一、简介PaddleSpeech 遵循 Apache2.0 开源协议，支持开发者们做二次开发，免费商用！ Paddle Speech Demo 是一个以 PaddleSpeech 的语音交互功能为主体开发的 Demo 展示项目，用于帮助大家更好的上手 PaddleSpeech 以及使用 PaddleSpeech 构建自己的应用。智能语音交互部分使用 PaddleSpeech，对话以及信息抽取部分使
# 如何实现Paddle NLP Inference
## 一、整体流程
首先，让我们通过一个表格来展示整个“Paddle NLP Inference”的实现流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 准备文本数据 |
| 2 | 加载预训练模型 |
| 3 | 预处理文本数据 |
| 4 | 使用模型进行推理 |
| 5 | 解析推理结果 |
## 二、具体步
原创
2024-02-28 06:27:41
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在处理“Paddle NLP 版本”问题时，实施环境的准备极为重要。正确的环境可以确保各种依赖项的顺利安装和项目的正常运行。以下是详细的操作流程和必备的配置信息，让我们开始吧。
### 环境准备
在安装 Paddle NLP 之前，需要确保安装以下前置依赖，例如 Python 和 pip。
```bash
# 安装 Python
sudo apt-get install python3 pyt
2020全国大学生数学建模C题初尝试——基于 PaddlePaddle LSTM 的中小微企业信贷决策模型 本文目录2020全国大学生数学建模C题初尝试——基于 PaddlePaddle LSTM 的中小微企业信贷决策模型项目地址题目简析C题题目简单解析简单说说 LSTM项目代码数据预处理数据的导入与训练模型训练效果验证未标注公司的评估写在最后 项目地址https://aistudio.baidu
一、准备工作首次接触fiddle抓包软件通过老师给予的PPT以及百度查询深入了解fiddle，并学会如何使用fiddle安装fiddle进行实操二、爬虫实现思路对访问的网页使用fiddle进行抓包爬取到的数据使用java进行解析三、项目开始1.对fiddle进行配置并打开小程序中的朴朴小程序用fiddle找到所要的数据并截取头文件2.开始网上翻阅有关Java爬虫方面的资料先百度查阅java如何爬虫
0 前言首先回顾上一个项目：Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】会存在以下问题：自己样本数据该如何标注如果样本量大有什么好方法进行智能标注可视化工具详细介绍本次项目将会先把，数据标注、智能标注、数据可视化方法 进行详细讲解。0.1 如何对数据进行标注—doccano强烈推荐：数据标注平台doccano----简介、安装、使用、踩坑记录 详细步骤可以参考博客官方文档：
# NLP微调：从基础到实现的全面指南
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它使得计算机能够理解、生成和回应人类语言。近年来，随着深度学习的发展，NLP技术的进步也越来越显著。微调（Fine-tuning）作为一种有效的迁移学习方法，在NLP任务中得到了广泛应用。本文将介绍NLP微调的过程及其实现，并提供相应的代码示例。
### 什么是微调？
*微调* 是在预训练模型基础上
作者：Jeremy Howard、Sebastian Ruder可以这样说，迁移学习已经促使计算机视觉领域发生了具有革命性的变化，但对于自然语言处理（NLP）中的现有方法来说，仍然需要从零开始对其进行针对于特定任务的修改和训练。我们提出了微调语言模型（Fine-tuned Language Models，FitLaM），这是一种有效的迁移学习方法，可以应用于NLP中的任何任务，并且引入一些关键技术
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2023-10-25 17:32:25
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NLP位置编码Learned Positional EmbeddingSinusoidal Position EmbeddingRelative Position Representations实验结果Transfomer-XL中的相对位置编码实验结果Complex Embeddings实验结果位置特征与内容特征间的关系去掉内容特征将embedding相加改为拼接拆分位置特征和内容特征在测试时分
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2023-10-11 22:41:12
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在人机交互的过程中，语音是重要的信息载体，而语音交互技术离不开语音识别与语音合成技术。飞桨语音模型库PaddleSpeech为开发者们使用这些技术提供了便捷的环境。本次PaddleSpeech迎来重大更新——1.3版本正式发布。让我们一起看看，这次PaddleSpeech为大家带来了哪些新内容吧！提速300%，提供U2模型和U2++模型高性能C++部署方案；无监督预训练大模型wav2vec2正式上
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2023-08-28 11:39:58
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目录引言需求描述解决方法采用Github Actions功能具体代码总结参考资料 引言首先说呢，我也不想重复造轮子，但是无奈，网上博客看了一大圈，却始终没有找到自己需要的东西需求描述最近在研究PaddleOCR项目，这个项目很优秀，很值得学习，但是有个问题，PaddleOCR仓库太大，国内网clone下来，基本搞不定。主要是里面放置的一些测试图像和字体文件，导致这个仓库异常大。如果我只想用这个仓
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2024-01-29 21:09:40
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他写的非常详细，非常好。不过有些步骤和官网不一致。因为我是按照官网按照paddlepaddle和paddleDetection的。步骤和他的有差异。本博客主要参考他的博客。现在开始；PaddleDection简介PaddleDetection 是PaddlePaddle推出的物体检测统一框架。支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持 ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、R
我们发现paddledetection只是修改配置文件就可以训练，在代码是怎么实现的，yaml为什么可以自动实例1.代码梳理train.py 132行 开始加载配置文件cfg = load_config(FLAGS.config)paddet/core/workpace.pydef load_config(file_path):
"""
Load config from file.
GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台、也是项目版本管理工具，会使用它是程序员入门的必备技能。PaddlePaddle也不例外，所有的源码及项目进展都在GitHub上开源公布。但对于刚入门写程序的同学来说，一打开GitHub看起来云里雾里，会有种无从下手的感觉，本文给同学介绍PaddlePaddle在GitHub仓库上的快速上手指南。PaddlePaddle项目介绍登录GitHub账号
bert关系抽取论文源码之REDN：Downstream Model Design of Pre-trained Language Model for Relation Extraction Task前言模型架构1.Encoder2.Relation Computing Layer3.Loss Calculation结语参考资料 前言REDN是一个使用bert预训练模型进行关系抽取的衍生模型，该
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2024-10-20 18:56:54
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# 使用 Paddle NLP 提取摘要的完整指南
在这篇文章中，我们将会详细介绍如何使用 Paddle NLP 提取文本摘要。对于刚入行的小白来说，理解整个流程和具体的代码实现是很有必要的。下面，我们先来概述整个流程，再对每一步进行详细解释。
## 整体流程
我们可以将使用 Paddle NLP 提取摘要的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# NLP 下游任务微调：让模型更聪明
自然语言处理 (NLP) 已经成为当今人工智能领域的重要组成部分，尤其是在文本分类、情感分析、问答系统等应用中。这些应用通常被称为“下游任务”。微调是 NLP 模型优化的一种有效方法，使得预训练的模型可以更好地适应特定的下游任务。本文将探讨 NLP 下游任务微调的基本概念，并提供代码示例以帮助理解。
## 什么是下游任务微调
微调是指在一个已经预训练好
原创
2024-09-23 04:58:13
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对于NLP中 Mask 的作用（ps：padding mask 和 Subsequent mask不是官方命名）：Padding mask：处理非定长序列，区分padding和非padding部分，如在RNN等模型和Attention机制中的应用等Subsequent mask：防止标签泄露，如：Transformer decoder中的mask矩阵，BERT中的[Mask]位，XLNet中的ma
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2023-11-29 15:48:05
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基于检索的多层次文本分类1、项目说明以前的分类任务中，标签信息作为无实际意义，独立存在的one-hot编码形式存在，这种做法会潜在的丢失标签的语义信息，本方案把文本分类任务中的标签信息转换成含有语义信息的语义向量，将文本分类任务转换成向量检索和匹配的任务。这样做的好处是对于一些类别标签不是很固定的场景，或者需要经常有一些新增类别的需求的情况非常合适。另外，对于一些新的相关的分类任务，这种方法也不需
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2024-01-21 08:15:48
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文章目录1. 简介2. PaddleLite是如何工作的？2.1 模型文件的加载和解析2.2 计算图的转化2.3 图分析和优化2.4 运行时程序的生成和执行 最近在学习飞桨（PaddlePaddle），在看官方文档时感觉内容很多，有点混乱，同时也发现PaddlePaddle官网上的一些说明文档与Github上的描述不一致，在学习的时候有时会有感到困惑。所以想自己从说明文档中摘出之前自己感到困
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2023-11-11 11:37:48
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