NLP之kenlm：kenlm的简介、安装、使用方法之详细攻略目录kenlm的简介kenlm的安装kenlm的使用方法1、基础用法(1)、计算句子概率 (2)、生成句子 (3)、计算句子的困惑度2、kenLM统计语言模型构建与应用3、使用kenlm库来计算一个句子的概率kenlm的简介 kenlm是一款语言模型工具包。KenL
Cron定时任务在实际的应用项目中，定时任务的使用是很常见的。你是否有过 Golang 如何做定时任务的疑问，莫非是轮询？
在本文中我们将结合我们的项目讲述 Cron介绍我们将使用 cron 这个包，它实现了 cron 规范解析器和任务运行器，简单来讲就是包含了定时任务所需的功能Cron表达式格式字段名是否必填允许的值允许的特殊字符分（Minutes）Yes0-59* / , -时（Hours）Y
目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法：在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配
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2023-10-11 21:05:26
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nlp2各种词向量预训练比较:word2vecskip gram和cbow的优缺点负例采样和层次化softmax各自的优缺点介绍下Hierarchical Softmax，怎么更新参数Negative Sampling:word2vec的优缺点:FasttextgloveN-Gram主题模型seq2seq&attentiontransformerBERTALBERTELMOGPT-2XL
NLP一般的处理流程为：原始文本（raw data）--->分词（Segmentation）---->清洗数据（Cleaning）---->标准化（Normalization）---->特征提取（Feature Extraction）----->建模（Modeling）1：分词常见的分词工具有：Jieba分词https://github.com/fxsjy/jieba
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2024-02-29 12:33:47
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语义解析（Semantic Parsing）是自然语言处理技术的核心任务之一，涉及语言学、计算语言学、机器学习以及认知语言等多个学科，在近几年中获得了广泛关注，语义解析任务有助于促进机器语言理解的快速发展。 本文重点介绍语义解析技术中的Text-to-SQL任务，让机器自动将用户输入的自然语言问题转成数据库可操作的SQL查询语句，实现基于数据库的自动问答能力。 任务介绍及研究动
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2024-10-23 08:47:36
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ansible cron 模块就是计划任务，很简单backup：操作之前先备份目标主机上的原计划任务cron_file：如果指定该选项，则用该文件替换远程主机上的cron.d目录下的用户的任务计划day： 指定日（1-31，*，*/1,……）hour：指定小时（0-23，*，*/2，……）minute：指定分钟（0-59，*，*/3，……）month：指定月（1-12，*，*/4，……）weekd
原创
2016-12-28 19:37:36
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# 如何实现NLP2SQ
## 1. 流程
以下是实现NLP2SQ的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 模型训练 |
| 4 | 模型评估 |
| 5 | 应用部署 |
## 2. 每一步的具体操作
### 步骤1：数据收集
在这一步，你需要收集用于NLP2SQ的数据。
```markdo
原创
2024-06-11 04:13:53
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简介SpringBoot中定时任务的使用新建一个SpringBoot项目这里我们不需要导入什么依赖，只需要spring-boot-starter就可以了<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter</
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2024-03-18 18:14:12
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word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；并且，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。随着深度学习（Deep Learning）在自然语言处理中应用的普及，很多人误以为word2vec是一种深度学习算法。其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络。另外需要强调的一点是，word2vec是一个计算word
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2023-10-10 20:51:05
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什么是Word2VectoWord2vec是一种用于将词语表示为向量的技术，它可以将每个词语映射到一个固定长度的向量空间。这些向量可以用于许多自然语言处理应用程序，如词语相似度计算和分类。Word2vec的主要优势在于它可以将相似的词语映射到接近的向量空间中，因此在许多情况下可以更准确地表示语义相似性。Word2Vector的工作原理Word2vec的工作原理基于神经网络语言模型，它将词语表示为向
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2023-12-15 18:50:59
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第一部分介绍了GPT模型的基本结构，下面对于GPT的基本工作流程进行介绍：基本机制GPT-2 可以处理最长 1024 个单词的序列。每个单词都会和它的前续路径一起经过所有的解码器模块。运行一个训练好的 GPT-2 模型，最简单的方法就是让它自己随机工作（生成无条件样本）。我们也可以给它一些限制条件，让它生成一些关于特定主题的文本（即生成交互式条件样本）。在随机情况下，我们只简单地提供一个预先定义好
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2023-12-06 21:52:09
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句法分析是自然语言处理（natural language processing, NLP）中的关键底层技术之一，其基本任务是确定句子的句法结构或者句子中词汇之间的依存关系。 句法分析分为句法结构分析（syntactic structure parsing）和依存关系分析(dependency parsing)。以获取整个句子的句法结构或者完全短语结构为目的的句法分析，被称为成分结构分析（
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2023-12-04 05:01:08
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1.Spacy库学习1.1.介绍spacy:文本预处理库，Python和Cython中的高级自然语言处理库，它建立在最新的研究基础之上，从一开始就设计用于实际产品。spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量，目前支持20多种语言的标记。它具有世界上速度最快的句法分析器，用于标签的卷积神经网络模型，解析和命名实体识别以及与深度学习整合。它是在MIT许可下发布的商业开源软件。【1】1.2.安装win1
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2023-10-27 11:16:27
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word2vec 本来就是用来解决自然语言处理问题的，它在 NLP 中的应用是显然的。比如，你可以直接用它来寻找相关词、发现新词、命名实体识别、信息索引、情感分析等；你也可以将词向量作为其他模型的输入，用于诸如文本分类、聚类等各种自然语言处理问题。事实上，word2vec 的思想和工具，还可以应用于自然语言处理之外的其他领域。一个词，无非就是个符号；句子是词的序列，无非也就是个符号序列。如果我们能
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2023-07-18 08:54:20
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GPT 语言模型基本上是一个机器学习模型，它可以根据句子的一部分预测下一个词。最著名的语言模型就是手机键盘，它可以根据你输入的内容，提示下一个单词。GPT2 和语言模型从这个意义上讲，GPT-2 基本上就是键盘应用程序中预测下一个词的功能，但 GPT-2 比你手机上的键盘 app 更大更复杂。GPT-2 是在一个 40 GB 的名为 WebText 的数据集上训练的，OpenAI 的研究人员从互联
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2023-12-27 13:39:26
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作者：Google Research 编辑：肖琴【新智元导读】谷歌AI团队终于开源了最强NLP模型BERT的代码和预训练模型。从论文发布以来，BERT在NLP业内引起巨大反响，被认为开启了NLP的新时代。BERT的官方代码终于来了！昨天，谷歌在GitHub上发布了备受关注的“最强NLP模型”BERT的TensorFlow代码和预训练模型，不到一天时间，已经获得3000多星！ 地址：http
prompt的NLP综述第二部分
原创
2024-06-04 10:59:10
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# 探索 NLP2SQL 模型：自然语言转 SQL 的新领域
在当今数据驱动的世界，数据的获取和处理变得至关重要。而数据库中的数据查询往往需要使用 SQL（结构化查询语言），这对非技术用户来说可能是一个挑战。为了解决这个问题，NLP2SQL 模型应运而生。它可以将自然语言的查询转换为 SQL 查询，使得不同背景的用户也能轻松获取所需数据。
## 什么是 NLP2SQL？
NLP2SQL 是一
一：RNN的种类结构RNN：每个神经元的输入包括两个方面，一个是前一个神经元的隐藏层状态 h (用于记忆，
原创
2022-12-14 16:25:30
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