赛题理解赛题名称：零基础入门NLP之新闻文本分类赛题目标：通过这道赛题可以引导大家走入自然语言处理的世界，带大家接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点。赛题任务：赛题以自然语言处理为背景，要求选手对新闻文本进行分类，这是一个典型的字符识别问题。赛题数据赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票
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2024-05-10 18:40:20
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医学自然语言处理(NLP)相关论文汇总之 ACL 2021 更多关于中文医疗自然语言处理的资源和论文汇总，请访问我的GitHub相关主页https://github.com/NiceSkyWang/Chinese_Medical_Natural_Language_Processing_Resources_and_Papers。最近重新整理一下仓库，把对应会议的论文的PDF汇总下载，有需要的可以直
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2023-11-21 23:44:54
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# 在线 NLP: 自然语言处理的魅力
随着互联网的迅猛发展，自然语言处理（NLP）已成为技术创新的重要方向。在线 NLP 使得用户能够通过网络应用快速、便捷地处理和分析大量文本数据。本文将通过实例引导读者了解在线 NLP 的基本概念及应用，并提供示例代码以帮助更好地理解这一领域。
## 自然语言处理基础
自然语言处理是人工智能的一个分支，致力于使计算机能够理解、分析和生成人类语言。常见的
GLUE通常来说，NLP可以分为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。在NLU方面，我们拿时下最流行的GLUE(General Language Understanding Evaluation)排行榜举例，其上集合了九项NLU的任务，分别是CoLA(The Corpus of Linguistic Acceptability):纽约大学发布的有关语法的数据集，该任务主要是对一个给定句子
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2023-11-27 16:50:29
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自然语言处理(NLP)在现代深度学习生态中越来越常见。从流行的深度学习框架到云端API的支持，例如Google云、Azure、AWS或Bluemix，NLP是深度学习平台不可或缺的部分。尽管已经取得了令人难以置信的进步，但构建大规模的NLP应用依然还有极大的挑战，在学习研究和生产部署之间还存在很多摩擦。作为当前市场上最大的会话环境之一，Facebook已经面对构建大规模NLP应用的挑战有一些年头了
有用的资源下面的资源有助于你对 NLP 有一个更深入的了解。自然语言处理简单学——通过 SpaCy ( Python)：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/natural-language-processing-made-easy-using-spacy-%E2%80%8Bin-python/ 终极指南：自然语言处理的理解与实现（附 Pytho
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2024-01-11 07:50:17
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BERT大火却不懂Transformer？读这一篇就够了一、Transformer（code）1.1 句子的 representation embedding with position = word embedding + Positional Embedding处理 nn.Embedding 权重矩阵有两种选择：使用 pre-trained 的 embeddings 并固化
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2023-12-07 07:26:27
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今天给大家介绍3篇EMNLP 2022中语言模型训练方法优化的工作，这3篇工作分别是：针对检索优化语言模型：优化语言模型训练过程，使能够生成更合适的句子表示用于检索——RetroMAE: Pre-training Retrieval-oriented Transformers via Masked Auto-Encoder；针对事实知识提取优化语言模型：在语言模型训练过程中引入知识库，提升语言模型
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2024-01-13 08:03:08
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这一章节提出了33个问题，不是很难，可以当做休闲读一下：目录1.下列哪些技术能被用于关键词归一化（keyword normalization），即把关键词转化为其基本形式？2. 下列哪些技术能被用于计算两个词向量之间的距离？3. 文本语料库的可能特征是什么？4.你在20K文档的输入数据上为机器学习模型创建了文档-词矩阵（document-term matrix）。以下哪项可用于减少数据维度？5.哪
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2023-10-13 16:20:00
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TextCNN 文章目录TextCNN1.理论1.1 基础概念**最大汇聚(池化)层:** [2] 为什么要写博客 入手差不多有一个月，算是有点了解。前期总想着把自己一步步获取的知识写下来，用以作为知识路线为以后的深造指明方向。先，把前期做的几个小实验总结一下[3] 内容摘要 这里只有简单的几个小实验，如果你想入门 NLP。建议看一下去搜一下，CSDN 中就有好多资料。这里可以帮你在刚刚入门后，自己动动手。当然，有一定基础的可以根据这几个实验入门 N
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2023-08-17 08:59:32
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前言：笔者之前是cv方向，因为工作原因需要学习NLP相关的模型，因此特意梳理一下关于NLP的几个经典模型，由于有基础，这一系列不会关注基础内容或者公式推导，而是更侧重对整体原理的理解。顺便推荐两个很不错的github项目——开箱即用的中文教程以及算法更全但是有些跑不通的英文教程。一. NLP常见概念分词：将完整的句子划分成一个个word，也可以划分为char级别，例如今天/天气/非常/好或者今/天
