编译：张驰、毅航、Conrad、龙心尘 编者按：前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务，当时达到了STOA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。并
● 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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【使用背景】ROS1 20.04 noetic深度摄像头：Intel RealSense Depth Camera D435【安装ar_track_alver功能包】功能包从GitHub - machinekoder/ar_track_alvar at noetic-devel 上git下来，注意存放的位置，cd到工作空间后进行编译catkin_make &nb
Transformer 论文阅读一、背景 NLP 领域模型主要有三种经典架构：自 CV 领域沿袭而来的卷积神经网络（CNN）、用于序列类任务的循环神经网络（RNN）（包括其变体 LSTM）、在 NLP 任务中表现良好具有独特优势的注意力机制（attention）。在2017年以前，以序列类任务为主流的 NLP 领域还是循环神经网络及其变体的天下，其具有的时序特征捕捉、序列到序列转换能力使其成为各个
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2023-12-12 21:25:16
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1. Attention机制由来编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果。这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示，对于长度较短的输入序列而言，该模型能够学习出对应合理的向量表示。然而，这种模型存在的问题在于：当输入序列非常长时，模型难以学到合理的向量表示。 使用传统编码器-解码器的RNN模型先用一些LSTM单元来对输入序
在过去的几年里，深度学习（DL）架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步。然而在最开始的时候，深度学习在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的效果一般，但是现在已经被证实深度学习在自然语言处理领域依然能够发挥巨大的作用。并且在一些常见的自然语言处理任务中，基于深度学习的方法已经取得了最佳的结果。神经网络模型在诸如命名实体识别（Na
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2023-08-10 14:14:46
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近日，AI 技术大牛李航博士（已加入今日头条）在《国家科学评论》（National Science Review，NSR）上发表了一篇题为《Deep Learning for Natural Language Processing: Advantages and Challenges》的论文，扼要地探讨了深度学习 NLP 的当前现状与未来机遇。作者认为深度学习可通过与强化学习、推断等技术
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2023-11-20 07:54:00
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2020年伊始，我们总结、展望了微软亚洲研究院在多个 AI 领域的突破与趋势，比如，更亲民的机器学习和更精巧的 AI 系统；数据洞察的获得变得更智能，AI 推进三维构建的发展；以及突破固化的计算机视觉和更具商用价值的 OCR 引擎。今天，我们将探索自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）范式的新发展，以及微软亚洲研究院在语音识别与合成领域的创新成果。NLP 在
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2024-01-31 21:22:56
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一、模板模板是C++中相对比较不太常见的结构，它实现了一些定义按照使用而动态由编译器实现的功能。或者说它部分实现了一些代码动态生成，将程序员的一些工作转移给了编译器来完成。并且它可以使用和内存的使用一样，只有在真正使用到(需要一种模板定义)的时候，此时才真正生成这种模板的一个实例。这一点和各种现代的内存管理系统一样，模板只是声明，它并不真正进行资源的分配(事实上，如果模板不被引用，它也无法知道如何
使用PaddleNLP语义预训练模型ERNIE完成快递单信息抽取
注意
本项目代码需要使用GPU环境来运行:
命名实体识别是NLP中一项非常基础的任务，是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。命名实体识别的准确度，决定了下游任务的效果，是NLP中的一个基础问题。在NER任务提供了两种解决方案，一类LSTM/GRU + CRF，RNN类的模型来抽取底层文本的
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2024-01-16 22:22:18
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以NLTK为基础配合讲解自然语言处理的原理http://www.nltk.org/ Python上著名的自然语⾔处理库 自带语料库，词性分类库 自带分类，分词，等功能 强⼤的社区⽀持 还有N多的简单版wrapper，如 TextBlobNLTK安装# Mac/Unix
sudo pip install -U nltk
# 顺便便还可以装个Numpy
sudo pip install -U
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2024-06-08 11:06:04
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chapter02 基于统计的方法1.概述统计方法对数据正常性数据作出假设。假设正常数据由统计模型产生，不遵守该模型的是异常数据。统计方法的有效性高度依赖于 给定的数据所做的统计模型假设是否成立。思想：学习一个拟合给定数据的 生成模型 ,识别该模型低概率区间的对象，将他们作为异常点。 根据如何指定和学习模型，基于统计的异常检测方法可以划分为 参数方法 和非参数方法。参数方法：假定正常数据
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2024-07-14 09:22:16
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上一讲我们讲到自然语言处理中如何对词汇进行表征的问题，因为 one-hot 词汇表征有着明显的缺陷，所以笔者重点介绍了词嵌入词汇表征。词汇表征问题解决之后，NLP 的核心便是建立语言模型。 从深度学习的角度看，假设我们将 NLP 的语言模型看作是一个监督学习问题：即给定上下文词 X，输出中间词 Y，或
# 如何实现基于Java的CS框架模板
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现基于Java的CS框架模板。这将是一个包含多个步骤的过程，我将逐步引导你完成。
### 流程
首先，让我们看一下整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 内容 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建Java项目 |
| 2 | 设计界面 |
| 3 | 实现客户端 |
| 4 |
原创
2024-06-24 04:12:10
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前言通过语音方式与机器进行交互可以在很多场景下提高效率，也是当下人工智能领域内研究的热点之一。语音识别技术的应用场景可以划分为以车载语音助手为例的车载场景、以智能家居设备的家庭场景等。要实现人与机器间的语音交互，需要首先让机器能够识别声音内容，但通用的语音识别服务无法完全满足不同场景下的需求，因此客户需要根据自己的需求训练模型。本文会为大家展示如何使用Amazon SageMaker服务训练自己的
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2024-09-03 17:59:48
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基于统计的nlp模型在自然语言处理领域中扮演着重要的角色。这些模型通过分析大量文本数据，从中学习语言规律，进而用于文本分类、情感分析、实体识别等任务。在本文中，我们将介绍一个简单的基于统计的nlp模型，并通过Python代码示例展示其实现过程。
## 统计的nlp模型
基于统计的nlp模型通常使用概率统计方法，通过计算词频、词组频率等来建模语言规律。其中，一种常见的模型是n-gram模型，它基
原创
2024-04-14 06:01:09
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基于规则的 NLP 模型是处理自然语言中的一种重要技术，通过定义一系列语法和语义规则，可以实现对特定领域和任务的文本分析。接下来，我们将详细说明如何解决基于规则的 NLP 模型问题的整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和迁移指南。
首先进行环境预检，确保我们的开发与运行环境兼容。这可以通过四象限图进行可视化，展示不同环境下的兼容性分析。
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利用NLP技术构建聊天机器人 查询天气机器人处理流程 首先该机器人的定位为查询天气的机器人，是一种任务型的机器人，用来处理用户查询天气的要求。 1）用户输入的预处理当用户输入“请问今天深圳的天气怎么样？”这样一段字符串时，需要进行两步预处理才能很好的被后续的NLP模型处理。这两步是分词和词的向量化。我们知道，在中文中，构成语义的最小单元是词。我们在语文学习的早期，老师
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2024-01-15 09:22:58
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# 基于Python的NLP算法科普
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，主要研究如何让计算机能够理解、处理、生成人类语言。在NLP领域，Python是一种非常流行的编程语言，因为它具有丰富的库和工具，可以帮助开发者快速构建和应用NLP算法。
## NLP算法简介
NLP算法可以用于多种任务，例如文本分类、情感分析
原创
2024-03-02 04:58:52
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赛题介绍国内车企为提升产品竞争力、更好走向海外市场，提出了海外市场智能交互的需求。但世界各国在“数据安全”上有着严格法律约束，要做好海外智能化交互，本土企业面临的最大挑战是数据缺少。本赛题要求选手通过NLP相关人工智能算法来实现汽车领域多语种迁移学习。赛事任务本次迁移学习任务中，讯飞智能汽车BU将提供较多的车内人机交互中文语料，以及少量的中英、中日、中阿平行语料作为训练集。参赛选手通过提供的数据构
