CodeGeeX:用于代码生成的多语言预训练模型 
《CodeGeeX: A Pre-Trained Model for Code Generation with Multilingual Evaluations on HumanEval-X》 
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.17568.pdf一、简介 代码生成的目标是:给定人类意图的描述(例如:“写一个阶乘函数            
                
         
            
            
            
            成绩:30%(平时作业)+ 70%(大作业) 
 第一课1.1自然语言处理概述NLP组成:自然语言识别NLP=自然语言理解NLU+自然语言生成NLG自然语言NLP的发展阶段:萌芽期:香农、图灵符号主义(基于规则)
   时间:1956~1980 
  原理:基于逻辑推断、每步都需要具体的表达 
  方法:规则系统、专家系统 
  缺点:规则不完善,没有科学基础,规则非黑即白,缺失了语言的灵            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-09 17:00:44
                            
                                122阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            # 中文自然语言识别Java实现指南
## 一、概述
中文自然语言识别(Natural Language Processing, NLP)是计算机科学与语言学交叉的技术,旨在让计算机理解和处理自然语言。在Java中实现中文自然语言识别的基本流程包括数据准备、模型选择与训练、代码实现及测试评估。本指南将为您详细介绍每一步的实现方法。
### 二、实现流程
以下表格展示了中文自然语言识别的基本            
                
         
            
            
            
            如何做语音辨识呢我们需要一个model或者一个Function,它的输入语音信号,它的输出就是文字。对于一个语音辨识系统而言,它输入和输出的语音和表示被表示成什么呢?    输入的声音会被表示成为一串的向量,它的强度用T来表示,它的dimension(尺寸)用d表示。      输出的文字会被表示成为一串token(标志,象征),它的长度用N来表示,它有V种的token。 &n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-15 13:42:21
                            
                                49阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            1. NLP流程和开元框架近年来,随着互联网的发展,计算机处理自然语言的需求变得越来越迫切,除了比较悠久的机器翻译外,自然语言处理在信息检索、信息抽取、数据挖掘、舆情分析、文本摘要、自动问答系统等方面都获得了很广泛的应用。   有关自然语言,特别是语义方面的诸多问题仍未得到解决。目前,完全句法分析、浅层句法分析、信息抽取、词义消歧、潜在语义分析、文本蕴含和指代消解。这些技术都不能完美或者完全的翻译            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-18 18:46:37
                            
                                208阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            1、区分模式识别,数据挖掘和机器学习参考:https://www.zhihu.com/question/38106452/answer/211218782参考:不同的人有不同的见解,只需要注意一点,即侧重点是不同的。模式识别:例如文字识别,图像识别,语音识别;数据挖掘:数据,例如图片,语音,数字数据,等等进行分类或者回归,得出规律的东西;机器学习:就是上面的方法要用到机器学习,什么深度学习,svm            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             任务式对话系统基本框架如下图所示,这里我对语音领域不是很熟悉,所以本文不做具体介绍,因此任务式对话系统基本框架主要包括自然语言理解(NLU),对话管理器( DM) 、语言生成(NLG)。下面内容就具体介绍下这几个组件。 1 自然语言理解NLU完成的具体任务在不同对话系统中差异较大,比较共性的能力包括领域识别、意图识别、对话行为识别、槽位识别和槽位值抽取。领域识别是将用户文字输            
                
         
            
            
            
            8月26日,阿里达摩院语言技术实验室取得一系列突破,斩获自然语言处理(NLP)领域6大权威技术榜单冠军。据介绍,参与竞赛的6项自研AI技术均采用模仿人类的学习模式,全方位提升了机器的语言理解能力,部分能力甚至已超越人类。目前,这些技术均已大规模应用于阅读理解、机器翻译、人机交互等场景。过去几年,AI在图像识别、语音识别等方面已逐步超越人类水平,但在复杂文本语义的理解上,AI与人类尚有差距,其主要原            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. Java自然语言处理 LingPipeLingPipe是一个自然语言处理的Java开源工具包。LingPipe目前已有很丰富的功能,包括主题分类(Top Classification)、命名实体识别(Named Entity Recognition)、词性标注(Part-of Speech Tagging)、句题检测(Sentence Detection)、查询拼写检查(Query            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            模式识别(Pattern recognition),就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。自动模式识别是指无需依靠运行人员人为观察与分析把具体的样本归类到某一个模式,而是用机器进行自动进行模式识别。一般通过有关算法使机器具有自动识别能力。中文名自动模式识别外文名automated pattern recognition学    科计算机定&            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. nlp基础(nlp-fundamental)1.1 分词 tokenization(标记化)将文本切分成以独立的词(token) 为单位的序列,meanwhile,对切分得到的词汇进行词性标注POS Tag(part of speech tagging)。1.2 依存句法分析(dependency parser)分析句子中词汇与词汇之间的相互依存关系,得到句子的句法结构。1.3 命名实体识别            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              在模式识别中,如果大量复杂的模式的集合,能用一组为数不多的简单的模式基元和文法规则来描述,则对每一个模式的识别,就可以按给定的一组文法结构规则来剖析; 如果解析的结果表明,模式基元能为给定的文法规则所接受,则可判别它属于该模式类,否则就不属于该模式类。5.2.1 形式语言理论中的某些定义  形式语言是一种抽象语言,它可以包括人类使用的自然语言、计算机使用的各种语言、数学中的公式语言等。   自            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            今天在进行语言理解抽象层次的分析建模,发现语言才真正是一个综合的学科啊。语言的本质是传递信息,而这些信息是多种多样的,包括基础的输入信息(视觉,听觉,嗅觉,触觉等),基础的加工信息(空间,时间,数量,变化,情绪等),其他加工信息(这里就丰富了,什么植物学,医学,文学,物理,数学等等一切人类的知识等等。)。个人理解,之所以这么长时间以来,语言学的研究发展非常缓慢,和大家对语言的误解有关。语言本身是对            
                
         
            
            
            
            ## 自然语言识别中文的Java框架
自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域中一个重要的研究方向,而其中文本的自然语言识别更是其中的一个重要分支。在Java语言中,有很多优秀的框架可以帮助我们进行中文文本的识别和处理。本文将介绍一些常用的Java框架,并给出代码示例来帮助读者更好地理解。
### 1. HanLP
HanLP是一款优秀的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            java概述Java是一门面向对象编程语言,不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程 。Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点 。Java可以编写桌            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Java自然语言处理之自然语言生成
## 概述
在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域中,自然语言生成(Natural Language Generation,NLG)是一项重要的任务。它涉及将结构化数据或其他非自然语言形式的信息转化为自然语言文本,以达到人类可理解和可交流的目的。
本文将介绍在Java中实现自然语言生成的流程,并提供相关的代            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Java自然语言处理
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一门涉及计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科,旨在使计算机能够理解和处理人类自然语言的能力。Java是一种广泛使用的编程语言,也可以用于实现自然语言处理任务。本文将介绍如何使用Java进行自然语言处理,并提供一些代码示例。
## 自然语言处理的基本任务
自然语言处理可以完成多种任务,包            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、简介 过去几年里,预训练模型在计算机视觉和自然语言处理等单模态领域中取得了巨大的成功。大量的研究也表明其有助于下游的单模态任务。研究人员逐步尝试使用预训练模型来解决多模态问题。本文结合2篇综述文章,介绍了多模态预训练模型的最新进展。二、特征抽取1. 图像特征抽取1.1 基于目标检测的区域特征 许多先前的工作利用预训练目标检测器来抽取视觉特征。最常使用的目标检测模型是具有bottom-up at            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            语言处理与Python本章主要介绍了一些NLP领域和Python的入门知识,对于NLP领域我确实是门外汉,但是Python之前倒是用过了一些,所以看起来问题不大,速度比较快。首先在命令行里pip install nltk使用Pycharm进行了例程代码的复现。  在Pycharm里面开一个console>>>  import nltk
>>>  nltk.dow            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-18 20:18:43
                            
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              HanLP收词特别是实体比较多,因此特别容易造成误识别。下边举几个地名误识别的例子,需要指出的是,后边的机构名识别也以地名识别为基础,因此,如果地名识别不准确,也会导致机构名识别不准确。 类型1 数字+地名[1] 暗访哈尔滨网约车:下10单来7辆“黑车” 1辆套牌[2] 房天下每日成交5月12日海宁商品房销售备案43套[3] 广西近视手术专家-黄明汉院长