之前也提到了，一般而言我们会采用LSTM处理输入的句子，根据上下文等信息调整词向量，但是LSTM终究有长期依赖问题，这是它的结构决定的，而self-attention的出现，既可以实现以上的目的，同时又避免了长期依赖问题，那为什么不用self-attention替代LSTM进行分析呢，这就是transformer提出的缘由。简单来说，transformer就是在seq2seq的基础上，引入mult
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2023-11-10 19:10:01
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文章目录前言：目录1. Paper：2. 动机介绍3. 背景介绍4. 论文摘要5. 研究成果6. 研究意义7. Fasttext模型8. Fasttext模型优缺点9. 论文总结 前言：我汇总了论文中涉及的大部分概念，以便更好的理解论文。1. Paper：Bag of Tricks for Efficient Text Classification 对于高效文本分类的一揽子技巧2. 动机介绍结合
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2023-08-14 15:32:28
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# 盘古NLP如何使用 - 解决文本情感分析问题
## 1. 引言
盘古NLP是一个中文自然语言处理工具包，提供了丰富的功能，包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等。本文将介绍如何使用盘古NLP来解决一个具体的问题——文本情感分析。
## 2. 问题描述
文本情感分析是指对一段文本进行情感判断，判断文本的情感倾向是正向、负向还是中性。例如，给定一段评论："这个产品真的很好用！"，我们
原创
2024-01-09 09:49:32
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在人工智能和深度学习领域，自然语言处理（NLP）成为了一个非常热门且具有广泛应用的领域。随着模型的复杂性和数据量的增加，利用高性能硬件来加速训练和推理的需求也日益增长。TensorCore作为NVIDIA GPU中的一种专门设计的硬件加速器，可以显著提高深度学习训练的并行性和效率。本文将深入探讨NLP如何使用TensorCore，通过详细的分析和解决步骤，帮助开发者优化其NLP应用程序。
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前言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，目的是让计算机能够理解和处理人类语言。随着深度学习技术的快速发展，NLP领域取得了突破性进展。本文将探讨深度学习在自然语言处理中的应用，并详细说明每个要点原理以及实际应用。1. 文本分类文本分类是NLP领域中最基本的任务之一，目的是将给定文本分配到一个或多个类别。深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在文本分类任
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2023-10-11 22:53:11
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## GPT如何作为自然语言处理（NLP）工具使用
自然语言处理（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、分析和生成自然语言文本。GPT（生成式预训练变换器）作为一种先进的NLP模型，能够进行文本生成、翻译、摘要等多种任务。本文将介绍GPT如何作为NLP的一种有效工具，并提供示例代码来说明其使用方法。
### 1. GPT的基本概念
GPT模型由OpenAI开发，采用变
原创
2024-09-05 06:19:57
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# NLP 中如何使用 CNN
## 引言
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的重要分支，涉及处理和理解人类语言的技术和方法。在NLP中，我们经常需要对文本数据进行分类、情感分析、命名实体识别等任务。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中常用的神经网络模型，它在图像处理任务中
原创
2023-09-01 03:49:54
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笔记1：直接使用pipeline，是个人就能玩NLP直接使用Pipeline工具做NLP任务 Pipeline是Huggingface的一个基本工具，可以理解为一个端到端(end-to-end)的一键调用Transformer模型的工具。它具备了数据预处理、模型处理、模型输出后处理等步骤，可以直接输入原始数据，然后给出预测结果，十分方便。给定一个任务之后，pipeline会自动调用一个预训练好的模
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2024-02-22 14:35:17
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1.Spacy库学习1.1.介绍spacy:文本预处理库，Python和Cython中的高级自然语言处理库，它建立在最新的研究基础之上，从一开始就设计用于实际产品。spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量，目前支持20多种语言的标记。它具有世界上速度最快的句法分析器，用于标签的卷积神经网络模型，解析和命名实体识别以及与深度学习整合。它是在MIT许可下发布的商业开源软件。【1】1.2.安装win1
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2023-10-27 11:16:27
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兜兜转转学NLP学了一个月，结果还在皮毛上，今天打算使用NLP对自己喜欢的红楼梦进行梳理。这篇文章的目的，建立红楼梦的知识库1、主要人物说话关键字提取2、一、建立语料库语料库是以后我们分词以及建立模型的基础，我们将红楼梦各章节的内容以一句话一行的形式建立语料库。目录└─data # 根目录
└─chapters # 存放文档
01.t
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2024-01-02 10:26:32
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spaCy是最流行的开源NLP开发包之一，它有极快的处理速度，并且预置了词性标注、句法依存分析、命名实体识别等多个自然语言处理的必备模型，因此受到社区的热烈欢迎。中文版预训练模型包括词性标注、依存分析和命名实体识别，由汇智网提供，下载地址：spaCy2.1中文模型包 。1、模型下载安装与使用下载后解压到一个目录即可，例如假设解压到目录 /models/zh_spacy，目录结构如下：/spacy/
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2023-10-12 15:08:19
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Encoder-decoder模型及Attention机制论文Encoder-Decoder模型EncoderDecoder存在问题Attention机制decoderencoder 论文Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate这是 2015 年发表在 ICLR 上的论文，也是 NLP 中 Atte
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2023-12-25 23:33:40
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什么是知识问答基于知识的问答是以知识库为认知源，在知识库的基础上回答自然语言问题。知识库（KB）是一个结构化数据库，其中包含形式<主题，关系，对象>的事实集合，每个事实都可以随附所谓的属性。例如，“Barack Obama got married to Michelle Obama on 3 October 1992 at Trinity United Church”，会被解析为以下的
Python是一种强大的面向对象的编程（object-oriented programming，OOP）语言，在人工智能领域有着广泛的用途。正是鉴于其实用性，以Google为首的大型科技公司，已经对其开发了Tensorflow等代码库，帮助人们利用强大的机器学习算法与模型，来实现各种应用目的，其中不乏各种“手语”解析器、摩托车头盔检测器、以及各种物品识别器。而NLP（natural languag
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2024-08-30 14:51:23
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# NLP如何使用数据集训练模型
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，其核心目标是使计算机能够理解和生成自然语言。在实际应用中，训练NLP模型通常需要一个合适的数据集。本文将通过一个具体的例子——情感分析，来展示NLP如何利用数据集训练模型。
## 1. 选择数据集
在进行情感分析时，我们可以选择一个公开的情感分析数据集，如Twitter情感数据集。此数据集包含大量的推文以及对应
原创
2024-08-13 04:52:00
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在日常生活中新闻具备有多的信息，在AINWIN互联网舆情企业风险事件的识别和预警 比赛中参赛选手需要根据新闻识别主体和新闻类型。比赛官网（报名即可下载数据集）：http://ailab.a...
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2022-06-29 09:16:31
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## day1自然语言处理基础梳理 文章目录## day1自然语言处理基础梳理前言一、nlp基本处理流程二、数据库/语料库&数据集/语料分析1.数据库/语料库：2.数据集/语料分析三、基于规则的方法和基于统计的方法1.方法概述2.词法分析(分词+词性标注) 前言NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向
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2023-06-25 16:16:31
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本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。什么是NLP？简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。这并
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2023-08-21 10:20:31
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各位小伙伴，google在2018年提出的NLP最强兵器Bert，目前也有提供可直接使用的预训练Model，下方链结就是我使用的Bert模型，详细的内容可以参考下面的链结
pytorch-pretrained-bertpypi.org
下面我开始测试这个bert模型有多好用吧!!1. 新闻的分类我准备的数据是新闻的标题、新闻的内容、以及新闻标题与内容的相关性(最不相关为0~最
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2024-02-05 13:18:34
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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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