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標(biāo)簽 > 自然語(yǔ)言
自然語(yǔ)言(Natural language)通常是指一種自然地隨文化演化的語(yǔ)言。例如,漢語(yǔ)、英語(yǔ)、日語(yǔ)都是自然語(yǔ)言的例子,這一種用法可見于自然語(yǔ)言處理一詞中。自然語(yǔ)言是人類交流和思維的主要工具。
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命名實(shí)體識(shí)別(NER)是自然語(yǔ)言處理(NLP)中的基本任務(wù)之一
LSTM網(wǎng)絡(luò)是整體思路同樣是先對(duì)給定的訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),確定模型中的參數(shù),再利用該模型對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)得到最后的輸出。由于測(cè)試輸出的準(zhǔn)確性現(xiàn)階段達(dá)不到...
2018-04-18 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言NLP 6.0萬 0
計(jì)算文本相似度幾種最常用的方法,并比較它們之間的性能
估計(jì)兩句子間語(yǔ)義相似度最簡(jiǎn)單的方法就是求句子中所有單詞詞嵌入的平均值,然后計(jì)算兩句子詞嵌入之間的余弦相似性。很顯然,這種簡(jiǎn)單的基準(zhǔn)方法會(huì)帶來很多變數(shù)。我...
2018-06-30 標(biāo)簽:編碼器數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言 5.4萬 0
chatGPT和ai有什么區(qū)別 ChatGPT的發(fā)展過程
ChatGPT 是一種特定類型的 AI 應(yīng)用,專注于通過自然語(yǔ)言與用戶進(jìn)行對(duì)話和問答。AI 則是一個(gè)更廣泛的概念,包括多種技術(shù)和方法,用于模擬人類智能和...
下圖為一個(gè)雙層LSTM對(duì)三個(gè)不同的單詞的反應(yīng)分布。該LSTM每層有600個(gè)細(xì)胞狀態(tài)單元,基于Penn Tree Bank(PTB)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練。我們可以看...
2018-06-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言 1.7萬 0
語(yǔ)言模型、RNN、LSTM以及NLP數(shù)據(jù)預(yù)處理流程
我使用了知名的BeautifulSoup包,我花了5分鐘,看了Justin Yek寫的How to scrape websites with Pytho...
2018-06-30 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)python自然語(yǔ)言 1.4萬 0
aigc是什么意思啊 aigc和chatGPT的區(qū)別
aigc是什么意思啊 “AIGC"通常指的是"Artificial Intelligence Global Community”,即...
深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集,哪里可以獲得這些數(shù)據(jù)?
這是用于開發(fā)物體檢測(cè)算法的真實(shí)世界圖像數(shù)據(jù)集。這些只需要最少的數(shù)據(jù)預(yù)處理。它與本列表中提到的MNIST數(shù)據(jù)集類似,但擁有更多標(biāo)簽數(shù)據(jù)(超過600,000...
2018-04-27 標(biāo)簽:圖像處理深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言 1.3萬 0
什么是智能內(nèi)容生成?萬字講述智能內(nèi)容生成實(shí)踐
事實(shí)上,Data2Seq領(lǐng)域在工業(yè)界有著非常大的應(yīng)用價(jià)值,應(yīng)用領(lǐng)域如天氣預(yù)報(bào)、體育報(bào)道、財(cái)經(jīng)新聞和醫(yī)療報(bào)告等。一些典型的公司如Automated Ins...
2019-04-22 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言知識(shí)圖譜 1.3萬 0
新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型命名為CODEnn
CODEnn接受代碼、描述作為輸入,預(yù)測(cè)其嵌入表示的余弦相似度。具體而言,每個(gè)訓(xùn)練樣本為一個(gè)三元組(C, D+, D-),其中C為代碼片段,D+為正面樣...
2018-07-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源代碼自然語(yǔ)言 1.2萬 0
什么是LlamaIndex?LlamaIndex數(shù)據(jù)框架的特點(diǎn)和功能
LlamaIndex是一個(gè)數(shù)據(jù)框架,用于讓基于LLM的應(yīng)用程序攝取、結(jié)構(gòu)化和訪問私有或領(lǐng)域特定的數(shù)據(jù)。它提供Python和Typescript版本。
2024-01-05 標(biāo)簽:接口SQL數(shù)據(jù)庫(kù) 1.1萬 0
自然語(yǔ)言處理技術(shù)入門之基于關(guān)鍵詞生成文本的技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程
本章第一節(jié)就介紹基于關(guān)鍵詞生成一段文本的一些處理技術(shù)。其主要是應(yīng)用關(guān)鍵詞提取、同義詞識(shí)別等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)的。下面就對(duì)實(shí)現(xiàn)過程進(jìn)行說明和介紹。
2017-12-26 標(biāo)簽:自然語(yǔ)言 1.1萬 0
人機(jī)交互的重要接口是什么 人機(jī)交互方式有哪五種
人機(jī)交互的重要接口是指人類用戶與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間進(jìn)行交互和溝通的方式和工具。以下是幾個(gè)常見的人機(jī)交互接口: 1. 圖形用戶界面(GUI):圖形用戶...
2023-08-15 標(biāo)簽:人機(jī)交互觸摸屏計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 1.0萬 0
LSTM的核心構(gòu)成,實(shí)際中“門”的效果如何?
門是否真的具有我們上述描述的意義呢?這也是我們這篇論文的出發(fā)點(diǎn)。為了探究這個(gè)問題,我們分析了IWSLT14德語(yǔ)-英語(yǔ)的翻譯任務(wù),這個(gè)翻譯任務(wù)的模型是基于...
2018-07-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯自然語(yǔ)言 1.0萬 0
深度學(xué)習(xí)為什么依賴于超大的計(jì)算能力?
雖然許多硬件計(jì)算單元(GPU、FPGA 等)的計(jì)算能力很強(qiáng)大,但是它們的內(nèi)存資源(即設(shè)備內(nèi)存)非常稀缺。當(dāng)它們不能提供模型運(yùn)行所需要的內(nèi)存資源時(shí),要么運(yùn)...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言 1.0萬 0
AttnGAN可以生成任意圖像,從普通的田園風(fēng)光到抽象的場(chǎng)景
更具體地說,除了將自然語(yǔ)言描述編碼到全局句子向量中,句中的每個(gè)單詞同樣有對(duì)應(yīng)的向量。在第一階段,生成網(wǎng)絡(luò)利用全局句子向量生成一個(gè)低分辨率的圖像。接著,它...
2018-08-24 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言 9982 0
文本分類任務(wù)介紹和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法
Static vs. Non-static Representations: 在大部分的語(yǔ)料上,CNN-non-static都優(yōu)于CNN-static,...
2018-07-17 標(biāo)簽:文本分類機(jī)器學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言 9876 0
機(jī)器學(xué)習(xí)入門需要掌握的八大基礎(chǔ)概念
自然語(yǔ)言處理對(duì)于許多機(jī)器學(xué)習(xí)方法來說是一個(gè)常用的概念,它使得計(jì)算機(jī)理解并使用人所讀或所寫的語(yǔ)言來執(zhí)行操作成為了可能。
2018-01-30 標(biāo)簽:AI數(shù)據(jù)庫(kù)機(jī)器學(xué)習(xí) 9681 0
盤點(diǎn)各行業(yè)應(yīng)用的10個(gè)人工智能用例
如今,人工智能(AI)越來越受到企業(yè)決策者的關(guān)注。鑒于這一點(diǎn),人工智能使用案例日益增多并不奇怪。根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司的研究,智能機(jī)器人將在20...
作者用Jieba + Word2vec + NetworkX 結(jié)合在一起,做了一次自然語(yǔ)言分析,語(yǔ)料是 金庸的武俠小說《倚天屠龍記》
2018-03-23 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)Python自然語(yǔ)言 8769 0
了解BERT原理、技術(shù)、實(shí)踐,只需3分鐘
它基于谷歌2017年發(fā)布的Transformer架構(gòu),通常的Transformer使用一組編碼器和解碼器網(wǎng)絡(luò),而BERT只需要一個(gè)額外的輸出層,對(duì)預(yù)訓(xùn)練...
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