项目开发中使用ansj分词，可是发现ansj分词在添加新词的时候有一些问题，果断选择ansj的祖先nlpir，首先第一个问题是将nlpir工具转化成java工程，步骤如下：1：下载20131115123549_nlpir_ictclas2013_u20131115_release和20130416090323_Win-64bit-JNI-lib，后者JNI是为了java调用C程序；2：将20130
本博客记录一下遇到的各种损失，如想了解各种损失及其代码，也可查看mmdet项目的loss部分交叉熵 适用于多分类任务，交叉熵属于分类损失中常见的一种损失，-ylogP取平均，概率P为1时，损失为0。在bert的mlm预训练任务中使用了ignore_index入参，可仅根据部分位置（15%mask处）计算损失
转载
2024-07-11 08:24:24
155阅读
# NLP处理中缩小Loss的项目方案
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，模型的损失函数（loss）是评价模型性能的重要指标。减少损失函数的值不仅可以提高模型的精度，还能更好地泛化到未见数据。本项目方案将通过多种方法来缩小NLP任务中的loss，包括数据预处理、模型选择、超参数调优等方面进行详细探讨，并提供相应的代码示例。
## 项目目标
1. 提高NLP模型的精度。
2. 缩小损
原创
2024-10-20 04:24:55
78阅读
# NLP的loss函数实现
## 1. 流程概述
在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）中，loss函数是非常重要的一个组成部分，用于衡量训练模型的预测结果与实际标签之间的误差。下面是实现NLP的loss函数的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据预处理 | 对原始文本进行清洗、分词、构建词向量等预处理工
原创
2023-08-12 07:55:00
144阅读
一、LOSS函数loss函数指机器学习模型中用于最小化的目标函数，其一般意义是指判别错误的程度，因为我们要提高准确率，也就是降低错误率，所以可以归结为一个最小化损失函数的问题。具体的，我们假设有一个十分类问题，对于样本1号，我们计算它在10个类别上的得分分别是s1，s2，s3，s4，s5，s6，s7，s8，s9，s10，而其正确的分类yi是第5类，对应的得分就是s5.对于这个样本，我们选择什么样的
SpaCy 是一个免费的开源库，用于 Python 中的高级自然语言处理包括但不限于词性标注、dependency parsing、NER和相似度计算。 它可帮助构建处理和理解大量文本的应用程序可用于多种方向，例如信息提取、自然语言理解或为深度学习提供文本预处理。SpaCy 诞生于2014年年中（并且到现在这么多年了，它依然保持着持续的更新），号称“Industrial-Strength Natu
转载
2023-10-14 22:29:17
74阅读
# 教你实现 NLP 大模型的 Loss 计算
在自然语言处理（NLP）领域，训练大规模模型时，了解损失（Loss）的计算过程至关重要。损失函数可以评估模型的性能，并指导优化过程。本篇文章将会教你如何计算 NLP 大模型的 Loss，涵盖从准备数据到计算损失的完整流程。
## 1. 整体流程概述
以下是实现 NLP 大模型损失计算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----
Neural machine Translation of Rare Words with Subword Units动机和创新点BPE算法BPE算法应用BPE改进算法 前面的两篇facebook的文章都提到了BPE（Byte Pair Encoding，双字节编码）算法，可能大家不太了解，今天通过这篇文章介绍一下BPE的具体原理。这是2016ACL关于NLP分词操作的论文，许多论文方法（例如B
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
转载
2023-08-02 20:28:06
57阅读
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
转载
2023-08-02 20:28:07
80阅读
1. 国际学术组织、学术会议与学术论文 自然语言处理（natural language processing，NLP）在很大程度上与计算语言学（computational linguistics，CL）重合。与其他计算机学科类似，NLP/CL有一个属于自己的最权威的国际专业学会，叫做The Association for Computational Linguistics（ACL，URL：ht
转载
2024-05-22 16:37:09
19阅读
自然语言生成 – Natural-language generation - NLG一、什么是 NLG？二、NLG 的3个 Level三、NLG 的6个步骤四、NLG 的3种典型应用总结参考 自然语言生成 – NLG 是 NLP 的重要组成部分，他的主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。 本文除了介绍 NLG 的基本概念，还会介绍 NLG 的3
转载
2024-01-24 22:39:46
79阅读
# NLP对比学习的Loss
在自然语言处理（NLP）领域，对比学习是一种无监督学习方法，它通过比较相似和不相似样本的特征，使模型更好地学习数据的表示。本文将深入探讨对比学习的loss函数，介绍各种常见的实现方式，并展示相应的代码示例，帮助大家更直观地理解这一主题。
## 什么是对比学习？
对比学习的核心思想是，通过比较样本之间的相似度和差异性，来学习更好的特征表示。这种方法尤其适用于没有标
原创
2024-09-19 06:59:44
519阅读
# NLP中的Loss计算详解
在自然语言处理（NLP）领域，模型的训练过程依赖于损失函数（loss function），它用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。有效地计算损失是模型优化的重要环节。本文将介绍如何在NLP中计算损失，同时提供代码示例，并用关系图和类图加以阐明。
## 什么是Loss？
Loss是模型在训练过程中用来量化错误的一种度量。损失越小，说明模型的预测越接近真实值。
这几天看了一篇腾讯WeTest中关于Unity内存管理和泄漏问题的文章，感觉非常棒，报了了下来。
无论是游戏还是VR应用，内存管理都是其研发阶段的重中之重。然而，90%以上的项目都存在不同程度的内存使用问题。就目前基于Unity引擎开发的移动游戏和移动VR游戏而言，内存的开销无外乎以下三大部分：
1.资源内存占用；
转载
2024-08-06 15:19:23
329阅读
## 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
转载
2023-06-25 16:16:31
103阅读
【温馨提示】： 只是想要修改器的网友，可以直接点击此链接下载； 只是想拿CT文件的网友，可以直接点击此链接下载； Git Hub下载地址：https://github.com/TwoStarsGodNightSky/GameTrainer 如果修改器失效了，你们可以在博客园本页直接评论，也可以给我发邮件告诉我，就是不要到百度云上去说了，百度云我好久不登录一次的！大家给我发邮件的话，记得要注
unity资源商店 Realistic Effects Pack 特效包中有一个粒子特效是在地面形成一条裂缝 通过查看源码明白实现这种效果的原理CrackMesh一个裂缝形状的面片网格，其包含Crater（裂缝墙壁）和Lava（熔岩）子物体 crater和lava上都添加了一个脚本作用是将本物体的渲染队列设为1
问题 1.C#迭代器原理 2.Coroutine的返回类型为IEnumerator，使用yield return返回，它与迭代器有什么联系 3.实现一个Coroutine
1.迭代器的原理： 微软的官方文档：迭代器是C#2.0中的新功能，迭代器是方法、get访问器或运算符，使你能在类或结构体中支持foreach迭代，而不必实现整个
IEnumerable接口
，只需提供一个迭代器，
nlp算法基础
一、nlp基本概念
nlp:自然语言处理
分词、词性标注、命名实体识别、关系提取、文本分类、情感分析、事件提取、知识图谱（三元组 实体和实体的关系、实体属性、时间提取）、问答系统、文本相似计算、
文本聚类、关键词提取、关键句提取、摘要提取、文本生成、语言模型（判断一句话是否合理（或者是不是人话））、文本纠错机器学习：
有监督学习算法：预测标签，训练过程需要标签值，如果标签
转载
2023-09-14 15:20:01
146阅读
