随着 Google 推出的 BERT 模型在多种 NLP 任务上取得 SOTA，NLP 技术真正进入了大规模应用阶段，由此，我们展开了对 BERT 的探索。 训练模型 训练数据训练其他模型时我们已经标注了大量的训练数据，主要把相似句对分为三类来标注：不相似（0）、相关（0.5）、相似（1）所以，训练 BERT 模型时就可以“拿来主义”了。模型修改我们的主要应用点是相
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2024-02-02 13:36:33
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整理 | AI 科技大本营（ID:rgznai100）自然语言处理（NLP）被誉为 AI 皇冠上的明珠，传统 NLP 模型制作复杂，耗时耗力，且用途单一，难以复用。预训练语言模型是 NLP 领域的研究热点之一，“预训练+精调”已成为NLP任务的新范式，当前预训练语言模型正在改变局面，有望让语言 AI 走向入可规模化复制的工业时代。今日，阿里巴巴达摩院正式开源预训练语言模型体系 Alice
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2023-07-26 14:09:51
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# 如何实现NLP Github
## 概述
在本文中，我将指导你如何实现"NLP Github"。NLP是自然语言处理的缩写，Github是一个代码托管平台，将二者结合起来可以实现一些有趣的功能。
## 流程
```mermaid
journey
title NLP Github实现流程
section 开发环境准备
开发环境准备 --> 安装Python
原创
2024-03-23 05:25:28
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现在，你可以用 GitHub 上最火的 NLP 项目做机器翻译了。没错，就是 Hugging Face （抱抱脸）标星 26.9k 的 Transformer 项目。在最新更新的版本里，抱抱脸发布了 1008 种模型，正式涉足机器翻译领域。模型涵盖 140 种不同语言组合，中文翻英文，英文译法语，法语翻阿拉伯语……还能一对多翻译。就像这样：抱抱脸创始人 Clement Delangue 表示：全世
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2024-03-09 20:48:26
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Pytorch-Transformers(NLP) https://
github.com/huggingface/
pytorch-transformers
PyTorch-Transformers是最新的一系列最先进的NLP库。它打败了之前各种NLP任务的基准。我真正喜欢pytorch-transformers的是它包含PyTorch实现，预训练模型权
AMiner平台由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。导语：EMNLP，自然语言处理经
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2023-10-13 23:08:45
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NLP自然语言处理是一种专业分析人类语言的人工智能。工作原理是这样的：接收自然语言，这种语言是通过人类的自然使用演变而来的，我们每天都用它来交流转译自然语言，通常是通过基于概率的算法分析自然语言并输出结果。Freeswitch如何与NLP对接1、外呼对接nlp 1.1 Freeswitch通过originate呼叫被叫号码转入到xml或者lua流程中；1.2、Freeswit
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2023-11-27 10:30:20
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# NLP生成与GitHub
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域中的一个重要研究方向。NLP的目标是让计算机理解、解析和生成人类语言，应用场景广泛，如机器翻译、文本摘要、情感分析等。随着开源技术的不断发展，GitHub成为了一个重要的平台，很多NLP相关的项目和库都在这里得到分享。在本文中，我们将探讨如何使用GitHub上开源的NLP工具生成文本，并提供相关的代码示例。
## 安
使用Anaxi掌握您的GitHub项目
每个大公司都是一家软件公司-世界被软件吞噬了。 几乎每个软件公司现在都在使用Git。 当您将GitHub视为Git回购的领导者时，难怪平台上有210万个组织 ！ 但是，GitHub在项目管理功能和界面方面存在一些缺陷，这是对129家公司进行的净促进者分数（NPS）调查所建议的，评估了他们对工程组织处理项目和优先级的方式的满意度。 GitHu
# 如何在GitHub上实现NLP项目
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支。对于刚入行的小白来说，利用GitHub上的代码构建自己的NLP项目可能看起来有些复杂。本文将带你通过一系列步骤，帮助你顺利实现NLP项目。
## 流程概述
以下表格展示了实现NLP项目的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
语言模型(LM)的作用是估计不同语句在对话中出现的概率，并且LM适用于许多不同的自然语言处理应用程序(NLP)。 例如，聊天机器人的对话系统。在此文中，我们将首先正式定义LM，然后演示如何使用实际数据计算它们。 所有显示的方法在Kaggle notebook中有完整的代码展示。一、语言模型(LM)的定义概率语言建模的目标是计算单词序列的语句出现的概率： &n
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2023-08-14 10:36:44
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陆：句法分析语言学的不同分支对应了不同的nlp基础技术，词法学对应于自动分词、词性标注等，而句法学对应的是句法分析。句法(Syntax): 研究语言的句子结构，针对语言学两个基本关系中的组合关系。一、句法分析概述概念句法分析：判断单词串是否属于某个语言，如果是，则给出其（树）结构。句法分析包含两个子问题，一是语言体系的形式化描述，二是语言结构的分析算法。
一般而言，语言结构分析算法的任务着重
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2023-08-31 18:17:08
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参考 https://www.zhihu.com/question/40309730 NLP通常包括两个关键问题： 1.选择什么样的语言模型？ 2.选择什么样的分类算法？ 第二个问题是机器学习领域的标准问题，各种针对不同数据类型、数据分布的算法和技巧，这里不再赘述。而在NLP当中，语言模型更加重要一些。 不同语言模型的区别，也就是对文本提取特征的不同。常用的模型有
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2023-08-31 10:44:43
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BERT终于来了！今天，谷歌研究团队终于在GitHub上发布了万众期待的BERT。代码放出不到一天，就已经在GitHub上获得1500多星。项目地址：https://github.com/google-research/bert#fine-tuning-with-bert就在半个月前，谷歌才发布这个NLP预训练模型的论文（https://arxiv.org/abs/1810.04805）。BERT
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2024-07-31 11:39:29
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目录引言1 FastText1.1 相关资料1.2 介绍2 TextCNN2.1 相关资料2.2 介绍3 DPCNN3.1 相关资料3.2 介绍4 TextRCNN4.1 相关资料4.2 介绍5 TextBiLSTM+Attention5.1 相关资料5.2 介绍6 HAN6.1 相关资料6.2 介绍7 Bert7.1 相关资料7.2 介绍8 封装的源码汇总 引言更多模型介绍基于深度学习的文本分
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2023-08-31 18:16:37
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文章目录基础资料准备从0到1了解模型的优缺点BERT这个模型与其它两个不同的是：BERT模型具有以下两个特点：模型的输入参考资料： 在说内容之前先把，bert基本资料准备一下 从0到1了解模型的优缺点从现在的大趋势来看，使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。从之前AI2的 ELMo，到 OpenAI的fine-tune transformer，再到Google的这个BERT
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2023-10-23 19:31:24
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在我们使用bert预分类模型微调之后（可以参考我前面写的文章），需要对项目进行支持，那就需要分类模型落地提供服务，这篇文章介绍python调用bert模型，提供服务。 参考：https://github.com/xmxoxo/BERT-train2deploy 在后期部署的时候，需要一个label2id的字典，所以要在训练的时候就保存起来，在convert_single_example这个方法里增
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2023-07-08 11:37:13
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目录语言模型1. 统计语言模型1.1 统计语言模型的基本公式(条件概率)1.2 马尔科夫假设：有限前序字符依赖约束条件的统计语言模型（n-gram）1.3 独立同分布假设：所有字符间都独立同分布的统计语言模型1.4 局部与整体假设：TF-IDF表示1.5 LSA :一种基于SVD矩阵奇异值分解的语义分析语言模型2. 神经网络语言模型（NNLM）2.1 分布式表征（distributed repr
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2023-08-17 09:07:39
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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. RNN与RCNN的异同无论是RNN模型还是RCNN模型，数据如果不考虑bs维度的话，其实都只有两个维度。一个维度是
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2024-07-02 20:15:25
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Input EmbeddingBERT Bert采用两阶段模型，首先是语言模型预训练，其次是使用 Fine-Tuning 模式解决下游任务。BERT 预训练模型分为以下三个步骤：Embedding、Masked LM、Next Sentence Prediction。Embedding 由三种 Embedding 求和而成： Token Embeddings 是词向量，第一个单词是 CLS 标志，
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2024-02-13 10:24:32
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