Transformer是由谷歌团队在Attention Is All You Need这篇论文中提出，其后可谓红遍大江南北，到目前为止仿佛有种此生不识Transformer，就称英雄也枉然的感觉。而该模型的延展性能力有十分强大，其"变形”应用随处可见。就拿语言模型举例，前有 OpenAI GPT拿Transformer Decoder作为语言模型，后有11项全能的BERT拿Trans
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2024-01-09 22:15:44
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语音标注是数据标注行业中一种比较常见的标注类型。语音标注的主要工作内容是将语音中包含的文字信息、各种声音“提取”出来，再进行转写或合成，标注后的数据主要用于人工智能，应用在机器学习、语音识别、对话机器人等领域。相当于给计算机系统安装上“耳朵”，使其具备“能听”的功能，使计算机实现精准的语音识别能力。语音标注的方法语音分割语音分割是识别自然语言中的单词，音节或音素之间的边界的过程，该术语既适用于人类
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2023-11-28 15:06:39
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文本分词、词性标注和命名实体识别都是自然语言处理领域里面很基础的任务，他们的精度决定了下游任务的精度，今天在查资料的时候无意间发现了一个很好玩的开源项目，具体查了一下才知道这是百度开源的一个主要用于词性标注和命名实体识别的项目，决定拿来尝试一下。 首先是项目环境的配置安装，当前已经支持一键式
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2023-11-28 01:59:40
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## NLP标注的实现流程
### 表格展示步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 特征提取 |
| 3 | 构建模型 |
| 4 | 模型训练 |
| 5 | 模型评估 |
| 6 | 模型应用 |
### 数据预处理
在NLP标注任务中，数据预处理是非常重要的一步。首先，需要对原始文本进行清洗和分词，以便后续的特征提取和模型构建
原创
2023-11-10 11:05:14
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使用 brat 进行文本语料库标注——采用BIESO的标签设置。一、下载brat 下载安装包tar文件，地址【http://brat.nlplab.org/】 需要 unix系统 以及 Web server支持cgi环境（啥是cgi环境：外部应用程序 和 Web服务器的交互接口标准）。 我这里系统使用的是Ubuntu的虚拟机。 二、Ubuntu系统 略过了。有Ubun
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2023-07-30 20:01:36
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作者山竹小果简介序列标注（Sequence Tagging）是一个比较简单的NLP任务，但也可以称作是最基础的任务。序列标注的涵盖范围是非常广泛的，可用于解决一系列对字符进行分类的问题，如分词、词性标注、命名实体识别、关系抽取等等。有很多开源的中文分词工具，jieba、pkuseg、pyhanlp…序列标注一般可以分为两类：1、原始标注（Raw labeling）：每个元素都需要被标注为一个标签。
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2023-09-04 12:07:51
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序列标注的定义和种类序列标注（Sequence labeling）是NLP问题中的基本问题。在序列标注中，我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。序列标注一般可以分为两类：原始标注（Raw labeling）：每个元素都需要被标注为一个标签。联合标注（Joint segmentation and labeling）：所有的分段被标
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2023-07-19 13:05:04
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NLP入门学习1——分词和词性标注0.简介1.概念和工具1.1 词性标注1.2 NLTK1.3 jieba1.4 LAC2.代码实现2.1 分词2.1.1 使用nltk进行分词：2.1.2 使用jieba进行分词2.1.3 使用LAC进行分词2.2 词性标注2.2.1 使用nltk工具实现词性标注2.2.2 使用LAC工具实现词性标注3.遇到的问题及解决3.1 Resource punkt no
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2023-08-08 09:32:52
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Transformer的背景:
2017年发表的的Transformer论文2018年出现优势:
Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提升模型训练效率.在分析预测更长的文本时, 捕捉间隔较长的语义关联效果更好. attention机制的使用.Transformer结构解析输入部分
源语言的文本嵌入层 + 位置编码器目标语言的文本嵌入层 + 位置编码器编
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2023-11-03 08:42:50
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当今自然语言处理领域中最重要和最成功的模型之一是Transformer模型。它是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初由Google公司的研究人员提出，并被广泛应用于机器翻译、文本生成、情感分析等任务中。 Transformer模型之所以被广泛使用，是因为它在自然语言处理任务中取得了相当不错的结果。与传统的递归神经网络（如循环神经网络）不同，Transformer使用了全连接层和注意力
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2023-12-13 06:37:55
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个人总结： 一、NLP由于需要对上下文进行理解，因此具有记忆能力的循环神经网络是种很好的模型。 二、seq2seq框架由编码器和解码器构成，编码器将输入单词编码成context向量，解码器根据该向量解码出单词序列。 三、为了更关注与当前时刻词更加有关联性的其它词，需要对其它词对当前时刻的影响进行加权，因而出现了注意力机制Attention。 四、为了解决RNN只能按时间步递归计算问题，Transf
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2024-06-13 16:43:39
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简介 序列标注（Sequence Tagging）是一个比较简单的NLP任务，但也可以称作是最基础的任务。序列标注的涵盖范围是非常广泛的，可用于解决一系列对字符进行分类的问题，如分词、词性标注、命名实体识别、关系抽取等等。有很多开源的中文分词工具，jieba、pkuseg、pyhanlp... 序列标注一般可以分为两类：1、原始标注（Raw labeling）：每个元素都需要被
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2023-07-19 13:04:28
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背景有时我们需要从0-1地去做一项NLP任务，如文本分类，实体识别等。从0开始意味着我们需要自己去标注数据。抛开现在的技术如Zero / Few-shot Learning以及主动学习先不说。我们先考虑找到一个高效的标注数据工具，就是本文的主角——doccano.doccano 是一个供人类使用的开源文本注释工具。它为文本分类、序列标记和序列到序列任务提供注释功能。因此，您可以为情感分析、命名实体
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2023-10-12 11:47:45
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文章目录1 背景介绍2 标记员筛选2.1 标记员筛选标准3 数据集及其标注3.1 预训练3.2 微调3.2.1 SFT-demonstration data3.2.2 RM-comparison data3.3 数据集大小4 模型实现 1 背景介绍ChatGPT的训练过程与InstructGPT相近，大致分为三步：SFT：收集描述型数据，对GPT3.5有监督微调RM：收集对比型数据，训练一个奖励
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2023-11-16 21:16:53
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自然语言处理本身是为了让计算机能够处理、理解以及运用人类语言，从而达到人与计算机之间的有效通讯，为了研究信息检索、情感分析、文本分类、智能问答、摘要提取、文本挖掘，舆情分析、知识图谱等方面的问题，解决在词态、句法、语义上的歧义性，这里主要是介绍我个人在使用相关算法学习时使用的开源标注工具和标注平台，以供参考。文本
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2023-11-04 21:57:45
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文章目录1 背景2 模型结构3 Encoder模块3.1 位置编码3.2 自注意力机制3.3 多头注意力3.4 Layer Normalization3.5 Encoder整体结构4 Decoder模块4.1 Masked Multi-Head Self-Attention4.2 Multi-Head Encoder-Decoder Attention5 总结 1 背景Transformer是谷
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2024-05-15 07:08:22
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开源NLP标注工具技术分享 来自：数据堂 AI-Lab自然语言标注平台能做什么 文本分类（对文本类型进行划分，如情感分类、企业类型分类等） 命名实体识别（对文本实体进行标注，如人名、地名、实体名等等） 关系抽取任务（对文本中词关系，如主谓宾等，或因果关系等） 机器翻译任务（通过平行语料，构建翻译对） 其他NLP相关任务标注工具汇总导出数据样式标注工具介绍DoccanoDoccano是一个针对标注员
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2023-08-21 16:06:32
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NLP的任务处理中，处理的通常是一句句话，每一句话的长度是不同的，这给训练带来了麻烦。特别是为了高效的GPU并行运算，数据大小的一致性就很重要了，除非batch_size设置为1。增加padding因此我们就需要把一堆句子的长度统一，通常是用最长的句子的长度为标准（也可以自定义），对短于这个长度的句子进行padding，长于的就截掉。keras中可以用proprecessing来出来data：输入
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2023-09-27 06:50:37
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在当今的数据驱动时代，自然语言处理（NLP）成为了各行各业中不可或缺的一部分。而实体标注技术，则是NLP领域的一个重要任务。它的目的是从文本中识别和标记出特定的实体类型，比如人名、地名、组织名等。本文将详尽说明如何高效地实现“nlp实体标注”这一重要任务，涵盖背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化与应用场景。
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# 如何实现 NLP 标注格式
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一部分，它涉及到计算机与人类语言的交互。作为一名入门者，掌握 NLP 的标注格式是非常重要的。下面，我将引导你了解实现 NLP 标注格式的流程，包括每一步所需的代码及其解释。
## 流程概览
我们可以将实现 NLP 标注格式的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
