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真正喜欢的人和事都值得我们去坚持。
例如,当我们在亚马逊上搜索产品时,假设我们不仅希望看到我们在搜索栏中输入的确切单词的产品,还希望看到我们输入的单词的其他可能形式的产品。在英语中,相似的单词根据其使用的时态及其在句子中的位置而出现不同的情况。关键字提取技术在 NLP 应用程序中非常有用,在这种应用程序中,企业想要根据评论识别客户遇到的问题,或者如果您想要从最近的新闻项目中识别感兴趣的主题。在上面的句子中,我们尝试预测的单词是 su
Collecting package metadata (current_repodata.json): failedUnavailableInvalidChannel: The channel is not accessible or is invalid.channel name: simplechannel url: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/sim
NCE loss : Noise Contrastive Estimation他的直观想法:把多分类问题转化成二分类。之前计算softmax的时候class数量太大,NCE索性就把分类缩减为二分类问题。之前的问题是计算某个类的归一化概率是多少,二分类的问题是input和label正确匹配的概率是多少。问题:通常训练例如word2vec的时候,我们最后用full softmax预...
保姆级本地部署,金牌讲师级工具调用--基于全球10B以下最强LLM模型ChatGLM3-6B
论文A Time Series is Worth 64 Words:Long-Time Forecasting With Tranformer解读,最新时间序列预测SOTA模型PatchTST
句法分析(syntactic parsing)是自然语言处理中的关键技术之一,它是对输入的文本句子进行分析以得到句子的句法结构的处理过程。对句法结构进行分析,一方面是语言理解的自身需求,句法分析是语言理解的重要一环,另一方面也为其它自然语言处理任务提供支持。例如句法驱动的统计机器翻译需要对源语言或目标语言(或者同时两种语言)进行句法分析;语义分析通常以句法分析的输出结果作为输入以便获得更多的指示信
R语言数据包自带数据集之mtcars数据集字段解释、数据导入实战目录R语言数据包自带数据集之mtcars数据集字段解释、数据导入实战#会用帮助?或者help函数#字段说明#导入包#导入数据FormatNote#会用帮助?或者help函数内置的mtcars数据框包含有关32辆汽车的信息,包括它们的重量,燃油效率(以每加仑英里为单位),速度等。要了解有关数据集的更多信息,请使用help(mtcars)
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一门研究如何使计算机能够理解、处理和生成人类语言的学科。它结合了计算机科学、人工智能、语言学和其他相关领域的知识和技术,旨在解决计算机与人类语言之间的交互问题。NLP的目标是使计算机能够理解和处理自然语言,使其能够执行各种任务,如自动翻译、文本分类、命名实体识别、情感分析、问答系统等。NLP的核心挑战之一是如何将非结构
命名实体识别综述什么是命名实体识别?命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),又称作**“专名识别”,是自然语言处理中的一项基础任务,应用范围非常广泛。命名实体一般指的是文本中具有特定意义或者指代性强的实体**,通常包括人名、地名、机构名、日期时间、专有名词等。通常包括两部分:实体的边界识别确定实体的类型(人名、地名、机构名或其他)NER系统就是从...
注意力机制就是要通过训练得到一个加权,自注意力机制就是要通过权重矩阵来自发地找到词与词之间的关系。Q就是词的查询向量,K是“被查”向量,V是内容向量。简单来说一句话:Q是最适合查找目标的,K是最适合接收查找的,V就是内容,这三者不一定要一致,所以网络这么设置了三个向量,然后学习出最适合的Q, K, V,以此增强网络的能力。因此肯定需要给每个input定义tensor,然后通过tensor间的乘法来
Bert模型是自然语言处理方面程碑式的进步,核心是transformer层, 而transformer是自注意力编码器,循环网络天生的文字顺序信息在自注意力编码器中没有了,而语言往往是顺序不同意思相差很大。所以transformer的作者设计了一个位置编码方式,为每个不同位置的token...
大数据文摘出品作者:Jay Alammar编译:张秋玥、毅航、高延、龙心尘嵌入(embedding)是机器学习中最迷人的想法之一。 如果你曾经使用Siri、Google Assistant、Alexa、Google翻译,甚至智能手机键盘进行下一词预测,那么你很有可能从这个已经成为自然语言处理模型核心的想法中受益。在过去的几十年中,嵌入技术用于神经网络模型已有相当大的发展。尤其是最近,其发展包括导致
BERT
我们有时候在生成较大的图谱时,会产生大量的节点以及与之关联的关系,可能会遇到' 由于初始节点显示设置, 并非所有返回节点都被显示. 仅显示 300 个节点中的 300 个 '上述问题。即便我们在代码段中已经设置了MATCH (n) RETURN n LIMIT 10000这是由于neo4j图数据库本身的初始化设置导致的问题在设置里进行修改即可原参数为300,100,1000,上述为自行设置此时再执
大语言模型实战-利用ChatDev框架自动开发一个游戏软件(附完整教程)
1.梯度消失和梯度爆炸产生的原因:传统的神经网络通常是基于BP算法优化权重参数的,即通过损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式对神经网络中的权重进行更新,其中用到的是连乘形式的链式法则。梯度消失:产生的原因基本上是网络太深或是采用了不恰当的损失函数,如sigmoid函数、tanh函数等。由于sigmoid函数的导数最大值是0.25,因而通过链式法则,导致靠近输入层的权重更新缓慢甚至停...
NeuralClassifier是腾讯开源的一款基于pytorch的深度学习文本分类工具,该框架的特色是提供了一种层次多标签分类方法,同时也支持文本的二分类、多分类、层次多标签分类。框架自带的数据集为英文的层次多标签分类数据集。如何跟换自带数据集进行我们自己的数据集的训练和测试呢?下面以文本二分类为例进行说明:(1)首先,将数据集转化为框架支持的json格式。这里选用酒店评论数据,部分数据格式如下.
语音文字转换 (STT) 系统就像它名字所蕴含的意思那样,是一种将说出的单词转换为文本文件以供后续使用的方法。-- Simon James语音文字转换技术非常有用。它可以用到许多应用中,例如自动转录,使用自己的声音写书籍或文本,用生成的文本文件和其他工具做复杂的分析等。在过去,语音文字转换技术以专有软件和库为主导,要么没有开源替代品,要么有着严格的限制,也没有社区。这一点正在发生改变,当今有许多开
本文将以pytorch版本CRF的一个实现为例,尽可能详细地说明CRF是怎样实现的,对代码的解释几乎精细到每一行,相信你耐心读完本文,会从实践的角度对CRF的理解更加深刻。
CNN-LSTM模型运行环境:python3.6.5 、Keras2.1.5 、tensorflow 2.3.1等from keras.preprocessing import sequencefrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Dropout, Activationfrom keras.layers
Bert 的模型由多层双向的Transformer编码器组成,由12层组成,768隐藏单元,12个head,总参数量110M,约1.15亿参数量。
最近学习NLP,发现网站上没有比较好的共现矩阵的讲解与实现,因此写了一篇稍微详细的博客,供想学习这块知识但没有资料的小伙伴学习。
总之,作为一名资深的程序员,使用TalkX能帮我们快速了解一些新的技术、概念,可以让我们更专注业务逻辑。作为一名年轻的程序员,可以借助TalkX提高代码质量,加快阅读理解他人的源码,快速提升自己的技术能力。因为TalkX是基于ChatGPT,所以,一些其他交流方面的功能它也是支持的。比如写文案,搜索,百科等等都是可以的。TalkX相比其他同类开发插件。如:Bito、CodeGPT、“ChatGPT
Encoder-Decoder框架,注意力机制Attention,以及self-attention
自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是一门研究人类语言与计算机之间交互的领域,旨在使计算机能够理解、解析、生成和处理人类语言。NLP结合了计算机科学、人工智能和语言学的知识,通过各种算法和技术来处理和分析文本数据。近年来,随着深度学习技术的发展,神经网络模型在自然语言处理(NLP)领域取得了重大的突破。其中,循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LS
而且在视频中,由于口语的易变性以及伴随的手势和和声音,容易导致的模态内的动态不稳定。首先,采用早融合策略 将各模态特征进行拼接,然后将拼接的特征输入分类器中,并且每个模态的特征也单独输入 分类器中,最终得到所有组合的分类结果,并将所有分类结果进行晚融合策略。提出了一种新的模型Tensor Fusion Network(张量融合网络,TFN),TFN能够端到端地学习模态内和模态间的动态,采用一种新的
本篇为《基于Python的微信聊天记录分析》系列的第三篇,主要讲解在Python环境下对聊天记录进行进一步的可视化,并对聊天内容进行初步挖掘。第一章主要利用wordcloud构建词云,并基于matplotlib生成聊天热力图;第二章主要利用gensim构建LDA主题模型聚类生成聊天记录主题,并利用pyLDAvis生成可视化结果。希望和大家多多交流,共同进步!
sklearn不仅提供了机器学习基本的预处理、特征提取选择、分类聚类等模型接口,还提供了很多常用语言模型的接口,LDA主题模型就是其中之一。本文除了介绍LDA模型的基本参数、调用训练以外,还将提供两种LDA调参的可行策略,供大家参考讨论。考虑到篇幅,本文将略去LDA原理证明部分。
本文结构框架引言LDA主题模型的预备知识(1)多项式分布 Multinomial Distribution(2)狄利克雷分布 Dirichlet Distribution(3)共轭分布 Conjugate Distribution(4)吉普斯采样 Gibbs SamplingLDA主题模型的代码过程(1)文本预处理(2)建模和可视化(3)模型优化LDA主题模型的优点和不足引言这是一篇以我本科毕业论
一文看懂self-attention
BERTScore使用contextual embedding来描述句子,计算两个句子之间的相似度。在本文中,我们将重点放在句子级别的生成评估上,并提出了:BERTScore,这是一种基于预训练的BERT上下文嵌入 (bert)的评估指标。 BERTScore将两个句子之间的相似度计算为它们的标记之间的余弦相似度的加权汇总。基于n-gram matching metric 的常见缺陷:semant
关于loss.backward()以及其参数retain_graph的一些坑首先,loss.backward()这个函数很简单,就是计算与图中叶子结点有关的当前张量的梯度使用呢,当然可以直接如下使用optimizer.zero_grad() 清空过往梯度;loss.backward() 反向传播,计算当前梯度;optimizer.step() 根据梯度更新网...
通过使用不同宽度的卷积核,模型能够同时捕捉不同范围的语义信息,从而提高模型对输入文本的理解能力。是一个与输入张量形状相同的二进制张量(0和1组成),用于指示哪些位置是有效的(1表示有效)和哪些位置是填充的(0表示填充)。令牌的表示可以用作整个序列的汇总或句子级别的表示,通常用于下游任务的分类或句子级别的特征提取。这些属性提供了BERT模型在不同层级和注意力机制上的输出信息,可以根据任务的需求选择合
大模型推理采样策略,举例通俗易懂汇总介绍
jieba分词
该阶段需要大量任务相关的训练数据,通过特征工程和算法,比较有代表的算法是朴素贝叶斯Naïve Bayes、支持向量机SVM、逻辑回归LR等;模板(Template)的功能是在原有输入文本上增加提示语句,从而将原任务转化为MLM 任务,可以分为离散型和连续型两种。模板由不同字段构成,可任意组合。每个字段中的关键字定义了数据文本或者提示文本,即 input_ids,属性可定义该字段是否可截断,以及对应
ChatGLM2-6B,部署、微调记录
如需在本地或离线环境下运行本项目,需要首先将项目所需的模型下载至本地,通常开源 LLM 与 Embedding 模型可以从下载。以本项目中默认使用的 LLM 模型与 Embedding 模型为例:下载模型需要先,然后运行拉代码修改web_demo.py启动:python web_demo.py量化:(量化过程 报GPU版本问题 暂时未调通)
Ollama 默认提供 OpenAI 的兼容 API,默认端口是 11434,默认模型名是 run 后面使用的模型名,如果想使用 OpenAI 的模型名,可以通过ollama cp的方式,为模型起一个临时的名称。
第一次使用pyhanlp时,会自动下载许多hanlp的jar包(包含许多算法)和数据包(包含许多模型)到pyhanlp的系统路径中,大约六百多兆。[你好/vl, ,/w, 欢迎/v, 进入/v, nlp/nx, 的/ude1, 世界/n]wky右括号,全角:) 〕 ] } 》 】 〗 〉 半角: ) ] { >wkz左括号,全角:( 〔 [ { 《 【 〖 〈 半角:( [ {
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