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nlp技術(shù)

基于GLM-6B對(duì)話模型的實(shí)體屬性抽取項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)解析

Zero-shot、One-shot以及Few-shot讓人傻傻分不清,讀了很多文章,也沒(méi)搞清楚他們的差別,究竟什么叫zero-shot,其在應(yīng)用過(guò)程中...

2023-03-28 標(biāo)簽:iclCLSnlp 7481 0

拿高薪必備的深度學(xué)習(xí)nlp技術(shù),這篇文章講得很透徹

本文通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)闡述2017年NLP領(lǐng)域所取得的一系列進(jìn)步

2017-12-16 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)nlp 7406 0

如何讓計(jì)算機(jī)理解文本并從中提取數(shù)據(jù)呢?

這段文字包含多個(gè)有用事實(shí),如果計(jì)算機(jī)能從中讀懂“倫敦是一座城市”“倫敦位于英格蘭”“倫敦由羅馬人建立”,那就大功告成了。但為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),我們首先要向...

2018-07-24 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)NLP 7152 0

深度學(xué)習(xí)在NLP中的發(fā)展和應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)在NLP中的發(fā)展和應(yīng)用

自然語(yǔ)言處理任務(wù)大概有哪些?我個(gè)人做了一個(gè)總結(jié),基本可以劃分分為五層項(xiàng)任務(wù):,詞法分析、句子分析、語(yǔ)義層面的分析、信息抽取,頂層的任務(wù)。頂層任務(wù)就是直接...

2018-07-24 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言NLP 7004 0

為什么說(shuō)具有語(yǔ)言處理能力是物聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備的未來(lái)詳細(xì)解答

物聯(lián)網(wǎng)(IOT)與人工智能(AI)息息相關(guān)。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)又是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的核心。與此同時(shí),隨著連網(wǎng)設(shè)備和傳感器的快速擴(kuò)張,智能技術(shù)...

2018-07-07 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)AINLP 6888 0

淺談自然語(yǔ)言處理中的注意力機(jī)制

淺談自然語(yǔ)言處理中的注意力機(jī)制

本文深入淺出地介紹了近些年的自然語(yǔ)言中的注意力機(jī)制包括從起源、變體到評(píng)價(jià)指標(biāo)方面。

2019-01-25 標(biāo)簽:自然語(yǔ)言處理NLP 6691 0

如何用更少的數(shù)據(jù)自動(dòng)將文本分類,同時(shí)精確度還比原來(lái)的方法高

如何用更少的數(shù)據(jù)自動(dòng)將文本分類,同時(shí)精確度還比原來(lái)的方法高

計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練ImageNet模型的成功已經(jīng)轉(zhuǎn)移到了NLP領(lǐng)域。許多企業(yè)家、科學(xué)家和工程師目前都用調(diào)整過(guò)的ImageNet模型解決重要的...

2018-05-21 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言NLP 6670 0

從語(yǔ)言學(xué)到深度學(xué)習(xí)NLP,一文概述自然語(yǔ)言處理

本文從兩篇論文出發(fā)先簡(jiǎn)要介紹了自然語(yǔ)言處理的基本分類和基本概念,再向讀者展示了深度學(xué)習(xí)中的 NLP。這兩篇論文都是很好的綜述性入門論文,希望詳細(xì)了解自然...

2017-08-22 標(biāo)簽:人工智能nlp 6636 0

自然語(yǔ)言處理是什么?有什么用?

“自然語(yǔ)言處理” (Natural Language Processing,簡(jiǎn)稱NLP) 是近年來(lái)科技界最熱門的詞語(yǔ)之一,也是當(dāng)下人工智能研究最熱門的領(lǐng)...

2021-02-08 標(biāo)簽:人工智能自然語(yǔ)言處理NLP 6528 0

無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練加微小調(diào)整,只用一個(gè)模型即可解決多種NLP

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基于一個(gè)可伸縮的、任務(wù)無(wú)關(guān)的系統(tǒng),OpenAI在一組包含不同的語(yǔ)言任務(wù)中獲得了最優(yōu)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,方法是兩種現(xiàn)有理念的結(jié)合:遷移學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練。

2018-06-13 標(biāo)簽:NLP遷移學(xué)習(xí) 6197 0

基于內(nèi)容的推薦算法算是最早應(yīng)用于工程實(shí)踐的推薦算法,有大量的應(yīng)用案例

基于內(nèi)容的推薦算法算是最早應(yīng)用于工程實(shí)踐的推薦算法,有大量的應(yīng)用案例

從上圖也可以看出,要做基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦,一般需要三個(gè)步驟,它們分別是:基于用戶信息及用戶操作行為構(gòu)建用戶特征表示、基于標(biāo)的物信息構(gòu)建標(biāo)的物特征表示、...

2019-07-18 標(biāo)簽:計(jì)算推薦算法nlp 6150 0

TableBank:高質(zhì)量的標(biāo)注表格數(shù)據(jù)集

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通常每個(gè)Word文檔都有一個(gè)對(duì)應(yīng)的Office XML源代碼文件,在代碼中對(duì)應(yīng)表格的位置,可以對(duì)其進(jìn)行修改,讓表格加上邊框,以此來(lái)區(qū)分表格與文檔的其他部...

2019-04-04 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言處理nlp 6033 0

如何學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理NLP詳細(xì)學(xué)習(xí)方法說(shuō)明

這篇文章是一名自然語(yǔ)言處理(nlp)的初學(xué)者,在nlp里摸爬滾打了許久的一些心得,推薦了nlp的學(xué)習(xí)路線和資料合集,本站極力推薦。

2019-03-03 標(biāo)簽:算法pythonNLP 5999 0

面向NLP任務(wù)的遷移學(xué)習(xí)新模型ULMFit

除了能夠更快地進(jìn)行訓(xùn)練之外,遷移學(xué)習(xí)也是特別有趣的,僅在最后一層進(jìn)行訓(xùn)練,讓我們可以僅僅使用較少的標(biāo)記數(shù)據(jù),而對(duì)整個(gè)模型進(jìn)行端對(duì)端訓(xùn)練則需要龐大的數(shù)據(jù)集...

2018-08-22 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集NLP遷移學(xué)習(xí) 5845 0

 HanLP的使用方法

HanLP的使用方法

HanLP 是由一系列模型與算法組成的工具包,目標(biāo)是普及自然語(yǔ)言處理在生產(chǎn)環(huán)境中的應(yīng)用。HanLP 具備功能完善、性能高效、架構(gòu)清晰、語(yǔ)料時(shí)新、可自定義的特點(diǎn)。

2019-05-10 標(biāo)簽:pythonnlp 5789 0

對(duì)2017年NLP領(lǐng)域中深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用的總結(jié)

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本文作者Javier Couto是tryo labs公司的一名研發(fā)科學(xué)家,專注于NLP技術(shù)。這篇文章是他對(duì)2017年NLP領(lǐng)域中深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用的總結(jié),...

2017-12-28 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)nlp 5781 0

淺析自然語(yǔ)言處理知識(shí)體系結(jié)構(gòu)

自然語(yǔ)言處理知識(shí)太龐大了,網(wǎng)上也都是一些零零散散的知識(shí),比如單獨(dú)講某些模型,也沒(méi)有來(lái)龍去脈,學(xué)習(xí)起來(lái)較為困難,于是總結(jié)了一份知識(shí)體系結(jié)構(gòu)。

2018-08-18 標(biāo)簽:自然語(yǔ)言NLP 5607 0

XLNet和Bert比,有什么不同?要進(jìn)行改進(jìn)嗎?

XLNet和Bert比,有什么不同?要進(jìn)行改進(jìn)嗎?

本文首先講講我對(duì)XLNet和Bert比,有什么異同?有什么模型方面的改進(jìn)?的理解

2019-07-26 標(biāo)簽:語(yǔ)言模型nlp 5374 0

NLP中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)概述

NLP中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)概述

該項(xiàng)目是對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理(NLP)的概述,包括用來(lái)解決不同 NLP 任務(wù)和應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型(如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí))的理論...

2019-03-01 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)NLP 5147 0

用NLP技術(shù)分析了一位出名卻也具有爭(zhēng)議的嘻哈歌手——Drake創(chuàng)作的歌詞

有兩種將 LDA 模型進(jìn)行可視化的方法。第一個(gè)是通過(guò)寫一個(gè)函數(shù),輸出為每個(gè)主題中最突出的單詞。這個(gè)結(jié)果似乎很有意思,但它只能提供了少量的信息。例如下圖中...

2018-10-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法NLP 5120 0

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模數(shù)轉(zhuǎn)換器 數(shù)模轉(zhuǎn)換器 數(shù)字電位器 觸摸屏控制器 AFE ADC DAC 電源管理
線性穩(wěn)壓器 LDO 開(kāi)關(guān)穩(wěn)壓器 DC/DC 降壓轉(zhuǎn)換器 電源模塊 MOSFET IGBT
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