综述自然语言处理概述自然语言处理（NLP）是为了让计算机理解自然语言。NLP和编译器是有联系的，人类分析编译器的洞察力也可以被应用到NLP上面，不过由于编程语言是无二义性的，或者可以通过简单的规则，比如优先级，消除二义性，如此一来，研究如何设计编译器，更多的是研究精确的文法。相比较而言，自然语言的意思和形式会灵活变化。不过可以从人的思维角度设计编译器，也可以从人的思维角度设计NLP。语言是由词语组
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2024-10-31 20:21:46
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一 序 本文属于贪心NLP训练营学习笔记系列。从隐变量到EM算法。二 数据表示传统的数据表示，如图片、文本等是人能直观理解。但是不一定是好的表示，可能有冗余的特征，有噪音等。是不是转换为低维的空间会更好？很多算法包括机器学习都是为了寻找一个更好的表示方法。三 隐变量模型隐变量生成的例子： Complete Case and Incomple
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2024-04-20 22:33:36
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问题1：Bert模型中，根号dk的作用QK进行点击之后，值之间的方差会较大，也就是大小差距会较大；如果直接通过Softmax操作，会导致大的更大，小的更小；进行缩放，会使参数更平滑，训练效果更好。 问题2：Bert模型中多头的作用多次attention综合的结果至少能够起到增强模型的作用，也可以类比CNN中同时使用多个卷积核的作用，直观上讲，多头的注意力有助于网络捕捉到更丰富的特征/信息。 文末免
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2023-12-27 11:00:32
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作者：Pratik Bhavsar编译：ronghuaiyang导读模型训练只是产品化中的很小的一个环节。 问题描述最近，我一直在巩固在不同ML项目中工作的经验。我将从我最近的NLP项目的角度来讲述这个故事，对短语进行分类 — 一个多类单标签问题。 NLP的Central embedder结构 团队结构 搭建人工智能团队是相当棘手的。如果公司内部人员不具备这些技能，你就必须招
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2023-12-13 20:48:13
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数据结构与算法相关1. 快速排序算法请实现快速排序算法，自行设计测试用例来说明算法的准确性，算法的时间和空间复杂度是多少？最坏的时间复杂度是多少？2. 归并排序算法请实现归并排序，自行设计测试用例来说明算法的准确性，算法的时间和空间复杂度是多少？最坏的时间复杂度是多少？3. 面对一个具体的问题，倾向于使用归并还是快排，为什么？数学基础机器学习基础自然语言处理...
原创
2023-02-06 16:26:57
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# NLP 高级面试题目解析与实践
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，致力于使计算机能够理解、处理和生成自然语言。在NLP的高级面试中，面试官通常会提问一些复杂的问题，以考察面试者对于NLP的深入理解和实践能力。本文将针对一些常见的NLP高级面试题目进行解析，并提供相应的代码示例进行实践。
## 1. 文本分类任务中的
原创
2024-01-28 11:05:08
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# NLP文本匹配的探讨与代码示例
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一项重要技术，其应用涵盖了机器翻译、情感分析、文本摘要等多个方面。在这些应用中，文本匹配是一项基础且关键的任务。本文将探讨文本匹配的基本概念，并提供一段简单的代码示例，以帮助读者理解如何使用Python来进行文本匹配。
## 什么是文本匹配？
文本匹配是指确定两个或多个文本片段之间的相似度。常见的应用场景包括问答系统
NLP自然语言处理在各个行业的应用日益广泛，从内容生成到情感分析，许多公司在选择技术解决方案时往往面临诸多挑战。在这篇博文中，我们将探讨 NLP 自然语言面试题目的解析过程，特别是从版本对比，到性能优化，再到实战案例和调试指南的每一个环节。以下内容将帮助你更好地掌握 NLP 领域的核心概念及解决方案。
### 版本对比
在 NLP 自然语言处理的不同版本中，性能和特性有显著差异。通过比较不同版
文章目录1 简介1.1 动机1.2 创新2 方法3 实验 1 简介论文题目：DCMN+: Dual Co-Matching Network for Multi-choice Reading Comprehension 论文来源：AAAI 2020 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.11511.pdf 代码链接：https://github.com/Qzsl123/d
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2024-01-20 23:12:48
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50个最受欢迎的大数据面试问题大数据时代才刚刚开始。随着越来越多的公司倾向于大数据来运营他们的业务，对人才的需求空前高涨。这对您意味着什么？如果您想在任何大数据岗位上工作，它只会转化为更好的机会。您可以选择成为数据分析师，数据科学家，数据库管理员，大数据工程师，Hadoop大数据工程师等。50个最受欢迎的大数据面试问题为了使您的事业有优势，您应该为大数据面试做好充分的准备。在开始之前，重要的是要了
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2023-08-12 13:53:28
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一、NLP是什么自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能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。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语
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2023-05-24 14:53:53
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你好，我是悦创。如果有兴趣学 Python，来这里一对一学习 Python，欢迎学习。可以直接私信我或者关注公众号：AI悦创，加我好友即可。题目范围作业 7:6-2 编写函数计算一个或不特定多个数的乘积（高教社，《Python编程基础及应用》习题8-6） (4分)1、函数接口定义：def caculate(*t)打 * 号的参数 t 接受多个参数成员，参数成员预期为整数或浮点数类型。知识点讲解 Linke：https://www.aiyc.top/126.html*args 的用法*a
原创
2021-06-09 16:38:38
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你好，我是悦创。如果有兴趣学 Python，来这里一对一学习 Python，欢迎学习。可以直接私信我或者关注公众号：AI悦创，加我好友即可。题目范围作业 7:6-2 编写函数计算一个或不特定多个数的乘积（高教社，《Python编程基础及应用》习题8-6） (4分)1、函数接口定义：def caculate(*t)打 * 号的参数 t 接受多
原创
2022-02-09 15:35:23
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Ⅰ. NLP数据集整理中英文NLP数据集搜索平台，点击搜索一、情感分析ID标题更新日期数据集提供者说明关键字类别备注1weibo_senti_100k无无带情感标注新浪微博，正负向评论约各 5 万条微博二分类任务无2Weibo Emotion Corpus2016The Hong Kong Polytechnic University微博语料，标注了7类 emotions: like, disgu
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2024-03-14 11:28:57
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分词：将输入的自然语言文本分成一个个离散的语言单元，通常是词或符号。词性标注：对分词后的语言单元赋予相应的语法和语义标签，例如名词、动词、形容词、代词等，以便进一步分析。句法分析：将分词和词性标注后的语言单元组织成一个句子结构，分析单词之间的语法关系，如主谓宾、定状补等。命名实体识别：识别文本中的特定实体，如人名、地名、时间、组织机构等。情感分析：对文本进行分类，判断文本的情感偏向，如正面、负面或
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2023-08-08 10:09:45
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BERT大火却不懂Transformer？读这一篇就够了一、Transformer（code）1.1 句子的 representation embedding with position = word embedding + Positional Embedding处理 nn.Embedding 权重矩阵有两种选择：使用 pre-trained 的 embeddings 并固化
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2023-12-07 07:26:27
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NLP入门学习（学习资料来自实验楼）
自然语言处理，简称：NLP，是指对人们平时日常使用的交流语言进行处理的一项技术。NLP 经过多年的发展，现今可以划分为两部分内容，即：自然语言的理解和自然语言的生成。本文将以文本分类为目标，介绍自然语言处理相关的基础操作和应用。（来自https://www.shiyanlou.com/courses/12
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2023-08-07 20:38:35
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1，概述任务型对话系统越来越多的被应用到实际的场景中，例如siri，阿里小密这类的产品。通常任务型对话系统都是基于pipline的方式实现的，具体的流程图如下： 整个pipline由五个模块组成：语音识别；自然语言理解；对话管理；自然语言生成；语音合成。现在越来越多的产品还融入了知识库，主要是在对话管理模块引入。在这里除了语音识别和语音合成模块不属于自然语言处理范
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2023-07-08 17:33:00
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文章目录发展历程迁移学习预训练、精调范式（Pre-train,Fine-tune) 发展历程预训练语言模型： 是采用迁移学习的方法，通过自监督学习，从大规模数据中获得与具体任务无关的预训练模型，然后用训练好的预训练模型提高下游任务的性能的一种数据增强法迁移学习分类： 1、归纳迁移学习 在源领域和任务上学习出的一般的知识，然后将其迁移到目标领域和任务上迁移方式： 1、基于特征的方式 将源任务预训练
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2023-07-31 21:12:59
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NLP 语种检测 API 数据接口180+ 语言检测，语种全称与缩写，返回置信度。1. 产品功能基于 NLP 分析文本的语种支持 180+ 多语种检测；语种缩写遵循 ISO 639-1 标准；包含检测到的语种置信度；毫秒级响应性能；数据持续更新与维护；全接口支持 HTTPS（TLS v1.0 / v1.1 / v1.2 / v1.3）；全面兼容 Apple ATS；全国多节点 CDN 部署；接口极
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2024-03-14 17:41:16
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