SLU1. 简介对话系统按功能来划分的话，分为闲聊型、任务型、知识问答型和推荐型。在不同类型的聊天系统中，NLU也不尽相同。1.1. 闲聊型对话中的NLU就是根据上下文进行意图识别、情感分析等， 并作为对话管理（DM）的输入； 1.2.任务型对话中的NLU就是领域分类和意图识别、槽填充。他的输入是用户的输入Utterance，输出是Un=（In, Zn), In是intention，Zn
作者 | Peng Yan编译 | VK来源 | Towards Data Science作为NLP数据科学家，我经常阅读词向量、RNN和Transformer的论文。阅读论文很有趣，给我...
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2022-06-02 20:45:04
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# 使用Python实现自然语言处理中的PPL指标
在自然语言处理（NLP）领域，评估模型的性能至关重要。其中，一个常用的指标是Perplexity（PPL），通常用于衡量语言模型的效果。本篇文章将介绍PPL指标的含义、计算方法，并通过Python代码示例实现相关功能。
## 什么是Perplexity（PPL）？
Perplexity是一种评估语言模型的指标，用于测量模型在给定测试数据集上
原创
2024-09-06 05:08:40
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每种编程语言都有一些不为人知的陷阱，有些实际工作中会踩到，有些可能根本排不上用场，但弄明白这些陷阱有利于我们更好的去了解这门语言的实现机制。下面这个题，你是否能一眼看出问题的本质。不管是 Python2 还是 Python3 环境下，只要你是在 CPython 的交互式命令行 REPL 中执行，结果没什么不同。我们知道 is 比较的是两个对象的内存地址是否一样（ id 函数返回一个和对象的内存地址
简介隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是的机器学习模型，在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。但是作为一个经典的模型，学习HMM的模型和对应算法，对我们解决问题建模的能力提高以及算法思路的拓展还是很好的。使用HMM模型时的问题一般有两个特征：１
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2023-07-28 22:42:13
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一 、什么是自然语言处理(NLP)？1.NLP是一门横跨了计算机科学、人工智能以及语言学的学科，是人工智能的核心技术之一。目标是让计算机处理和理解自然语言从而可以处理一些实际任务。2.对语言层次的传统描述：重点放在句法分析（syntactic analysis）和语义理解（semantic interpretation）方面，简要描述左上角的语音信号分析。3.NLP的应用简单的说，拼写检查、关键字
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2023-11-10 06:29:15
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# NLP数据预处理：Python实现
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。数据预处理是NLP中非常关键的一步，它可以帮助我们准备好适用于模型训练的数据。本文将介绍使用Python实现NLP数据预处理的方法。
## 数据清洗
在进行NLP任务之前，我们需要对原始文本进行清洗。这
原创
2023-12-26 09:02:52
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自然语言处理 (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。使用wordcloud+jieba+各种形状进行测试。
原创
2022-10-09 21:34:23
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在当代搜索引擎的召回环节，除了常见的经典倒排索引来对Query和Document进行文本字面匹配外，经常也会增加一路基于Bert模型的双塔结构，将用户查询Query和搜索文档，各自通过一个塔形结构来打Embedding，以此增加Query和Document的深层语义匹配能力。再比如，在自然语言处理的QA领域，一般也会在第一步召回环节，上一个基于Bert模型的双塔结构，分别将问题Question和可
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2023-11-11 09:44:33
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开放域问答系统的泛化性和鲁棒性一直是一个业界难题，其中位于最顶层的稠密检索模型(Dense Retriever)常常被诟病其OOD泛化能力不如传统的BM25算法。今天分享一篇来自Google的工作，其实稠密检索模型的泛化能力并不是天生就差，它只是需要更强大的编码器和更多更好的训练数据而已。Large Dual Encoders Are Generalizable Retrievershttps:/
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2023-12-29 23:40:42
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从transformer开始，nlp的模型渐渐开始成为了transformer一族的天下，所以想写一个系列聊一聊在nlp中那些运用transformer的模型。作为这个系列的第一篇，就从大名鼎鼎的transformer结构开始。一、编码器（encoder）与解码器（decoder）最早提出transformer的文章是attention is all you need，研究的nlp的任务是翻译，自
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2024-01-17 11:01:04
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# 使用NLP实现Chatbot的简要指南
### 1. 引言
在当今信息技术不断发展的时代，聊天机器人（Chatbot）作为一种智能交互工具，逐渐被广泛应用于客服、社交媒体和各类应用程序中。聊天机器人的核心在于自然语言处理（NLP），使其能够理解和生成自然语言。本文将重点讨论如何使用NLP技术实现一个基本的聊天机器人，并通过代码示例帮助读者更好地理解。
### 2. 聊天机器人的基本结构
## Java NLP 实现指南
自然语言处理（NLP）是一个快速发展的领域，它允许计算机理解、解释和生成自然语言文本。对于刚入行的开发者，使用 Java 来实现 NLP 是一个不错的选择。以下是实现整个项目的流程，包括每个步骤的详细代码示例及其解释。
### 实现流程
| 步骤 | 描述 | 预计时间 |
|-
将文本表示为数字机器学习模型将向量（数字
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2023-05-18 17:07:27
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NLP分类实现
在当今的人工智能领域，自然语言处理（NLP）作为一项重要技术，正在迅速发展。NLP分类任务包括情感分析、主题识别等，可以帮助企业和研究人员从大量文本中提取有价值的信息。这篇博文将系统性地梳理NLP分类实现的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论和总结与展望。
背景描述
随着社交媒体、网页和电子邮件等数据源的激增，从文本中提取信息的需求也随之上升。NLP分类
1.含义：Python是一种解释型，面向对象，动态数据类型的高级程序设计语言。2.特点：易于学习，关键字较少，结构简单；较为广泛，跨平台，兼容性好；是一门胶水语言，可嵌套在其他语言中使用；源代码易于维护；3.数据类型：1. Numbers 数字类型2. String 字符串类型3.  
# 使用 PyCharm 实现 NLP 项目
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。若你刚入行，学习如何在 PyCharm 中实现一个简单的 NLP 项目会是一个很好的开始。本文将指导你从零开始建立一个简单的自然语言处理项目。
## 流程概述
以下是实现 NLP 项目的基本步骤：
| 步骤 | 描述
在当今的自然语言处理（NLP）领域，卷积神经网络（CNN）已经被广泛应用于文本分类、情感分析和其他任务。通过这篇文章，我将详细记录如何使用CNN来解决NLP问题的过程，涉及到技术原理、架构解析、源码分析等多个方面。
### 背景描述
随着大数据时代的到来，信息的快速增长带来了知识的自动提取需求。在这方面，CNN作为一种高效的机器学习算法，能够处理文本数据并提取特征。以下是CNN实现NLP的一般流
# 自然语言处理中的PPL实现：概述与代码示例
在自然语言处理（NLP）领域，语言模型的质量是影响很多任务性能的关键因素之一。其中，困惑度（Perplexity，PPL）是衡量语言模型好坏的重要指标。本文将介绍PPL的基本概念及其在NLP中的应用，同时提供Python代码示例，以帮助读者更好地理解这一重要概念。
## 什么是困惑度（PPL）？
困惑度是用来评估语言模型性能的一个常用指标。简单
原创
2024-09-06 06:32:10
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文章目录一、绪论二、余弦相似度2.1 余弦相似度定义2.2 计算相似度步骤2.3 举例2.4 改进方式2.5 代码三、TF-IDF计算3.1 TF、IDE、TF-IDF的计算方法3.1.1 词频TF的计算方法3.1.2 反文档频率IDF的计算方法3.1.3 TF-IDF的计算方法3.2 利用TF-IDF计算文章相似度3.3 代码四、基于语义相似度的计算----DSSM4.1 原理4.2 输入层4
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2023-10-08 00:02:54
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