Attention原理目前大多数的注意力模型都是依附在 Encoder-Decoder 框架下，但并不是只能运用在该模型中，attention机制作为一种思想可以和多种模型进行结合，其本身不依赖于任何一种框架。Encoder-Decoder 框架是深度学习中非常常见的一个模型框架，例如在 Image Caption 的应用中 Encoder-Decoder 就是 CNN-RNN 的编码 - 解码框
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2024-03-11 13:40:28
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1，corpus 语料库a computer-readable collection of text or speech 2，utterance发音比如下面一句话：I do uh main-uh 是 fillers，填充词（Words like uh and um are called fillers or filled pauses ）。The broken-off word
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2023-12-27 09:43:57
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目录1. XX Learning（XX学习）Curriculum Learning（课程学习）Self-Paced Learning（SPL） 自步学习Contrastive Learning （对比学习）相关模型相关损失Contrastive Clustering（对比聚类）Metric Learning （度量学习）Dual Learning （对偶学习）Dual Contrastive
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2024-04-09 22:13:46
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# NLP 生成指令的实现流程
在现代软件开发中，自然语言处理（NLP）正在成为一个热门话题，许多开发者希望为他们的应用程序生成命令或指令。对于刚入行的小白来说，学习如何实现这一点可能会感到迷茫。本文将通过具体步骤、代码示例以及详细解释来帮助你实现NLP生成指令的功能。
## 流程概述
以下是整个实施过程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | *
原创
2024-10-06 04:50:27
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NLP基础学习论文一：NLP-baseline-word2vec 1、词的表示方法 ONE-hot表示形式 一个向量只有一个地方是1，其他全是0通过共现次数先构造共现矩阵，但是此时如果词数过多，构造的共现矩阵就会过大，所以这个时候需要进行降维度。SVD： 继续向下演进，本文采用word2vec的是分布式表示方法。 此时向量里的内容都是一个浮点数而不是0或者1，而这些数是通过训练而得到的。 每个词都
nlp常见任务代码总结本文的目的在于梳理NLP企业级的应用任务，根据jd判断当前主流的NLP在企业中的应用水平，熟悉常见的任务+技术+数据+评价方式。一、nlp常见任务综述信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。文本生成：机器像人一样使用自然语言进行表达和
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2023-09-28 22:36:10
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前言总结目前语音识别的发展现状，dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年，微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN（Feed Forward Deep Neural Network）引入到声学模型建模中，将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率，引领了DNN-HMM混合系统的风潮。长短时记忆网络（LSTM，LongShort
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2024-09-28 08:39:56
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# 使用NLP进行信息检索的完整指南
在信息检索领域，NLP（自然语言处理）技术的结合使得从大量未结构化文本信息中精准提取有价值信息变得越来越有效。作为开发者，理解如何将NLP与检索结合是相当重要的。本文将详细介绍实现“nlp 转 检索”的整个流程，代码示例以及每一步的解释，以便你能够顺利上手。
## 流程概述
下面是执行“nlp 转 检索”的整体流程表格：
| 步骤 | 描述
我需要在当前模块中实现一些NLP。 我正在寻找一些可以帮助我的好图书馆。 我遇到了'LingPipe'，但无法完全遵循如何使用它。基本上，我们需要实现一个功能，其中应用程序可以解释用简体中文输入的客户指令(交付说明)。 例如：将于明天中午12点起床请在6月10日之后发货请不要在星期三之前发送在订单中再添加10个XYZ单位请参阅stackoverflow.com/questions/22904025
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2023-12-12 21:53:09
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本篇主要介绍TextCnn针对中文的分本分类的代码实现。下一篇计划讲模型训练及线上文本分类。代码基于开源代码 https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 建议对NLP文本分类或CNN不了解的先阅读我的上一篇blog及以下的大神blog ：NLP文本分类入门学习及TextCnn实践笔记（一）参考的大神
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2024-04-26 14:50:41
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文内容由学堂在线的课程助教 于延涛 整理，方便大家在数据科学学习过程中查找数据。本文内容较长，共分三部分，数据科学领域不同领域的学习者可以各取所需。 第一部分：80+国内外常用的数据集，适合中、高级的学习者；第二部分：国内外数据资源，适合初、中、高级学习者；第三部分：数据科学领域经典的参考书，适合初、中级学习者；第四部分：清华大学数据科学认证项目，适合所有数据科学爱好者。&nb
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2024-05-22 16:44:28
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1. 抢跑的nlpnlp发展的历史非常早，因为人从计算机发明开始，就有对语言处理的需求。各种字符串算法都贯穿于计算机的发展历史中。伟大的乔姆斯基提出了生成文法，人类拥有的处理语言的最基本框架，自动机(正则表达式)，随机上下文无关分析树，字符串匹配算法KMP，动态规划。nlp任务里如文本分类，成熟的非常早，如垃圾邮件分类等，用朴素贝叶斯就能有不错的效果。20年前通过纯统计和规则
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2023-08-31 07:18:10
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中文自然语言处理
Transformer模型(一) transformer是谷歌大脑在2017年底发表的论文attention is all you need中所提出的seq2seq模型. 现在已经取得了大范围的应用和扩展, 而BERT就是从transformer中衍生出来的预训练语言模型. 目前transformer模型已经得到广泛认可和应用, 而应用的方式主要是先进行预训练语
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2024-08-14 10:31:05
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# Java转指令实现教程
作为一名经验丰富的开发者，我会尽力帮助新入行的小白学习如何实现“java转指令”。在这篇文章中，我将告诉你整个流程并提供每一步所需的代码示例。
## 流程
为了更好地理解整个过程，我们可以用表格展示实现“java转指令”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------ |
| 步骤1 | 编写J
原创
2024-02-25 05:28:36
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# 深入理解javap指令
在Java开发中，我们经常会用到javap指令来查看Java类的信息。javap是Java Development Kit（JDK）中的一个工具，用于反编译Class文件并显示其字节码指令。通过查看类的字节码指令，我们可以更深入地了解Java程序的内部工作原理。本文将介绍一些常用的javap指令，并通过代码示例来说明它们的用法。
## javap指令简介
java
原创
2024-02-26 04:40:53
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算法任务：1. 给定一个文件，统计这个文件中所有字符的相对频率（相对频率就是这些字符出现的概率——该字符出现次数除以字符总个数，并计算该文件的熵）。2. 给定另外一个文件，按上述同样的方法计算字符分布的概率，然后计算两个文件中的字符分布的KL距离。（熵和KL距离都是NLP自然语言处理中术语，仅仅是涉及到一两个公式而已，不影响您对代码的理解，so just try！） 说明：1. 给定的文
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2024-06-09 07:10:42
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Encoder-DecoderEncoder-Decoder、Seq2Seq 以及他们的升级方案AttentionEncoder-Decoder 算是一个通用的框架，在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务Encoder-Decoder 这个框架很好的诠释了机器学习的核心思路：将现实问题转化为数学问题，通过求解数学问题，从而解决现实问题！Encoder：将现实问题转化为数学问题Decoder
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2023-10-19 13:53:03
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这一主题线条和大家一起整理预训练模型的一些工作，欢迎讨论交流 前情提要 芝麻街跨界NLP，没有一个ERNIE是无辜的「XLMs from Facebook」「LASER from Facebook」「MASS from Microsoft」「UNILM from Microsoft」Cross-lingual Language Model Pretraining[1]对于BER
## 如何统计转NLP经验：一个新手开发者的指南
作为一名新入行的小白，进入自然语言处理（NLP）领域可能会让你感到有些迷茫。统计转NLP经验的过程虽然复杂，但只要你系统地理解每一步，最终你会掌握如何将统计学的方法应用于NLP任务。本文将详细阐述这个过程，包括必要的步骤，代码示例和注释，以及如何用流程图和状态图来帮助可视化整个过程。
### 流程步骤概述
以下是统计转NLP经验的关键流程步骤
原创
2024-09-16 05:11:41
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# NLP文本转JSON：基础知识与代码示例
## 1. 引言
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域，文本数据的处理与解析是关键的任务之一。将文本信息转换成结构化的数据格式，如JSON（JavaScript Object Notation），不仅能简化数据的存储与传输，还能提升数据处理的效率。本文将通过实例深入探讨如何将文本转换为JSON格式，
