训练，以学习语言规律和
原创
2024-09-07 06:24:15
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随着深度学习的发展，自然语言处理领域的难题也得到了不断突破，AlphaGo项目的主要负责人David Silver曾说“深度学习 (DL)+ 强化学习 (RL) = 人工智能 (AI)”。目前深度学习在自然语言处理上主要有哪些应用？在工程实践中是否会有哪些瓶颈？以下内容是根据达观数据联合创始人高翔在《深度学习与文本智能处理》直播的总结。 一、为什么做文本挖掘 什么是
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2023-12-18 16:09:09
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文章目录bert的优势bert的结构bert的输入bert的预训练任务bert的微调工作 bert的优势bert是Word2Vec的替代，Word2Vec文章一写过，是词嵌入的一种方法，作用是将自然语言转化为词向量。bert使用transformer为主要框架，transformer可以准确把握语句的双向关系。bert是通过自监督学习方法，自监督学习方法指在没有标签的数据集上进行监督学习，学习结
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2023-11-27 19:51:18
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构建词表是NLP任务中的一个基本要求，传统的方法是对各个句子进行分词，然后选取频率最高的N个词组成词表。但是这样的做法不可避免的会带来一些问题，如OOV问题，低频次/稀疏词的语义很难获取（因为没有训练）等。为解决上述问题，提出了subword模型。该模型的划分粒度介于词与字符之间，如将"looking"分割为“look”和“ing”两个子词，因而它能够大大降低词典的大小，同时对相近词能更好的处理s
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2024-06-25 17:44:16
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# AIGC NLP LLM: 自然语言处理的新一代模型
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的重要研究方向，旨在让计算机能够理解和处理人类语言。近年来，深度学习的快速发展为NLP带来了新的突破，其中一种被广泛应用的模型是AIGC NLP LLM。本文将介绍AIGC NLP LLM的基本原理、代码实现以及其在NLP任务中的应用。
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原创
2024-01-18 15:32:27
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# 如何实现 "AIGC NLP LLM"
## 概述
在本文中，我将教会你如何实现 "AIGC NLP LLM"。这是一个涉及人工智能、自然语言处理和深度学习的项目。作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。让我们开始吧！
## 实施步骤
以下是实施 "AIGC NLP LLM" 的步骤概述。我们将详细介绍每个步骤以及所需的代码。
| 步骤 | 描
原创
2024-01-17 19:49:47
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GCC，LLVM，Clang编译器对比
在XCode中，我们经常会看到这些编译选项（如下图），有些人可能会有些茫然，本文将对GCC4.2、LLVM GCC 4.2、LLVM compliler 2.0三个编译选项进行一个详细的介绍。 GCC GCC（GNU Compiler Collection，GNU编译器套装），是一套由
# ML与NLP的关系入门指南
在当今的技术世界中，机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）是两个迅速发展的领域。对于刚入行的小白来说，理解它们之间的关系非常重要。本文将通过流程步骤、代码示例和状态图来帮助你理解这两个领域之间的纽带。
## 整体流程
理解ML与NLP的关系，我们可以根据以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 理解什么是机器学习 |
原创
2024-09-04 04:26:09
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LLVM、Clang、GCC-C-C ++编译器的深度比较Visual C ++，GNU编译器集合（GCC）和Clang /低级虚拟机（LLVM）是业界三种主流的C / C ++编译器。Visual C ++提供了图形用户界面（GUI），易于调试，但不适用于Linux平台。因此，本文主要比较GCC与Clang / LLVM。GCC是GNU开发的一种程序语言编译器。它是根据GNU通用公共许可证（GP
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2024-04-26 16:48:57
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预训练模型(Pretrained model)：一般情况下预训练模型都是大型模型，具备复杂的网络结构，众多的参数量，以及在足够大的数据集下进行训练而产生的模型.在NLP领域，预训练模型往往是语言模型，因为语言模型的训练是无监督的，可以获得大规模语料，同时语言模型又是许多典型NLP任务的基础，如机器翻译，文本生成，阅读理解等，常见的预训练模型有BERT, GPT, roBERTa, transfor
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2024-01-11 00:33:02
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OCR也叫作光学字符识别，主要用到了CNN来提取特征以及RNN来对序列进行分析相关性，这两者后来就结合而成了CRNN。然后还用CTC(Connectionist temporal classification)作为损失函数来解决对齐问题。CNN简介卷积神经网络里有一个概念叫做感受野。感受野是用来表示网络内部不同神经元对图像的感受范围，也就是在CNN中表示原图的区域大小，那是因为CNN关注局部像素的
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2023-12-06 20:42:48
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1.ERNIE 1.0 完成快递单信息抽取命名实体识别是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方案，一类LSTM/GRU + CRF，通过RNN类的模型来抽取底层文本的信息，而CRF(条件随机场)模型来学习底层Token之间的联系；另外一类是
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2024-02-28 14:20:39
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