图神经网络（Graph Neural Networks GNNs）最近在图机器学习（Graph Machine Learning GML）研究中很火，并在节点分类（node classification）任务上表现很好。但是，对于大规模工业界的应用来说，主流的模型仍然是多层感知机（Multilayer Perceptron MLP）（PS：一般而言，MLP 的表现要比 GNN 差很多）。造成这种学
机器学习（MachineLearning）简称ML。机器学习属于人工智能的一个分支，也是人工智能的和核心。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动”学习“的算法，利用计算机从数据中找出规律，从而应用于对不确定场景的决策，最终让数据变现。深度学习（DeepLearning）简称DL。最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解
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2023-07-17 16:34:43
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1.加载lib/头文件分两种方法：(1)适用于当前项目1 第一步：项目->属性->C/C++->常规->附加包含目录(浏览.h文件的路径) 添加包含文件
2 第二步：项目->属性->C/C++->链接器->输入->附加依赖项(写入lib的名称) 添加库文件
3 项目->属性->C/C++->链接器->输入-&
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2024-07-01 08:06:08
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# 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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本文选取的领域和方法很大程度上受到自身兴趣的影响，所选择的话题偏向于表征学习和迁移学习，也偏向于NLP。我尽量覆盖自己听到看到的所有论文，但是也可能会遗漏很多相关的工作，请读者不要拘束，直接在底下评论。我主要讨论以下几个重要方向：预训练模型的变大和缩小基于检索增强(retrieval-argumented)的文本生成少样本学习对比学习超越准确率的评测大型语言模型的现实担忧多语种Image Tran
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2024-03-14 11:25:28
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【2022全国科技周】情感计算科普讲座：CV语义个性化，NLP多模态，Voice语音，人脸情绪，脑电情感 提示：不知道有没有回放CSIG情感计算与理解专委会于5月27日上午9点举办“情感计算”科普讲座，欢迎大家和自己的研究生参加，会议和直播的链接如下： 直播时间：2022年05月27日9:00 - 12:00 直播地址：腾讯会议号：652-756-332 文章目录【2022全国科技周】情感计算科普
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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爬虫：scrapy, beautiful soup自然语言处理：nltk, Pattern (Google, Twitter, and Wikipedia APIs, a web crawler, a HTML DOM parser), 结巴分词科学计算：NumPy, SciPy, matplotlib机器学习、数据挖掘：scikit-learn, pandas, MDP (neural
原创
2015-02-07 16:01:05
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毕业设计中需要利用NLP和ML技术来解决问题，这一个阶段对这些技术进行学习和应用。 NLP 技术 NLP学习主要参考书籍：用Python进行自然语言处理（中文） http://www.nltk.org/ 可以解决分词（stem和lamma）、分句、词性标注、以及wordnet同义词分析、句子结构分析、实体识别等 &
NLP属于ML吗？这是一个常见的争论话题。自然语言处理（NLP）作为一个重要的人工智能领域，其发展离不开机器学习（ML）的支持。在这篇博文中，我们将深入探讨这一关系，并为感兴趣的读者们提供实用的迁移指南、实战案例和性能优化的方法。
### 版本对比
首先，我们来了解NLP和ML之间的版本对比。NLP的发展历程与机器学习密切相关。我们可以绘制一条时间轴来展示NLP与ML的版本演进史，包括关键的里程
这段话引用了很多次： 事实上，如果我们把人工智能相关的技术以 是计算能力么，应该不是，心算速度快的人我们一般称之为天才。 是反应能力么，也不是，
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2022-12-16 21:57:10
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机器学习已经发展了很久，它的历史可以追溯到1959年，但是如今此领域的发展速度可以说是空前的。在最近的几篇文章中，我讨论了人工智能领域为何会在现在以及不久的将来持续蓬勃发展。如今很多对机器学习感兴趣的同学都普遍表示入门很难。在准备博士课题的期间，我尝试在网络上搜索与机器学习和自然语言处理相关的优秀资源。当我找了一个有趣的教程或者视频，从这个教程或者视频出发我又可以找到三四个更多的教程或视频，最终就
原创
2021-01-22 13:48:34
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目录一、分词工具二、分词工具底层算法1.前向最大匹配2.语言模型3.维特比算法一、分词工具现有的分词工具有很多，比较常用的是jieba分词，直接调用cut方法即可。可以通过add_word添加jieba词库中没有的词。也有其他的工具，这里简单列举几个以及网址。二、分词工具底层算法1.前向最大匹配前向最大匹配是一种贪心算法。比如我们需要分词的句子是“我们经常有意见分歧”，并且我们的词典如下面所示：我
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2023-10-31 11:02:56
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来源：图灵人工智能 日常生活中, 人类至少利用视觉, 听觉等多种感官理解周围环境, 通过整合多种感知模态, 形成对事件的整体认识. 为使机器更好地模仿人类的认知能力, 多模态认知计算模拟人类的“联 觉”(Synaesthesia), 探索图像, 视频, 文本, 语音等多模态输入的高效感知与综合理解手段, 是人工 智能领域的重要研究内容, 也是实现“通用人工智能”的关键之一. 近年来, 随
在过去的两年中，Python编程语言几乎一直位居所有技术趋势榜首，因此毫不奇怪，它在O'Reilly对最常用主题和热门搜索字词的年度分析中获得了另一个“最受欢迎”排名通过其在线学习平台。但是，Python最新的“蓝丝带”的原因值得注意：根据O'Reilly的说法，这是数据科学家，人工智能(AI)和机器学习(ML)工程师的需求。Python是AI，ML和自然语言编程(NLP)开发的首选语言，这在很大
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2023-12-13 06:08:49
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作为计算机视觉领域的一个分支，OCR对于人机交互相当具有重要性。
在人机交互方面，大多人想到的都是语音交互，毕竟这是人类之间运用率最高的交流方式，且语音识别、自然语言理解等技术目前也发展的相当不错。
但是，我们也不得不忽视这样一个事实：我们每天都被文字所包围，像每天办公的文件、上课的板书、商品的介绍等等都是由文字组成的，并且这些文字在某
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2024-06-15 09:13:10
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一直在做文本处理，但感觉做的很分散 没有系统，也没有发现很好的关于NLP的书籍。如果有，请推荐。 现在尝试着总结自己遇到的文本处理技术。1、工具linux 文本处理工具 awk sed 比较常用
推荐两篇左耳朵耗子的博客。我很喜欢的大牛，还有幸和他聊了20分钟，O(∩_∩)O哈哈~
AWK 简明教程
sed 简明教程
python 文本处理 这个也是文本处理的常
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2024-05-14 21:09:36
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自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个分支，它的目的是让计算机能够理解、分析、生成自然语言文本。NLP技术已经广泛应用于各个领域，例如机器翻译、语音识别、情感分析等。其中，基于大规模预训练模型的自然语言生成技术在近几年得到了极大的发展，ChatGPT就是其中的代表。ChatGPT是一种基于Transformer架构的大规模预训练语言模型
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2023-08-08 21:23:57
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改变世界的七大NLP技术，你了解多少？（上）在第1部分中，我介绍了自然语言处理（NLP）领域以及为其提供支持的深度学习。我还介绍了NLP中的3个关键概念：文本嵌入（字符串的矢量表示），机器翻译（使用神经网络翻译语言），以及Dialogue和Conversations（可以实时与人进行对话的技术）。在第2部分中，我将介绍另外4项重要的NLP技术，你应该关注这些技术，以跟上这一研究领域快速增长的步伐。
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2024-05-22 16:43:38
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ChatGPT 火遍了全网，多个话题频频登上热搜。见证了自然语言处理（NLP）技术的重大突破，体验到通用技术的无限魅力。GPT 模型是一种 NLP 模型，使用多层变换器（Transformer）来预测下一个单词的概率分布，通过训练在大型文本语料库上学习到的语言模式来生成自然语言文本。而 NLP 技术是人工智能领域的重要研究分支，被视为人工智能皇冠上的明珠。图灵测试的假设就是针对自然语言处理技术而设
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2023-11-11 21:11:44
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