文章千古事，得失寸心知。
在笔者从事NLP领域的这几年，写了不少关于NLP的文章，从中可以窥见NLP的发展历史以及笔者这几年的成长。这些文章都凝聚了笔者的心血，希望作为一个合集分享出来，供大家参考。文章会持续更新，从笔者微信公众号中同步过来。
文章集合
- NLP（六十九）智能文档助手升级
- NLP（六十八）使用Optimum进行模型量化
- NLP（六十七）BERT模型训练后动态量化（PTDQ）
- NLP（六十六）使用HuggingFace中的Trainer进行BERT模型微调
- NLP（六十五）LangChain中的重连（retry）机制
- NLP（六十四）使用FastChat计算LLaMA-2模型的token长度
- NLP（六十三）使用Baichuan-7b模型微调人物关系分类任务
- NLP（六十二）HuggingFace中的Datasets使用
- NLP（六十一）使用Baichuan-13B-Chat模型构建智能文档
- NLP（六十）Baichuan-13B-Chat模型使用体验
- NLP（五十九）使用FastChat部署百川大模型
- NLP（五十七）LangChain使用Google Search Agent
- NLP（五十六）LangChain的结构化输出
- NLP（五十五）LangChain入门
- NLP（五十四）tiktoken的使用
- NLP（五十三）在Keras中使用英文Roberta模型实现文本分类
- NLP（五十二）抽取式词义消歧（WSD）
- NLP（五十一）在BERT模型中添加自己的词汇
- NLP（五十）使用PyTorch训练多标签文本分类模型
- NLP（四十九）使用kenlm进行文本纠错
- NLP（四十八）文本纠错之获取形近字
- NLP（四十七）常见的损失函数
- NLP（四十六）对抗训练的一次尝试
- NLP（四十五）R-BERT在人物关系分类上的尝试及Keras代码复现
- NLP（四十四）使用keras-bert加载BERT模型的两种方法
- NLP（四十三）模型调参技巧之Warmup and Decay
- NLP（四十二）人物关系分类的再次尝试
- NLP（四十一）使用HuggingFace翻译模型的一次尝试
- NLP（四十）利用seqeval模块获取序列实体识别结果
- NLP（三十九）使用keras-bert实现完形填空及简单的文本纠错功能
- NLP（三十八）使用keras-bert调用ALBERT模型实现文本分类、文本多标签分类、序列标注任务
- NLP（三十七）使用keras-bert实现英语序列标注任务
- NLP（三十六）使用keras-bert文本多标签分类任务
- NLP（三十五）使用keras-bert实现文本多分类任务
- NLP（三十四）使用keras-bert实现序列标注任务
- NLP（三十三）利用CRF实现中文分词
- NLP（三十二）利用doccano进行文档标注
- NLP（三十一）短语的语序问题
- NLP（三十）利用ALBERT和机器学习来做文本分类
- NLP（二十九）一步一步，理解Self-Attention
- NLP（二十八）多标签文本分类
- NLP（二十七）开放领域的三元组抽取的一次尝试
- NLP（二十六）限定领域的三元组抽取的一次尝试
- NLP（二十五）实现ALBERT+Bi-LSTM+CRF模型
- NLP（二十四）利用ALBERT实现命名实体识别
- NLP（二十三）序列标注算法评估模块seqeval的使用
- NLP（二十二）利用ALBERT实现文本二分类
- NLP（二十一）人物关系抽取的一次实战
- NLP（二十）利用BERT实现文本二分类
- NLP（十九）首次使用BERT的可视化指导
- NLP（十八）利用ALBERT提升模型预测速度的一次尝试
- NLP（十七）利用tensorflow-serving部署kashgari模型
- NLP（十六）轻松上手文本分类
- NLP（十五）让模型来告诉你文本中的时间
- NLP（十四）自制序列标注平台
- NLP（十三）中文分词工具的使用尝试
- NLP（十二）依存句法分析的可视化及图分析
- NLP入门（十一）从文本中提取时间
- NLP入门（十）使用LSTM进行文本情感分析
- NLP入门（九）词义消岐（WSD）的简介与实现
- NLP入门（八）使用CRF++实现命名实体识别(NER)
- NLP入门（七）中文预处理之繁简体转换及获取拼音
- NLP入门（六）pyltp的介绍与使用
- NLP入门（五）用深度学习实现命名实体识别（NER）
- NLP入门（四）命名实体识别（NER）
- NLP入门（三）词形还原（Lemmatization）
- NLP入门（二）探究TF-IDF的原理
- NLP入门（一）词袋模型及句子相似度
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