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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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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# 如何实现NLP任务的测试数据集
自然语言处理（NLP）是人工智能和计算机科学的一个重要领域，涉及让计算机理解和处理人类语言。在进行NLP任务时，测试数据集的准备是非常重要的一步。本文将引导你逐步实现一个NLP任务的测试数据集，包含流程、必要的代码示例和注释。
## 流程
在开始之前，我们可以将整个过程拆分为以下五个主要步骤：
| 步骤 | 描述
# 语义消岐在NLP中的重要性及其测试集
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学交叉的领域，涉及到如何理解和处理人类语言。在众多NLP任务中，语义消岐（Word Sense Disambiguation, WSD）扮演了重要角色。语义消岐旨在确定同一词在不同上下文中的具体意义。这项技术对于确保机器理解语言的准确性至关重要。
## 语义消岐测试集
为评估语义消岐的模型，研究人员通常会使用一
原创
2024-10-13 04:42:51
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2月25日第一次作业作业奖励： 3月2日中午12点之前完成，会从中挑选10位回答优秀的同学获得飞桨定制数据线+本作业1-1（1）下载飞桨本地并安装成功,将截图发给班主任（2）学习使用PaddleNLP下面的LAC模型或Jieba分词 LAC模型地址：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/lexical_a
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2024-01-16 19:04:28
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GLUE数据集合1、 CoLA数据集 CoLA(The Corpus of Linguistic Acceptability，语言可接受性语料库)，单句子分类任务，语料来自语言理论的书籍和期刊，每个句子被标注为是否合乎语法的单词序列。本任务是一个二分类任务，标签共两个，分别是0和1，其中0表示不合乎语法，1表示合乎语法。样本个数：训练集8, 551个，开发集1, 043个，测试集1, 063个。
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2023-08-14 10:28:50
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数据集下载a. IMDB 电影评论数据集下载源：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment数据集下载解压花费了很长时间，或许是因为tar.gz文件格式在windows进行解压本身就相对麻烦数据集获取之后有Readme文档说明，可以大致了解数据集基本情况：Large Movie Review Dataset v1.01. 核心数据集包括50k条有情感标签
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2023-11-16 19:19:55
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# 自然语言处理中的情感分析：以SST-2测试集为例
## 引言
情感分析作为自然语言处理（NLP）的一个关键任务，在商业、社会媒体监测以及用户反馈分析等应用中拥有广泛的应用。本文将探索情感分析的基本概念，并以Stanford Sentiment Treebank（SST-2）测试集为基础，通过代码示例和数据可视化来深入了解情感分析的过程和结果。
## 什么是情感分析
情感分析是指通过计算
1. LSTM中各模块分别使用什么激活函数，可以使用别的激活函数码？2. Seq2Seq在解码时，有哪些常用的方法？3.Seq2Seq加入注意力机制是为了解决什么问题？为什么选用双向循环网络？假设编码器的输出为C，编码器第一时刻输出为，第二时刻输出为，可以看出无论生成什么单词时，输入序列的语义编码贡献都是相同的，即无论生成哪个单词，输入单词贡献都是相同的，没有着重点，很明显不太合理。 没有引入注意
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2023-11-03 20:25:26
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# 如何实现NLP数据集
## 一、整体流程
首先，我们来看一下实现NLP数据集的整体流程。以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|-------------------|
| 1 | 收集文本数据 |
| 2 | 预处理文本数据 |
| 3 | 划分训练集和测试集 |
| 4 | 构建词
原创
2024-06-02 03:33:27
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# NLP 数据集简介
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言。为了实现这些目标，研究人员通常需要建立和使用各种各样的数据集。本文将介绍NLP数据集的重要性，常见类型，并给出一些代码示例，帮助您更好地理解如何处理这些数据集。
## 什么是 NLP 数据集？
NLP 数据集通常由文本
原创
2024-09-12 05:42:25
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LSTM1. LSTM-hidden1.1 调试过程1.2 结果1.3 全部代码2. LSTM-output3. Attention4. Transformer5. 全部代码6. 小结 1. LSTM-hidden训练集、测试集、训练集格式如下：什么破烂反派，毫无戏剧冲突能消耗两个多小时生命，还强加爱情戏。脑残片好圈钱倒是真的。 NEG
机甲之战超超好看，比变形金刚强；人，神，变异人，人工智能互
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2024-01-21 09:09:40
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最近在学习bert，想下载一些数据集练练手，官网给出GLUE的数据集需要外网下载。翻阅多个博客后发现了一下下载路径。还有一种方式就是下面的方式，可以下载对应任务的数据集。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
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2024-08-28 20:04:46
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??【自然语言处理NLP】简介 ??自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。
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2024-05-22 16:43:56
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引言此部分分享的工作为**词袋模型**，代码和数据集均来自Kaggle的Bag of Words Meets Bags of Popcorn入门级竞赛。本人对其做了复现，并对每部分的工作进行介绍。准备工作1.数据集下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1ZV1IY8O1ypJDig06sWedIw 提取码：ghck 2.环境安装，需要用到的包如下：pandasnumpysc
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2023-10-18 18:16:13
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中文常用词停用词数据集 该数据集主要包括中文停用词表、哈工大停用词表、百度停用词表、四川大学机器智能实验室停用词库四个部分。词表名词表文件中文停用词表cn_stopwords.txt哈工大停用词表hit_stopwords.txt百度停用词表baidu_stopwords.txt四川大学机器智能实验室停用词库scu_stopwords.txt汉语拆字词表 该词表主要用以提供字旁和部首查
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2024-03-14 12:18:00
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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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引言随着人工智能的发展，越来越多深度学习框架如雨后春笋般涌现，例如PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Theano 和 PaddlePaddle 等。这些基础框架提供了构建一个模型需要的基本通用工具包。但是对于 NLP 相关的任务，我们往往需要自己编写大量比较繁琐的代码，包括数据预处理和训练过程中的工具等。因此，大家通常基于 NLP 相关的深度学习框架编写自己的模型，如
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2024-06-06 10:50:56
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一.imdb数据集下载和探索我们将使用 IMDB 数据集，其中包含来自互联网电影数据库的 50000 条影评文本。我们将这些影评拆分为训练集（25000 条影评）和测试集（25000 条影评）。训练集和测试集之间达成了平衡，意味着它们包含相同数量的正面和负面影评。 1.数据集下载及可能出现的问题(train_data, train_labels), (test_data, test_labels)
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2023-11-23 21:45:18
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