OpenPPLOpenPPL是商汤基于自研高性能算字库的开源深度学习推理平台，能够让人工智能应用高效可靠地运行在现有的CPU/GPU等计算平台上，为云端场景提供人工智能推理服务OpenPPL基于全自研高性能算子库，拥有极致调优的性能，同时提供云原生环境下的 AI模型多后端部署能力，并支持OpenMMLab等胜读学习模型的高效部署。高性能
设计微架构友好的任务/数据/指令等多级并行策略，自研NV G
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2023-09-13 17:26:32
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英文部分：Combinatory Categorical Grammar（ 组合分类语法 ）Common sense （ 常识推理 ）常识推理任务旨在要求模型超越模式识别。相反，模型应该使用“常识”或世界知识来进行推理。Constituency parsing ( 选区理解 )选区解析的目的是从句子中提取基于选区的解析树，根据短语结构语法表示其句法结构。例子：Sentence (S)
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2024-01-14 20:49:02
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基于TensorRT 加速 bert 推理 提示：此篇文章的阅读前提是你已经在服务器或者私人电脑上安装好了cuda，cudnn，tensorRT，这些不在此文章里面讨论。 文章目录基于TensorRT 加速 bert 推理前言一、pytorch 模型转换成 onnx 代码二、将 导出的 onnx 模型转换成 tensorRT engine三、调用 tensorRT 的 python API 进行模
一 序 本文属于贪心NLP学习笔记系列。本章开始学习非常重要的逻辑回归。二 逻辑回归2.1常用场景 逻辑回归非常广泛在分类场景。·贷款违约情况（会违约/不会违约） ·广告点击问题（会点击/不会点击） ·商品推荐（会购买/不会购买） ·情感分析（正面/负面） ·疾病诊断（阳性/阴性） ·还有其他很多分类问题……此外这个算法可以用来做baseline，很好，
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2023-12-14 12:06:35
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写在前面：有一段时间没更新专栏了，哈哈，先吐槽下自己的龟速更新。
Attention机制基本已成为NLP的居家旅行必备技能，同时也是我一直关注的技术点，希望本篇内容能带给大家些许思考。如有描述不对的地方，欢迎拍砖。好了，废话不多说，进入正题！ 1. Attention机制attention机制最初是由Bahdanau等人通过“Neural Machine Transl
知识推理是知识图谱研究的一大重点和难点1.1 基于逻辑规则的知识图谱推理基于逻辑规则的知识图谱推理是指通过在知识图谱上运用简单规则及特征，推理得到新的事实，该方法可以利用知识的符号性，精确度高且能为推理结果提供显式的解释。基于逻辑规则的推理分为基于逻辑的推理、基于统计的推理和基于图结构的推理。1.1.1 基于逻辑的推理基于逻辑的推理是指直接使用一阶谓词逻辑FOL、描述逻辑等方式对专家制定的规则进行
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2023-10-07 13:42:49
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虽然机器学习的实现直接调用库中的函数几行代码就可以实现，但知道算法的原理是必要的，这篇笔记参考了张俊林大佬的文章。其实就是给不同的语言（分词）分配不同的权重，权重大的就是焦点，即注意力 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很
## Java NLP推理实现
自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支，旨在理解、分析和生成自然语言文本。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Java实现基本的NLP推理，并通过示例代码来展示实现过程。
### 1. NLP推理的基本概念
NLP推理是指从已知信息中推导出新的信息。比如，给定一个句子，我们可以基于句子中的关系推导出一些隐含的联系。对于Java开发者来说，
Datawhale 作者：陈琰钰越来越多的人选择参加算法赛事，为了提升项目实践能力，同时也希望能拿到好的成绩增加履历的丰富度。期望如此美好，现实却是：看完赛题，一点思路都木有。那么，当我们拿到一个算法赛题后，如何破题，如何找到可能的解题思路呢。本文针对NLP项目给出了4种常见的解题思路，其中包含1种基于机器学习的思路和3种基于深度学习的思路。一、数据及背景https://ti
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2024-07-31 12:17:25
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知识图谱的概念于2012年由谷歌提出，这篇文章虽然发表于2010年，但文章中的对于数据的使用已经接近知识图谱了。文章提出的PRA算法是知识图谱推理的早期探索，在RWR（重启随机游走算法）的基础上进行了相似性的改进。同时在那个机器学习还没有普及的年代，文章也探索了使用监督学习的方法进行参数的学习和训练。由于年代差异，这里只重点描述文章提出的PRA算法。 Relational retrieval us
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2023-12-07 07:00:10
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规则推理——正向链接推理正向链接推理正向链接推理的特点正向链接推理的优点：正向链接推理的缺点：如何克服正向推理的缺点呢？ 基于规则的推理机使用的推理方式主要有三种 1、正向链接推理 2、逆向链接推理 3、混合推理 正向链接推理在知识图谱中知识主要以显示知识和隐式知识两种。显示知识是知识图谱中已有的事实陈述，而隐式知识是有知识图谱中的显示知识、实体之间的语义关系以及规则共同暗指的事实。之所以
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2024-04-10 06:58:10
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# 逻辑推理NLP任务的探索
在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个重要的研究方向。随着深度学习技术的进步，NLP的任务变得越来越复杂，其中之一就是逻辑推理。本文将为您介绍逻辑推理在NLP中的基本概念，并通过代码示例进行演示。
## 什么是逻辑推理？
逻辑推理是指通过已知的信息或规则来得出新的结论。在NLP中，这一任务主要用于理解文本的含义，以及推导出隐含的信息。逻辑推理可以应用于问答
1、NLP基础入门人工智能的发展和应用越来越深入世界每个角落，人工智能的一个重要部分是认知智能，包括理解、运用语言的能力，掌握知识、运用知识的能力，以及在语言和知识基础上的推理能力。那自然语言就属于认知智能，接下来让我们去了解下什么是自然语言处理。一、什么是 自然语言处理(Natural Language Processing)自然语言处理(Natural Language Processing,
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2023-11-02 13:40:34
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文章目录1、维基百科定义2、简要介绍2.1 如何教電腦學會一種語言？2.2 訓練電腦處理自然語言，需要什麼樣的資料？2.3 電腦可以認識所有「詞」嗎？2.4 NLP有什么用？3、NLP的技术知识点3.1 技术框架3.2 中文NLP的基本过程4、语料预处理4.1 语料清洗4.2 分词4.3 词性标注4.4 去停用词 1、维基百科定义自然语言处理（英语：Natural Language Proces
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2023-09-14 12:45:19
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知识图谱根据 W3C的解释，语义网络是一张数据构成的网络，语义网络技术向用户提供的是一个查询环境，其核心要义是以图形的方式向用户返回经过加工和推理的知识而知识图谱技术则是实现智能化语义检索的基础和桥梁．传统搜索引擎技术能够根据用户查询快速排序网页，提高信息检索的效率，然而，这种网页检索效率并不意味着用户能够快速准确地获取信息和知 识，对于搜索引擎反馈的大量结果，还需要进行人工排查和筛选．1
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2023-09-04 13:31:33
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一、基础概念1.1. NLP 中的 Tokenization 是什么?NLP技术中 Tokenization 也可以被称作是“word segmentation”，直译为中文是指 分词。分词是NLP的基础任务，按照特定需求能把文本中的句子、段落切分成一个字符串序列（其中的元素通常称为token或叫词语）方便后续的处理分析工作。1.2. formal language 和 natural langu
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2023-08-03 20:44:11
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### 知识推理代码Python：深入了解排列组合逻辑
在当今数据驱动的世界中，知识推理是一项至关重要的技术。使用 Python 进行知识推理，尤其是在处理排列组合逻辑方面，可以非常有效。本文将详细介绍如何配置环境、进行集成、详细配置、实战应用、性能优化以及生态扩展。让我们开始吧！
#### 环境准备
首先，我们需要设置合适的环境。在这个部分，我们会涉及 Python 和相关库的安装，以及确
9.1 知识图谱中的典型推理任务9.1.1 知识补全9.1.2 知识问答9.2 知识推理分类9.2.1 归纳推理和演绎推理9.2.1.1 归纳推理归纳是从特殊到一般的过程。所谓归纳推理，就是根据部分对象所具有的的性质，推出一类事物中所有对象都具有这类性质的推理方式。其一般分为三个步骤： （1）对部分资料进行观察、分析和归纳整理； （2）得出规律性结论，即猜想； （3）检验猜想；计算机在归纳推理上的
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2024-07-23 23:45:50
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知识图谱—知识推理综述(一)1 知识推理的概念以及分类1.1 知识推理的基本概念所谓的知识推理，就是在已有知识的基础之上，推断出未知的知识的过程。通过从已知的知识出发，通过已经获取的知识，从中获取到所蕴含的新的事实，或者从大量的已有的知识中进行归纳，从个体知识推广到一般性的知识。根据上面的概念的描述，我们可以知道，对于知识推理而言，其包括的内容可以分为两种，第一种是我们已经知道的，用于进行推理的已
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2023-11-19 07:15:24
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【语言】掌握Python、Java、或C++等任意一种语言，系统实现能力强，工程基础
原创
2023-03-08 07:28:41
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