NLP：Natural Language Processing（自然语言处理了），接触和认识它也有快五年了吧，当初是以“应用语言学”的中文系专业名称认识它的，和每一个因之进入中文系的人一样，脑袋中除了迷惑还是迷惑，因为不知道它是做什么的。在这四年多的时间中，从迷惑到认识，再到喜欢，到了现在也可以说对NLP也有了一定的了解，加之这学期要开始学习“自然语言处理高级专题”，结合课程内容，建此系列，写下自
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理自然语言。在NLP中，对比学习（Contrastive Learning）是一种常见的学习策略，通过比较相似和不相似的样本来提高模型性能。
### 什么是对比学习？
对比学习是一种自监督学习的方法，通常用于训练具有相似性度量的模型，使其能够对输入数据进行比较
原创
2024-04-15 06:29:09
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# NLP 对比学习流程
NLP（自然语言处理）对比学习是一种常见的文本分类任务，通过比较两个文本之间的相似度来判断它们的语义关系。在这篇文章中，我将向你介绍 NLP 对比学习的流程，并指导你在每个步骤中使用相应的代码。
## 流程概述
下表展示了完成 NLP 对比学习任务的主要步骤及相应的代码：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 数
原创
2023-07-21 22:53:25
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# 对比学习NLP
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能的交叉领域，涉及了从计算机理解和处理人类语言的各个方面。近年来，NLP取得了重要的突破，其中对比学习（Contrastive Learning）在NLP领域的应用也引起了广泛关注。
对比学习是指通过学习样本和其不同的对立样本之间的差异来提高模型性能。在NLP中，对比学习被广泛
原创
2023-08-01 00:09:29
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NLP是神经语言程序学（Neuro-Linguistic Programming）的英文缩写。在香港有意译为【身心语法程式学】。N（Neuro）指的是神经系统，包括大脑和思维过程。L（Linguistic）指的是语言，更准确地说是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。P（Programming）指的是产生某种后果而要执行的一套具体指令。NLP即指我们思维上及行为上的习惯，就如同电脑中的程序，可以透过
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2018-05-29 17:36:00
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在自然语言处理（NLP）领域，近年来对比学习（Contrastive Learning）技术取得了一系列突破，使得模型在无监督情况下有效学习文本表示。本文旨在通过对NLP对比学习的代码实现进行深入分析，帮助读者理解这一技术的应用与实现。
## 背景定位
对比学习的基本理念是将相似样本变得更靠近，而将非相似样本推得更远。这个过程可以用以下LaTeX公式表示：
$$
L(i,j) = -\log
# 实现 NLP 对比学习模型
对比学习是一种自监督学习方法，可以用于自然语言处理（NLP）任务。在这里，我们将通过步骤分解，指导你构建一个简单的 NLP 对比学习模型。接下来，我们将展示整体流程，并详细讲解每一步的实现方法。
## 整体流程
以下是实现 NLP 对比学习模型的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-05 06:24:20
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# NLP对比学习的Loss
在自然语言处理（NLP）领域，对比学习是一种无监督学习方法，它通过比较相似和不相似样本的特征，使模型更好地学习数据的表示。本文将深入探讨对比学习的loss函数，介绍各种常见的实现方式，并展示相应的代码示例，帮助大家更直观地理解这一主题。
## 什么是对比学习？
对比学习的核心思想是，通过比较样本之间的相似度和差异性，来学习更好的特征表示。这种方法尤其适用于没有标
原创
2024-09-19 06:59:44
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# 对比学习在NLP应用
对比学习（Contrastive Learning）是一种机器学习方法，通过比较不同样本之间的相似性和差异性来学习模型。在自然语言处理（NLP）领域，对比学习已经被广泛应用于词向量的学习、情感分析、文本相似度计算等任务中。本文将介绍对比学习在NLP应用中的原理和代码示例。
## 对比学习原理
对比学习的基本原理是通过比较不同样本之间的相似性来学习模型。在NLP领域，
原创
2024-07-04 03:34:59
129阅读
# NLP中的对比学习
自然语言处理（Natural Language Processing，简称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和处理自然语言。对比学习是NLP中的一种重要技术，用于比较两个或多个文本之间的相似性和差异性。本文将介绍NLP中的对比学习原理、常见应用场景以及代码示例。
## 对比学习原理
对比学习是通过比较两个或多个文本的相似性和差异性来进行学习和分
原创
2024-01-02 06:05:02
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©作者 | 高超尘单位 | 中国科学院信息工程研究所论文标题：ESimCSE: Enhanced Sample Building Method for Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Embedding论文链接：https://arxiv.org/pdf/2109.04380.pdf代码链接：https://github.com/cask
前段时间一口气读完了 NN4NLP，很是畅快，非常喜欢作者行文讲解的口吻和逻辑。大概两周读完，每页都有收获，读完后反而担心有所疏漏，知识太多留不住，索性从头来一遍，把学习过程的知识点和思考记录下来，也算精简版供自己今后查阅。 感兴趣的，可以一起学习讨论，真的很推荐这本书。大致介绍下该书。NN4NLP 由 Goldberg 撰写，是 CMU CS11-747 课程的教材，配合公开课食用更佳，公开课
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2024-10-07 13:58:19
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文章目录前言入门孪生网络的第三小节，我尝试使用`keras`或`tensorflow2`框架来搭建一个数据分类的网络。大家可以参考的程序思路，我也是小白，可以评论区一起讨论。一、孪生网络与1DCNN组合网络的搭建思路二、我编写的孪生网络与1DCNN组合网络程序，仅供参考总结 前言入门孪生网络的第三小节，我尝试使用keras或tensorflow2框架来搭建一个数据分类的网络。大家可以参考的程序思
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2024-10-25 13:11:56
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# 对比学习预训练在自然语言处理中的应用
## 引言
自然语言处理（NLP）是计算机科学的一个重要领域，旨在实现计算机与人类语言之间的交互。近年来，对比学习作为一种新兴的无监督学习方法，在NLP中的应用越来越广泛。本文将介绍对比学习的基本概念、流程及其在NLP预训练中的应用，最后通过代码示例加深理解。
## 什么是对比学习？
对比学习是一种无监督学习方法，其核心思想是通过构造正样本和负样本
©原创作者 | 朱林论文解读：Contrastive Learning for Many-to-many Multilingual Neural Machine Translation论文作者：Xiao Pan, Mingxuan Wang, Liwei Wu, Lei Li论文地址：https://aclanthology.org/2021.acl-long.21.pdf收录会议：AC
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2024-08-08 07:34:31
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论文简介论文链接：SimCSE:SimpleContrastiveLearningofSentenceEmbeddings(https://arxiv.org/pdf/2104.08821.pdf)如果大家了解对比学习的话就好办了，这篇文章就是将对比学习应用到了自然语言处理领域。起初对学习先是用在图像领域的。如果你了解的话就可以继续往下看，如果你不了解的话我建议是先了解一下对比学习。另外推荐几篇我
推荐
原创
2022-06-02 23:09:21
4674阅读
# 对比学习在自然语言处理中的应用
自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要一环，近年来在对比学习的推动下得到了显著的发展。对比学习是一种自监督学习的方法，通过比较样本之间的相似性，来学习有意义的特征表示。在这篇文章中，我们将探讨对比学习的基本概念、在NLP中的应用，以及如何在Python中实现简单的对比学习模型。
## 对比学习的基本概念
对比学习的主要思想是通过将相似的样本拉近并将不相似
算法分析与设计复习算法分析与设计复习2016年初，研一上学期期末考试前，复习并总结算法分析与设计科目的内容。复习过程参照《算法导论》中文第2版，同时参照PPT，章节划分根据PPT内容概要：第一章 概述第二章 插入排序&分治策略第三章 复杂度分析第四章 堆与堆排序第五章 快速排序第六章 线性时间排序第七章 中位数和顺序统计第八章 动态规划（DP）第九章 贪心算法第十章 最短路径算法第十一章
定义事件抽取技术是从非结构化信息中抽取出用户感兴趣的事件，并以结构化呈现给用户。事件抽取任务可分解为4个子任务: 触发词识别、事件类型分类、论元识别和角色分类任务。其中，触发词识别和事件类型分类可合并成事件识别任务。论元识别和角色分类可合并成论元角色分类任务。事件识别判断句子中的每个单词归属的事件类型，是一个基于单词的多分类任务。角色分类任务则是一个基于词对的多分类任务，判断句子中任意一对触发词和
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2023-10-16 13:41:33
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能做什么？自然语言处理：
如何让计算机能够自动或半自动地理解自然语言文本，懂得人的意图和心声？如何让计算机实现海量语言文本的自动处理、挖掘和有效利用，满足不同用户的各种需求，实现个性化信息服务？基本概念语言学：研究语言的本质、结构和发展规律的科学。类别
历时语言学 (diachronic linguistics)或称历史语言学 (historical linguistics)、共
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2023-10-01 15:58:16
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