GLUE通常来说，NLP可以分为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。在NLU方面，我们拿时下最流行的GLUE(General Language Understanding Evaluation)排行榜举例，其上集合了九项NLU的任务，分别是CoLA(The Corpus of Linguistic Acceptability):纽约大学发布的有关语法的数据集，该任务主要是对一个给定句子
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2023-11-27 16:50:29
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有用的资源下面的资源有助于你对 NLP 有一个更深入的了解。自然语言处理简单学——通过 SpaCy ( Python)：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/natural-language-processing-made-easy-using-spacy-%E2%80%8Bin-python/ 终极指南：自然语言处理的理解与实现（附 Pytho
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2024-01-11 07:50:17
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BERT大火却不懂Transformer？读这一篇就够了一、Transformer（code）1.1 句子的 representation embedding with position = word embedding + Positional Embedding处理 nn.Embedding 权重矩阵有两种选择：使用 pre-trained 的 embeddings 并固化
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2023-12-07 07:26:27
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今天给大家介绍3篇EMNLP 2022中语言模型训练方法优化的工作，这3篇工作分别是：针对检索优化语言模型：优化语言模型训练过程，使能够生成更合适的句子表示用于检索——RetroMAE: Pre-training Retrieval-oriented Transformers via Masked Auto-Encoder；针对事实知识提取优化语言模型：在语言模型训练过程中引入知识库，提升语言模型
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2024-01-13 08:03:08
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这一章节提出了33个问题，不是很难，可以当做休闲读一下：目录1.下列哪些技术能被用于关键词归一化（keyword normalization），即把关键词转化为其基本形式？2. 下列哪些技术能被用于计算两个词向量之间的距离？3. 文本语料库的可能特征是什么？4.你在20K文档的输入数据上为机器学习模型创建了文档-词矩阵（document-term matrix）。以下哪项可用于减少数据维度？5.哪
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2023-10-13 16:20:00
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一、线性回归与逻辑回归的联系与区别什么是机器学习利用大量的数据样本，使得计算机通过不断的学习获得一个模型，用来对新的未知数据做预测。- 有监督学习（分类、回归）同时将数据样本和标签输入给模型，模型学习到数据和标签的映射关系，从而对新数据进行预测。- 无监督学习（聚类）只有数据，没有标签，模型通过总结规律，从数据中挖掘出信息强化学习强化学习会在没有任何标签的情况下，通过先尝试做出一些行为得到一个结果
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2023-12-29 17:00:27
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赛题理解赛题名称：零基础入门NLP之新闻文本分类赛题目标：通过这道赛题可以引导大家走入自然语言处理的世界，带大家接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点。赛题任务：赛题以自然语言处理为背景，要求选手对新闻文本进行分类，这是一个典型的字符识别问题。赛题数据赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票
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2024-05-10 18:40:20
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[1] 什么是 NLP(自然语言处理)[2] 为什么要写博客 入手差不多有一个月，算是有点了解。前期总想着把自己一步步获取的知识写下来，用以作为知识路线为以后的深造指明方向。先，把前期做的几个小实验总结一下[3] 内容摘要 这里只有简单的几个小实验，如果你想入门 NLP。建议看一下去搜一下，CSDN 中就有好多资料。这里可以帮你在刚刚入门后，自己动动手。当然，有一定基础的可以根据这几个实验入门 N
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2023-08-17 08:59:32
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作者 | 王嘉宁@华师数据学院 整理 | NewBeeNLP 大家好，这里是NewBeeNLP。对抗训练本质是为了提高模型的鲁棒性，一般情况下在传统训练的基础上，添加了对抗训练是可以进一步提升效果的，在比赛打榜、调参时是非常重要的一个trick。对抗训练在CV领域内非常常用，那么在NLP领域如何使用呢？本文简单总结
文章目录一、判断二、单选三、多选 一、判断1、从计算角度上，Sigmoid和tanh激活函数均需要计算指数，复杂度高，而ReLU只需要一个阈值即可得到激活值。（ 对）从计算的角度，Sigmoid 和 tanh 激活函数均需要计算指数，复杂度高，而Relu 只需要一个阈值就可得到激活值。Relu 的非饱和性可以有效的解决梯度消失问题，提供相对宽的激活边界Relu 的单侧抑制提供了网络的稀疏表达能力
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2024-10-13 07:54:52
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## 如何实现NLP算法测试
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现NLP算法测试。首先，让我们来看一下整个流程，然后逐步介绍每一步应该做什么。
### 流程
下面是实现NLP算法测试的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 构建模型 |
| 4 | 模型训练 |
| 5 | 模型评估 |
##
原创
2024-03-10 04:18:23
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前言：笔者之前是cv方向，因为工作原因需要学习NLP相关的模型，因此特意梳理一下关于NLP的几个经典模型，由于有基础，这一系列不会关注基础内容或者公式推导，而是更侧重对整体原理的理解。顺便推荐两个很不错的github项目——开箱即用的中文教程以及算法更全但是有些跑不通的英文教程。一. NLP常见概念分词：将完整的句子划分成一个个word，也可以划分为char级别，例如今天/天气/非常/好或者今/天
# NLP测试函数的科普
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学的交叉领域，旨在使计算机能够理解和生成人类语言。随着深度学习的发展，NLP技术的强大能力在各个领域得到了广泛应用。本文将阐述NLP中的测试函数，包括其重要性、功能实现以及代码示例。
## 1. 测试函数的重要性
在NLP模型的训练和使用过程中，测试函数起到了至关重要的作用。通过测试函数，我们可以：
- **评估模型性能**
在当今的数字化时代，自然语言处理（NLP）已经成为了一种重要的技术手段，广泛应用于情感分析、意见挖掘等领域。情感识别技术不仅可以帮助企业了解用户情绪，还可以优化产品开发和用户体验。本文将详细探讨如何进行NLP情感识别测试的过程。
### 背景定位
在技术发展的背景下，企业需要快速分析用户反馈，以做出更好的商业决策。通过情感识别，企业能够在大量文本数据中提取情感信息，从而减少反应时间，提高市场竞争
NLP实践——利用自己的语料进行Mask Language Model预训练1. 关于MLM1.1 什么是MLM1.2 怎样进行MLM训练2. 代码部分2.1 准备工作2.2 数据集2.3 训练2.4 保存和加载 1. 关于MLM1.1 什么是MLM作为Bert预训练的两大任务之一，MLM和NSP大家应该并不陌生，其中NSP任务在后续的一些预训练任务中经常被嫌弃，例如Roberta中将NSP任务
赛题理解¶赛题名称：零基础入门NLP之新闻文本分类 赛题目标：熟悉NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识。 赛题任务：赛题以自然语言处理为背景，要求选手对新闻文本进行分类，这是一个典型的字符识别问题。赛题数据¶ 赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出14个候选分
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2023-12-09 23:23:57
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内容目录一、数据集介绍二、解压文件明确需求三、批量读取和合并文本数据集四、中文文本分词五、停止词使用六、编码器处理文本标签七、常规算法模型1、k近邻算法2、决策树3、多层感知器4、伯努力贝叶斯5、高斯贝叶斯6、多项式贝叶斯7、逻辑回归8、支持向量机八、集成算法模型1、随机森林算法2、自适应增强算法3、lightgbm算法4、xgboost算法九、深度学习1、前馈神经网络2、LSTM 神经网络十
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2023-07-07 21:02:24
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0.046的值。结果表明，通过简单的微调，我们可以在较短的时间和较少的数据量上获得准确的模型。2、TILE: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language UnderstandingAuthor: Jacob Devlin • Ming-Wei Chang • Kenton Lee • Kristi
● Word2Vec中skip-gram是什么,Negative Sampling怎么做 参考回答： Word2Vec通过学习文本然后用词向量的方式表征词的语义信息,然后使得语义相似的单词在嵌入式空间中的距离很近。而在Word2Vec模型中有Skip-Gram和CBOW两种模式,Skip-Gram是给定输入单词来预测上下文,而CBOW与之相反,是给定上下文来预测输入单词。Negative Samp
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2023-12-17 17:09:25
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作者丨李纪为机器学习算法与自然语言处理ACL2019投稿刚刚落幕，投稿数超过了2800篇，可以说是历史以来最盛大的一届ACL。在深度学习的推动下，自然语言处理这个子领域也逐渐被推上人工智能大舞台的最前列。最近在跟同学的邮件、或者知乎留言中的交流中，不少同学尤其是刚入（jin）门（keng）的同学，提到了深度学习背景下做NLP科研的很多迷茫。基本可以归纳为如下几点：如今一个模型，几十行TensorF
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2024-03-14 17:52:23
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