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环境：python 3.7torch 1.1.0transformers 3.1总是报导入错误。解决办法：装transformers之前没有装sklearnpip uninstall transformerspip install sklearnpip install transformers这样安装的transformers是3.2版本的。就可以了。...
好久不打比赛，周末看到“全球人工智能技术创新大赛”已经开打了一段时间，前排分数冲的有点凶，技痒的我看到了一道熟悉的赛题——小布助手对话短文本语义匹配，由于在搜索推荐系统的一些任重中，文本语义匹配子任务也是经常会遇到的一个问题，于是乎掏出那根...咳咳..沉睡了很久的GPU，翻出了祖传代码，跑了一波Baseline...赛题题型不新鲜，在Baseline的的基础上参考了一些思路做些炼丹技巧上的操作，
外呼技术是指通过自动拨打电话的方式，与客户进行语音交互的一种技术手段。其核心原理是利用通信技术和人工智能技术，实现自动拨号、语音识别、自然语言处理等功能。系统会根据预设的规则和策略，自动拨打目标电话号码，并通过语音识别技术将客户的语音转化为文字，然后利用自然语言处理技术理解客户的意图，生成相应的回复，并通过语音合成技术将文字转化为语音输出，实现与客户的智能对话。
我相信在大多数情况下，聊天机器人的开发者构建自己的自然语言解析器，而不是使用第三方云端API，是有意义的选择。 这样做有很好的战略性和技术性方面的依据，我将向你展示自己实现NLP有多么简单。 这篇文章包含3个部分：为什么要自己做最简单的实现也很有效你可以真正用起来的东西那么要实现一个典型的机器人，你需要什么样的NLP技术栈？
引言在当今数字化时代，自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）作为人工智能领域的关键分支，正以前所未有的速度改变着我们与计算机交互的方式，深刻融入生活的各个角落。从智能手机中的语音助手到电商平台的智能客服，从内容创作领域的智能写作辅助到金融行业的风险评估，NLP 技术无处不在，展现出强大的应用潜力与价值。想象一下，当你忙碌于家务时，只需对着智能音箱说
对各类提示词压缩方法的总结
方法类别代表方法优点缺点适用场景One-Hot方法One-Hot + 余弦/欧式简单直观，实现容易忽略词序，无法处理OOV词小规模数据集，快速原型开发传统机器学习计算简单，可解释性强忽略词序，语义理解弱短文本，计算资源有限深度学习Word2Vec平均, USE捕捉语义信息需要大量数据训练通用语义相似度NLP专用编辑距离, Tree Kernels考虑结构信息计算复杂，领域特定特定领域如代码相似度L
帮助客户修改桌面开发微博舆情情感分析Demo时，咱们用Python当主力，Qt当界面，虽然不是很熟悉QT但是咱们可以试着根据界面中的控件找到对应的控件事件锁定咱们需要修改，添加内容地方就行！数据直接爬第三方网站，没搞数据库省了不少事，但得注意爬取频率，不然容易被限制。核心是NLP做情感判定，直接调用对应库就行。跑通全流程时特开心，看着屏幕上蹦出的正负情感标签，感觉之前踩的坑都值了！
工具介绍LAC全称Lexical Analysis of Chinese，是百度自然语言处理部研发的一款联合的词法分析工具，实现中文分词、词性标注、专名识别等功能。该工具具有以下特点与优势：效果好：通过深度学习模型联合学习分词、词性标注、专名识别任务，整体效果F1值超过0.91，词性标注F1值超过0.94，专名识别F1值超过0.85，效果业内领先。效率高：精简模型参数，结合Paddle预测库的性能
本文将全面介绍Neo4j图数据库的基本操作，包括如何增加节点和关系、如何删除节点和关系、如何修改节点和关系的属性以及标签，以及如何进行查找操作。此外，还将分享一个实用的小技巧——如何快速清空Neo4j数据库中的所有数据。
1. CCHMC数据来自辛辛那提儿童医院医学中心放射科(Cincinnati Children s Hospital Medical Center’s Department of Radiology，CCHMC)。CCHMC的机构审查委员会批准了数据的发布。采用bootstrap方法对所有门诊x线胸片和再胸片进行为期一年的采样(Walters, 2004)。这些数据是最常用的数据之一，它...
本篇将系统性介绍我们在项目中实现的前端 AI 聊天界面，基于 Vue3 组合式 API 和 TypeScript 构建，结合 Axios 请求后端接口，实现了多轮对话、会话管理、消息渲染、Markdown 支持等完整功能。所展示的这份前端页面文件不仅仅是一个普通的“对话框”，更是前后端联动、响应式设计、用户体验优化等多个方面的集中体现。
这是一个示例数据集。推文被分为训练集和测试集。对于每个集合，分别有两个文件存储谣言和非谣言的推文。该数据集的正负样本数量相当，差不多3700+。真正的数据集就是tweets文件。line2: 推文的图片。以下面这种形式组织“图片1 URL|图片2 URL|null”其中URL是图片的链接，null表示图片列表的结尾。
特别是在与 LLM（大语言模型）交互的时候，经常会遇到临时性的网络波动、超时、服务器繁忙等问题，这时候自动重试可以显著提升稳定性。把各种乱七八糟的消息格式（字典、对象、带图片的、不带图片的），统一整理成 OpenAI 接口能听懂的标准格式。调用一个可能会失败的方法（比如访问远程 API）时，这个装饰器会在出错后自动尝试重新执行，而不是立刻报错退出。如果没有单例机制，这两个 llm_a 和 llm_
摘要 本文探讨了大模型集成方法，重点介绍了三种主流技术：输出集成、概率集成和混合专家模型(MoE)。输出集成通过跨模型交流提升推理能力；概率集成对模型预测的logits结果进行平均处理；MoE则采用专家细粒度化和共享专家机制，在保持计算效率的同时提升模型性能。特别介绍了DeepSeekMoE的创新架构，包括专家细粒度化和共享专家设计，通过精细化的专家组合和通用/特定特征分离，显著提升了模型的泛化能
它的作用是：精确估算一条消息在调用大模型（如 GPT-4o、Claude）时会消耗多少 tokens。
LLM（比如 OpenAI、Groq、Ollama、Deepseek 等）在调用工具（Tool Calling / Function Calling）时，返回了一个空的工具参数列表 []，但 n8n 的 LangChain 输出解析器试图把它当成有效的 JSON 对象来解析，导致出现问题。：模型本该返回类似 {“name”: “tool_name”, “arguments”: {“param1”:
本文深入解析大模型中token的核心概念，揭示token不仅是文字单位，更是模型理解语言的"原子"。从分词原理、中英文差异到特殊控制符和多模态扩展，文章通过实例和数据全面拆解token工作机制。理解token，就是掌握与AI对话的密码本，看透智能背后的逻辑结构。
Few-ShotPrompting技术成为2025年AI应用关键技能，医疗领域准确率提升达70%。该技术通过提供少量示例引导大模型完成任务，相比Zero-Shot方法优势显著：精确性提升20-25%，格式控制更强，专业领域适应性更佳。核心应用场景包括专业文档分析、多语言翻译、数据提取、创意生成和代码开发。优化策略强调示例多样性、代表性和渐进性排列。未来趋势将向多模态学习和自适应示例选择发展，预计企
《Mamba模型原理及实现解析》摘要：本文系统介绍了Mamba模型的核心原理，该模型基于选择性状态空间模型（SSM）架构，通过引入选择机制解决了传统Transformer在长序列处理中的计算效率问题。文章首先分析Transformer的局限性，详细阐述状态空间模型的基本原理及其离散化处理方法，并对比了Mamba与RNN、Transformer的结构差异。通过代码实现和可视化演示，展示了Mamba在
上一章节主要介绍了赛题内容和解决方案的思路。本章节会对原始样本集读取数据并对文本作简单的分析。1. 加载包import reimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom collections import Counter2. 数据读取通过read_csv方法读取.csv格式的数据。train_df = pd.read_csv('..
经过几天对nlp的理解，接下来我们说说语言模型，下面还是以PPT方式给出。一、统计语言模型1、什么是统计语言模型？一个语言模型通常构建为字符串s的概率分布p(s)，这里的p(s)实际上反映的是s作为一个句子出现的概率。这里的概率指的是组成字符串的这个组合，在训练语料中出现的似然，与句子是否合乎语法无关。假设训练语料来自于人类的语言，那么可以认为这个概率是的是一句话是否是人话的概率。2、怎么建立统计
在深度学习和其他机器学习任务中，F1分数和F2分数是评估分类模型性能的指标，特别是在二分类问题中。它们都是基于精确率（Precision）和召回率（Recall）的，但权重不同。
人类反馈强化学习（RLHF）已成为塑造现代大语言模型行为的关键技术。然而，其过程远非一蹴而就，而是一个环环相扣、层层递进的系统工程。本文将深入浅出地完整解析RLHF的三大核心阶段：首先，在“预训练”阶段，模型在海量数据中汲取知识，奠定其通用的语言与推理能力根基；继而，通过“有监督微调（SFT）”，模型学习理解并遵循人类指令，从“通才”转变为“专家”；最终，在最具挑战的“强化学习微调”阶段，模型借助
在本研究中，我们介绍了TaskCLIP，一个用于面向任务的目标检测的新颖框架。TaskCLIP以高效的方式利用了来自冻结CLIP模型的预训练知识和视觉语言关联，使其区别于之前的研究工作。与先前基于DETR的方法的比较分析表明，TaskCLIP在任务生成能力、准确性和训练效率方面均具有优势。
语音识别”这样的场景，机器通过一定的算法将语音转换为文字，显然这个过程是及其容易出错的。例如，用户发音“Recognition Speech”，机器可能会正确地识别文字为“Recognition speech”，但是也可以不小心错误地识别为“Wrench a nice beach"。简单地从词法上进行分析，我们无法得到正确的识别，但是计算机也不懂语法，那么我们应该如果处理这个问题呢？一个简单易行的
摘要：写本篇文章有两个目的
文章从最原始的语言模型开始，介绍Word2Vec/Glove等第一代PLMs方法及其缺点；然后延伸介绍ELMO/GPT/BERT等第二代PLMs方法，集中在学习基于文脉的词向量表示，保留模型本身。
1.基础知识条件概率公式：对于任意两个事件A和B，且P(A)>0,定义在A发生的条件下，B发生的条件概率为从而,这就是乘法公式推而广之，设是任意n个随机事件，则有更一般的乘法公式全概率公式：设是样本空间中的一个完备事件群（又称为的一个划分）。换言之，它们满足下列条件：(a)两两不相交，即(b)它们的并（和）恰好是样本空间，即设A为中的一个事件，则全概率公式为这个公式将事件A分解成一些两两不相
文本语义相似度检测 API 数据接口专注于语义相似判断，基于 NLP，基于机器学习。
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检查端口占用情况，如果是端口被占用，换一个端口再启动。如果不是，在调用api的代码中加入。
介绍BERT的核心原理
安装jieba 是一个第三方库，所有需要我们在本地进行安装。Windows 下使用命令安装：在联网状态下，在anaconda命令行下输入 pip install jieba 进行安装，安装完成后会提示安装成功 .分词使用分词的语法就不讲解啦，什么前向匹配，逆向匹配，还需要一个足够大的本地词典。自己构造挺麻烦的。直接使用包吧。直接使用jieba.cut#!/usr/bin/env python3#
nlp
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