一、文本分类简介在nlp中，文本分类是一个非常常见的任务，它将一个文本归结于特定的标签。目标：基于训练数据，训练分类模型。使用训练好的模型，预测新数据类型。典型应用场景：垃圾邮件识别情感分析意图识别技术演化：规则机器学习：lr，svm，集成学习传统深度学习：fastrnn、textcnn、bilistm前沿：transformer、bert任务拓展序列标注任务句子对分类任务多标签任务二、机器学习技
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2024-01-28 07:42:13
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在最近发表的论文中，Young及其同事汇总了基于深度学习的自然语言处理（NLP）系统和应用程序的一些最新趋势。本文的重点介绍是对各种NLP任务（如视觉问答（QA）和机器翻译）最新技术（SOTA）结果的回顾和比较。在这篇全面的综述中，你可以详细了解NLP深度学习的过去，现在和未来。此外，你还将学习一些 在NLP中应用深度学习的最佳实践。其中主题包括： 1、分布式表示的兴起（例如，
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2023-09-23 16:12:10
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NLP的新秀prompt，最近着实有点火。图片还跨界火到了VLM（Visual-Language model,视觉语言模型）。像OpenAI的CLIP，和南洋理工大学的CoOp都用了这种思路。现在，清华副教授刘知远团队最新发布的视觉语言模型论文中，也提出了一种基于prompt的新方法。图片据论文表示，这也是首次将prompt用于cross-model和零样本/少样本学习视觉定位中。从目前的NLP和
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2023-12-17 20:02:03
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自然语言处理是人工智能的一个重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。我们每天都在使用自然语言,比如与人对话、阅读文章、撰写邮件等。NLP的目标就是要让机器也能像人一样处理语言,从而实现人机交互、信息检索、机器翻译、情感分析等多种应用。要让机器理解自然语言,首先需要将语言数字化。最常见的方法是one-hot encoding,即为词表中的每个词设置一个等长的向量,该词对应位置为1,其余为
原创
2024-05-10 07:22:36
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当前，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术的发展可谓日新月异，尤其是近些年来层出不穷的预训练模型及其变体更是让人眼花缭乱。对于想要踏入这一领域并想深入了解的人——比如我——来说，可能会想要搞清楚这门技术是如何发展成现在这个样子的，这其中又经历了怎样的波折。 前一段时间，我把NLP技术的发展史做了简略的梳理，并在内部做了分享，现将分享的内容以图文方式整理
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2023-12-26 18:09:16
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在现代科技的浪潮中，自然语言处理（NLP）逐渐崭露头角。作为一个 IT 技术类的专家，我决定整理一下关于“NLP发展的历史”。本文将涵盖从环境准备到生态扩展的全过程，帮助大家理解 NLP 的发展轨迹。
### 环境准备
为确保系统的兼容性，我们先搭建一个合适的环境。以下是所需工具和其兼容性矩阵：
| 工具 | 版本 | 兼容性说明
对NLP以及推荐系统未来发展趋势的看法我觉得Bert的出现比把深度学习引入NLP还要重要些，主要原因是Bert的两阶段模式效果远远超出预期。另外，它给NLP研发者趟通并指明了一条光明大道：就是通过自监督学习，把大量非监督的文本充分利用起来，并将其中的语言知识编码，对各种下游NLP任务产生巨大的积极作用。而且我的个人判断是：Bert+Transformer有可能在未来几年替代掉NLP各个不同应用领域
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2024-03-14 12:18:37
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引言自然语言处理（NLP）主要是研究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。基于神经网络的深度学习技术具有强大的表达能力、端到端解决问题的能力，因而在NLP任务的应用上越来越广泛和有效。近日，百度PaddlePaddle开源了语义表示模型ERNIE，在多个中文NLP任务上表现超越了谷歌的BERT（请参考链接），展示了百度在NLP技术的领先能力，同时也表明PaddlePaddle作
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2023-10-17 16:21:20
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根据MarketsandMarkets的研究，自然语言处理（NLP）市场规模预计将从2019年的102亿美元增长到2024年的264亿美元。即使在全球Covid-19大流行之后，企业组织也比以往任何时候都更加了解NLP，并且正在向NLP投资。事实上，最近的一项研究显示，尽管在整体IT今年消费低迷，NLP预算提高整个组织的行业，公司规模和位置（需要下载）的任何地方从10％至30％。显然，2020年是
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2023-07-08 11:32:43
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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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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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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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nlu 意图识别 I have purposely wrote “intenSion” in the title with an uppercase ‘S’, so that it is clear I did not make a mistake (where it might be assumed that the correct word is “intention” — as in “i
# NLP 发展方向实现流程
## 1. 了解NLP发展的背景和目标
在介绍NLP发展方向之前，我们首先需要了解NLP的背景和目标。自然语言处理（NLP）是一门研究如何让计算机能够理解和处理人类语言的学科。它的目标是使计算机能够理解和生成人类语言，使得人机之间的交互更加智能和自然。
## 2. 理解NLP发展的主要方向
NLP发展的主要方向包括语言理解和语言生成。语言理解是指让计算机能够理
原创
2023-10-12 09:57:08
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技术创新已成为企业竞争中的主导内容，已逐渐替代商品和价格，成为各国、地区、企业参与经济竞争和市场竞争的重要手段。近期，Smartbi获得了一项发明专利——自然语言分析 （NLA）。NLA是什么？自然语言分析，简称NLA，是以NLP为基础，将处理结果运用到数据分析软件，最后利用自然语言查询、分析信息系统中的数据。简单地说，NLA使用户通过自然语言迅速获取分析数据。下面来说说NLP。一、概念自然语言处
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2023-06-22 22:47:42
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# NLP的发展脉络
自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉的一个领域，其目的是使计算机能够理解、分析和生成自然语言。随着技术的发展，NLP经历了多个阶段。本文将帮助你了解NLP的发展脉络。
## NLP发展脉络流程表
| 阶段 | 关键技术/方法 | 主要成就与应用 |
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自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称，其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。下面我们就来了解和分析自然语言处理的关键技术。 一、 常用技术分类 1、 模式匹配技术模式匹配技术
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2023-08-13 15:20:41
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项目作者：Tae-Hwan Jung
编辑：机器之心
自然语言处理很多时候都是一门综合性的学问，它远远不止机器学习算法。相比图像或语音，文本的变化更加复杂，例如从预处理来看，NLP 就要求我们根据对数据的理解定制一种流程。而且相比图像等更偏向感知的智能，自然语言包含更高一级的智能能力，不论是承载思想、情感还是推理。
那么我们该
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2024-05-11 13:42:49
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前言：从20世纪70年代的统计语言模型，到2003年的神经网络语言模型，再到2018年刷新各种NLP任务记录的BERT，再到今年6月份的XLNet再次刷新各种记录，带你一起领略其中奥妙。目录1、N-gram语言模型2、神经网络语言模型(NNLM)3、One-hot4、Word2vec5、ELMo6、Open AI GPT7、BERT8、XLNet9、Attention机制10、transferme
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2023-09-07 13:33:29
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