ChatGPT是一个基于GPT-3.5架构的自然语言处理工具，它具有文本生成、文本分类、对话生成等多种能力。作为一种强大的自然语言处理工具，ChatGPT可以应用于智能客服、智能问答、内容创作等多个领域。如果您对ChatGPT感兴趣，可以通过关注本公众号了解更多信息，并体验基于ChatGPT的小程序提供的智能聊天和问答服务。
大家好，今天我们来聊一下Ch
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2023-12-03 22:17:09
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对于一些自然语言处理任务，比如聊天机器人，机器翻译，自动文摘等，传统的方法都是从候选集中选出答案，这对素材的完善程度要求很高，随着最近几年深度学习的兴起，国外学者将深度学习技术应用与自然语言的生成和自然语言的理解的方面的研究，并取得了一些突破性的成果，比如，Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型，它是目前自然语言处理技术中非常重要而且非常流行的一个模型，该技术突破了传统
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2024-03-21 07:25:14
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python什么是python首先python是一门程序设计语言1. 自然语言：人能听懂（汉语,英语，法语。。）2. 机器语言：计算机能懂的语言—0.1.0.1微码编程，也能让人能看懂 怎样让人说的话让机器听懂 eg点外卖，需翻译，或者找个中间人翻译，让机器能看懂y3. 程序设计语言：有文本组成—文本文件—不能随便写吧 有语法约束（python，C语言 java c# c++ php js 汇编等
随着AI科技的发展，AI机器人在我们生活中的各个方面都有一定的涉及，就像医疗咨询，一些医疗机构和应用程序会使用聊天AI机器人来帮助患者解决问题和提供咨询服务，当患者需要咨询医生或寻求医疗建议时，聊天AI机器人可以为他们提供实时的咨询服务，回答他们的问题并提供相关的建议和指导，这可以减少患者等待医生的时间，并且可以提供更加方便和及时的医疗服务。除了医疗，还有教育、客服等等都可以利用这一类的软件来帮助
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2024-02-11 07:28:01
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# 如何实现一个Python自然语言处理模型
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个子领域，主要关注计算机与人类语言之间的互动。通过构建自然语言处理模型，我们可以实现文本分类、情感分析、文本生成等多种功能。本文将指导你如何实现一个基础的自然语言处理模型，帮助你逐步完成这个任务。
## 流程概述
以下是实现Python自然语言处理模型的总体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-26 06:16:53
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BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是由Devlin等人在2018年提出的基于深层Transformer的预训练语言模型。BERT不仅充分利用了大规模无标注文本来挖掘其中丰富的语义信息，同时还进一步加深了自然语言处理模型的深度。这一节将着重介绍BERT的建模方法，其中包括两个基本的预训练任务以及两个进阶预训练任务。
在这一部分中，我们将简要介绍NLP领域的基本模型——语言模型，我们还将对自然语言处理的基础——语料库的概念进行介绍。这些都是在学习自然语言处理之前所必备的知识。此外，我们默认大家有一定的信息论和概率论基础，在这里不对信息论和概率论知识进行赘述。接下来，我们进入正题。 【一】语言模型在这一部分中，我们讨论的语言模型主要是统计语言模型，除此之外，我们在今后的文章中还会对神经网络语言模型进行介
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2024-04-25 16:09:11
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预训练模型的梳理总结
摘要本报告将从以下几个方面梳理预训练模型，陈述预训练(特指nlp领域)的what和how，总结预训练加微调模式的好处和弊端。通过时间线的方式梳理最近两年来预训练模型的发展脉络，重点阐述几个典型的预训练模型的做法和创新点。chap1:预训练模型预训练模型一开始是在CV中流行起来的，在图像领域，由于有些任务可能面临这数据量匮乏这一难题，直接在此任务上进行神经网络的训练非
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2024-07-30 15:46:07
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1.词汇表征1.1 one-hot词编码的缺陷回顾上一节的词向量表示方式：one-hot编码。即根据拥有的尽可能多的语料，整理一份词典，词典长度为n，使得每个词对应一个n*1的词向量，其中该词索引所在的位置为1，其余位置为0. 比如，如下图，woman这个词在索引为9853的位置上是1，其余位置为0，这就是one-hot方式的word representation.one-hot的词汇表征很简单，
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2024-06-13 23:46:34
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深度学习近期的一个趋势是使用注意机制（Attention Mechanism），OpenAI研究负责人Ilya Sutskever在最近的一次采访中提到了注意机制是最令人激动的进步之一，而且它们将就此扎根下来。这听起来令人兴奋不已，但注意机制到底是什么？ 神经网络中的注意机制大体是基于从人类视觉中发现的注意机制。对人类视觉注意力的研究较为透彻，目前存在几个不同模型，但归根结底，它们在本质上都是能
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2024-06-14 21:55:14
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自然语言处理之BERT模型一、BERT模型原理1.1 MASKED LM（Masked language Model）1.2 Next Sentence Prediction1.3 BERT模型预训练 一、BERT模型原理BERT模型（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：双向transformer编码表达。 1）Bid
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2024-04-15 21:55:36
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模型总结：T5：基于Transformer，结合了多任务学习和无监督预训练，并使用大规模的英文维基百科语料库进行训练。GPT-3：同样基于Transformer，使用了极其庞大的语料库，并使用Zero-shot学习实现了自然语言推理功能。Chinchilla：一种新型自然语言生成模型，使用了自适应正则化和动态使用的注意力机制。PaLM：结合了单向和双向模型的优势，并使用了双向训练和带有附加任务的预
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2023-12-25 11:08:40
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自然语言处理BERT模型自然语言处理通用解决方案：
1、需要熟悉Word2vec,RNN模型，了解词向量和如何建模。
2、重点在Transformer网络架构，BERT训练方法，实际应用。
3、项目是开源的，预训练模型直接可以使用。
4、提供预训练模型，基本任务直接用。Transformer:
基本组成是机器翻译模型中常见的Seq2Seq网络；
输入输出很直观（输入一句话，输出也为一句话），核心架
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2024-03-15 15:39:35
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文章目录一、前言二、分词算法2.1 规则分词2.1.1 正向最大匹配法2.1.2 逆向最大匹配法2.1.3 双向最大匹配法2.2 统计分词2.2.1 语言模型2.2.2 HMM模型2.3 混合分词三、中文分词工具四、参考链接五、源码获取 一、前言 关于中文分词的介绍，之前已经详细的介绍过了，此篇博文的重点是介绍一些具体的分词方法。二、分词算法
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2024-03-28 23:17:13
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OpenAI 最强预训练语言模型 GPT-3 具有 1750 亿个参数，MT-NLG 参数量是前者的 3 倍。训练语言模型 MT-NLG 问世10 月 11 日，微软和英伟达正式推出由 DeepSpeed 和 Megatron 驱动的 Megatron-Turing 自然语言生成模型（MT-NLG），这是迄今为止训练的最大最强的解码语言模型。据了解，该模型具有 5300 亿个参数，是现有最大的模型
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2024-05-04 18:04:29
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论文标题：Self-training Improves Pre-training for Natural Language Understanding论文作者：Jingfei Du, Edouard Grave, Beliz Gunel, Vishrav Chaudhary, Onur Celebi, Michael Auli, Ves Stoyanov, Alexis Conneau论文链接：h
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2024-07-09 10:20:36
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自然语言处理（NLP）是数据科学中最有趣的子领域之一，越来越多的数据科学家希望能够开发出涉及非结构化文本数据的解决方案。尽管如此，许多应用数据科学家（均具有STEM和社会科学背景）依然缺乏NLP（自然语言处理）经验。在这篇文章中，我将探讨一些基本的NLP概念，并展示如何使用日益流行的Python spaCy包来实现这些概念。这篇文章适合NLP初学者阅读，但前提是假设读者具备Python的知识。你是
选自arXiv对于自然语言处理从业者来说，BERT 这个概念一定不陌生，自从诞生以来，它在诸多任务检测中都有着非常优秀的表现。近日，来自哈尔滨工业大学、中山大学和微软亚洲研究院的研究者合作提出了一个可处理双模态数据的新预训练模型 CodeBERT，除了自然语言（NL），编程语言（PL）如今也可以进行预训练了。在这篇名为《CodeBERT: A Pre-Trained Model for Progr
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2024-05-17 12:32:07
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划时代的产物在2018年，谷歌推出了BERT模型之后，该模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务，当时达到了STOA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。并且Transforme
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2024-04-16 14:23:16
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在我们处理爬虫的时候，有许多文本信息，如电影简介、新闻报道以及评论等，而关键词提取是指从大量文本中提出最核心、最主要的关键词，而实现关键词提取算法的算法有两种：1. TextRank: 基于词与词直接的上下文关系构建共现网络，将处于网络核心位置的词作为关键词、2. TF-IDF:选出一般不常用但是在指定环境文本中频繁出现的词作为关键词。信息的抽取是从非结构化文本中抽取出有意义或者感兴趣的字段。例如
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2023-08-24 12:09:24
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