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该文为大模型评估方向的综述论文。
RASA开源引擎介绍，主要是从系统优势、系统架构、消息处理过程等方面进行介绍
AAAI最佳论文Informer:效果远超Transformer的神器简介预处理 Preliminary 与样本生成Step1:Embedding待更新 2021/04/02由于Informer主要是在Transformer上的改进，这里不再赘述Transformer的细节，可以参见另外的博文，可以推荐两个。深入理解Transformer及其源码解读最火的几个全网络预训练模型梳理整合（从ELMO到
在本篇文章中，将介绍9个常用的分词工具及其对比。jieba、SnowNLP、北京大学PKUseg、清华大学THULAC、HanLP、FoolNLTK、哈工大LTP、CoreNLP、BaiduLac。* 部分分词中有可参考的论文。如北大、清华，可引用文章目录简介1 jieba2 SnowNLP3 北京大学PKUse4 清华大学THULAC5 HanLP6 FoolNLTK比较相关文章参考文献...
最全的停用此表整理词表名词表文件中文停用词表cn_stopwords.txt哈工大停用词表hit_stopwords.txt百度停用词表baidu_stopwords.txt机器智能实验室停用词库scu_stopwords.txt以上停用词表链接：https://github.com/goto456/stopwords以下是我常用的1893个停用词，可直接复制!"#$%&'()*+,---
如何使用BERT模型实现文本分类前言Pytorchreadme参数表Tensorflowreadme前言Pytorchreadme参数表data_dirTensorflowreadme涂壁抗体纽
前言在NER任务中，主要分为三类实体：嵌套实体、非嵌套实体、不连续实体，今天分享方法以end-to-end的方式解决前两个问题，GlbalPointer，它利用全局归一化的思路来进行命名实体识别（NER），可以无差别地识别嵌套实体和非嵌套实体，在非嵌套（Flat NER）的情形下它能取得媲美CRF的效果，而在嵌套（Nested NER）情形它也有不错的效果。核心思想GlobalPointer是一种
基于情感词典的情感分析应该是最简单传统的情感分析方法。
aigc开源模型，包括ai绘画、ai chat，支持中英文输入。
最近要使用一下 spacy 库，安装版本为 spacy 3.0.6。但是，装完 spacy库后却一直无法安装 en_core_web_sm，一开始使用的以下官方给的安装命令python -m spacy download en_core_web_sm但是却半天没有反应，可能是网络问题？不清楚到底什么原因。后来，看到 这篇博客 后改为使用本地安装：先去官网下载 en_core_web_sm-3.0.
本文整理了 GitHub 上 11 个 NLP 相关项目。包含 NLP 的最近前沿进展、学习路径、基准语料库、面试必备理论知识等。无论是入门，还是精进 NLP ，这些项目足以满足你的需求！收藏本文慢慢学习吧。最近进展梳理：NLP-progresshttps://github.com/sebastianruder/NLP-progress跟踪 NLP 最新进展。整理常见 NLP 任务的 SOTA 模
从ELMo到ChatGPT：历数NLP近5年必看大模型
笔者近期在使用一些开源算法解决低资源场景分类时，发现使用一些在modelscope社区上开源的零样本分类模型可以极大提高分类准确率，因此对零样本文本分类模型进行了梳理，希望对大家有所帮助～
https://blog.csdn.net/qq_41974375/article/details/128879048?spm=1001.2014.3001.5501
使用python+AI模型自动抽取Excel表格中地址的省市区。例如对于地址“上海市静安区乌鲁木齐中路12号”，单独拆分出“上海市/静安区”。
1.摘要基于上次分享的分词技术介绍，本次继续分享在分词后与词相关联的两个技术：词性标注和命名实体识别。词性是词汇基本的语法属性，也可以称为词类。词性标注的行为就是在给定的中文句子中判定每个词的语法作用，确定每个词的词性并加以标注。命名实体识别在信息检索方面有着很重要作用，检测出代表性的名称，下面我们深入了解下这两个技术。2.词性标注首先简单举例说明一下中文词性标注的应用效果。例如，表示地点、事物、
学习笔记，仅供参考1. 情感分类实战1.1 数据处理1.1.1 词表映射1.1.2 数据处理1.2 CNN神经网络模型1.3 循环神经网络模型1.4 Transformer框架学习内容来源于书籍《基于预训练模型的方法-自然语言处理》持续更新！！！
杂记@TOCFAQ是一种常见任务检索的任务，其目标是根据用户的查询从数据库中检索适当的问答(QA)。现阶段主流方法考虑了用户查询(q)和常见问题(Q)之间的相似性以及查询问题(q)和答案(A)之间的相关性。许多FAQ检索模型使用q和QA对之间具有相关性标签的数据集。但是，构造这样的标记数据花费很多。为了减少人工标注的成本并提升模型效果，基于active learning进行最小成本标注，并用lif
文本自动摘要是利用计算机通过各种方法对文本或文本集中能够准确反映原文中心内容的重要信息进行抽取、总结。信息的快速增长使得人们面临信息过载的困扰，面对海量信息往往无法从中快速准确地获取所需信息，而文本自动摘要技术能有效地解决此类问题，利用它可以帮助人们快速有效地从网络上获取高质量的所需信息。目前的文本自动摘要技术生成的摘要质量还有所欠缺，因而如何有效地利用自动文摘技术提取文本摘要是本文的主要研究内容
Rouge的全名是Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation，单看名字就会发现Rouge是由召回率演变而来的指标，用于衡量模型生成摘要文本的质量。我们常说的Rouge其实是一组评价指标的统称，包含Rouge-N, Rouge-L, Rouge-W, Rouge-S四个指标，它们的计算方式和适用场景有所不同。本文首先介绍了它们各自的适用场景和计
1.摘要的提取方法文本摘要是一种从一个或多个信息源中抽取关键信息的方法，它帮助用户节省了大量时间，用户可以从摘要获取到文本的所有关键信息点而无需阅读整个文档。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要方法是指针对单个文档，对其内容进行抽取总结生成摘要；多文档摘要方法是指从包含多份文档的文档集合中生成一份能够概括这些文档中心内容的摘要。基于图排序的文本摘要生成的主要方法是通过把文章
本文介绍了T5模型的多国语言版mT5及其变种T5-Pegasus，以及T5-Pegasus如何做到更好地适用于中文生成，并介绍它在中文摘要任务中的实践。
引用:Core Concepts — gensim<<自然语言处理入门>>一、简介文本聚类( text clustering ，也称文档聚类或 document clustering )指的是对文档进行的聚类分析，被广泛用于文本挖掘和信息检索领域。最初文本聚类仅用于文本归档，后来人们又挖掘出了许多新用途，比如改善搜索结果、生成同义词，等等。在文本的预处理中，聚类同样可以发挥
课程连接：GPT，GPT-2，GPT-3 论文精读【论文精读】本文混合课程内容及自己的思考，若有理解有误的地方请指正，谢谢！开篇介绍GPT-3有很多应用，比如github copilota，可以根据注释来生成代码论文时间轴GPT论文解读Improving Language Understanding by Generative Pre-Training, OpenAI摘要GPT是把计算机视觉成熟
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是AI的一个领域，旨在让计算机理解和使用人类语言，从而执行有用的任务。自然语言处理又划分为两个部分：自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）和自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）。近年来，AI改变了机器与人类的互动方式。AI可以帮助人类
TableQA – TAPAS模型介绍TAPAS 是2020年谷歌在ACL中的TAPAS: Weakly Supervised Table Parsing via Pre-training提出来的。亮点(1) TAPAS模型在tableqa问题中不需要生成逻辑表达式。(2) TAPAS是采用弱监督方式训练，分别得到tableqa中的cell值和聚合函数TAPAS 模型TAPAS 是基于BERT e
无论是预测视频观看人数还是图像处理，输入都可以看作是一个向量，输出是一个数值或类别。然而，若输入是一系列向量（序列），同时长度会改变，例如把句子里的单词都描述为向量，那么模型的输入就是一个向量集合，并且每个向量的大小都不一样：将单词表示为向量的方法：One-hot Encoding（独热编码）。向量的长度就是世界上所有词汇的数目，用不同位的1（其余位置为0）表示一个词汇，如下所示：但是它并不能区分
Thinkit 新冠病毒咳嗽声检测小程序；Nolibox Creator 功能超全的AI创作工具网站；bodyswaps 虚拟现实VR面试解决方案；Google+iCAD 乳腺癌筛查的临床实践；Mubert 根据文字提示自动生成音乐；BertViz NLP 模型注意力可视化工具；Stable Diffusion 2 轻量界面；Minari 离线强化学习Python库…点击获取完整资讯
笔者总结网上关于知识图谱的相关资料并总结了一些基本概念，对于想了解这一概念的读者提供了一个新手入门的视角。
用transformer做翻译（英–>中）transformer结构具体原理可以参考这篇文章Transformer数据格式因为我们的中文数据是繁体字，因此需将其转换为简体：import copyimport mathimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport osimport seaborn as snsimport tim
错误种类：1. 安装速度慢，出现TimeoutError–>解决办法：用镜像2.明明提示安装成功了却在import时说None of PyTorch, TensorFlow >= 2.0, or Flax have been found. Models won't be available and only tokenizers, configuration and file/data
NLP课程期末项目：基于LSTM的三句半生成器训练语料数据集：三句半语料数据集实现模型：双层LSTM模型参考：LSTM古诗生成训练结果如下，由于三句半的资源比较少，现有的样本是在爬取了多个网站后能获得到的最大样本，数据集数量较少，因此网络表现结果一般，还不能很好的生成三句半，只有部分词语是合理。不过令人可喜的是，有些位置的预测可以根据训练集中的内容压到韵脚，我们相信，如果有更丰富全面的数据，网络的
准备导入必要的库from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator生成mask/mask transform总的来说：就是通过导入自己相要的图片作为mask遮罩mask遮罩其实是一个代表形状的二维数组，所以我们要通过np.array()将图片转化为二维数组。有些朋友会发现即使np.array()后mask依旧未生效，因为m
使用transformers库的from_pretrained()函数时出错在运行这段代码时tokenizer= BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")然后报如图的错误图中错误即OSError: Unable to load weights from pytorch checkpoint file. If you tried to lo
词形还原（Lemmatization）词性还原，又称为Lemmatizetion主要是把单词的词缀部分除去，从而得到单词的词干部分词形还原（Lemmatization）与词干提取（stemming）的区别词形还原是把单词还原成本身的形式：比如将‘cars’还原成car，把‘ate’还原成‘eat’，把‘handling’还原成‘handle’词干提取则是提取单词的词干，比如将‘cars’提取出‘c
python --利用朴素贝叶斯进行文本分类一，分类目标寻找文本的某些特征，然后根据这些特征将文本归为某个类。使用监督式机器学习方法对文本进行分类：首先假设已经有分好类的N篇文档：(d1,c1)、(d2,c2)、(d3,c3)……(dn,cn)di表示第i篇文档，ci表示第i个类别。目标是：寻找一个分类器，这个分类器能够：当丢给它一篇新文档d，它就输出d （最有可能）属于哪个类别。二、朴素贝叶斯分
中文的文本情感分类，Keras实现注意力机制，self-attention，BiLSTM+Attention
看完还不会安装spaCy的都去面壁思过
transformer理论部分见机器学习笔记：Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客1 导入库
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。一、词袋模型（Bag of Words, BoW）1、目的将不定长的文本型数据转化为定长的数值型数据，方便用作机器学习模型的输入2、主要思想建立一个词典库，其中包含训练语料库的所有词语，每个词语都对应一个唯一识别的编号，利用one-hot文本来表示；文档的词向量维度与单词向量的维度相同，
实现思路采用jieba进行数据处理采用gensim构建主题模型采用pyLDAvis可视化主题模型包下载、引入下载依赖包pip install jiebapip install gensimpip install pyLDAvis引入依赖包import pyLDAvis.gensim_modelsimport jieba.posseg as jp,jiebafrom gensim.models.co
LDA主题模型主题数的确定折肘法+困惑度确定lda模型的主题个数背景lda topic model需要确定从每篇文章中提取多少个关键词，最简单的就是折肘法+困惑度的方法。补充：还是懒得说背景！以后想起来再补充！还是电脑硬盘坏过，代码忘参考谁的了！原作者发现可以联系我！立马改参考！理论LDA模型中需要评估的选项一般是主题数量，而主题数量需要根据具体任务进行调整，即通过评估不同主题数模型的困惑度来选择
本篇preview：回顾transformer中绝对位置编码（absolute position embedding）相对位置编码方法详解和公式推导相对位置编码代码实现回顾transformer中绝对位置编码（absolute position embedding）在transformer的实现中，所有的input tokens是无序的，是没法像RNN的方法一样学到token之间的位置顺序关系，但
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