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MinerU是一款由OpenDataLab开源的多模态文档智能解析工具链，旨在将PDF等非结构化文档转化为机器可读的结构化数据。MinerU支持多种输出格式（Markdown/LaTeX/HTML/JSON），可处理复杂版式文档，并针对重叠元素设计了智能后处理算法。该工具填补了开源社区在高精度文档理解基础设施方面的空白，为构建高质量大模型语料库提供了工业级解决方案。
目前市场上有多种专业的C#代码规范检查工具，其中最具代表性的是ReSharper、Roslyn分析器和StyleCop。ReSharper作为JetBrains开发的强大插件，提供实时代码分析和快速修复建议。Roslyn是微软官方编译器框架，支持自定义分析规则。StyleCop则专注于强制执行一致的代码样式约定。这些工具各具特色，开发团队可根据项目需求选择适合的工具或组合使用，以实现最佳的代码质量
在深入讨论之前，我们首先需要理解何为“数据并行”（Data Parallelism）。数据并行是并行计算的一种形式，它涉及到在多个处理单元（如GPU）上同时执行计算任务。在深度学习中，这意味着模型可以在不同的GPU上同时训练，每个GPU处理数据集的不同部分。
【代码】爬虫文本数据清洗。
下面放一张跑的效果图，因为我数据只用了几个，所以他报错训练集容量太小，这个我之后得慢慢把数据提取出来才行（这个时候才知道数据标记的繁琐性）。代码修改我就不放了，CSDN我会常登，大家关注并私聊我，或者直接加q群（681511486）我过一段时间会发哈。用的模型是中文模型，但是文档的语言用的则是英文，所以他就检测冲突了，只需要把lang的值修改为"zh"即可。要不是我看了好几遍，我真找不到这玩意下载
HTML 标签 和 HTML的特殊实体字符。在网页上爬文本后要注意清洗。
# 导入import numpy as npimport pandas as pd# 查看版本pd.__version__文本文件的读取： 对于csv或txt后缀的文本文件，用read_csv函数来实现文件的导入。重要参数的含义如下pd.read_csv(file_path_or_buffer, #指定导入文件的具体路径sep = ', ', # 指定元数据中各种变量之间的分割符，默认是逗号，可自
在自然语言处理中，往往我们拿到一份数据，不能直接使用，需进行预操作，把数据转化成我们需要的样子。下面介绍一下基本的数据清洗操作：代码：import refrom nltk.corpus import stopwordss = 'RT @Amila #Test\nTom\'s newly listed Co & Mary\'s unlistedGroup to supply tech
FAQ 检索式问答系统学习记录
背景：目标：快速上手实现一个基于BERT和CRF的命名实体识别（NER）任务。适宜人群：希望使用Bert来进行NER任务的NLP初学者。同时大概知道如何使用keras和Colab使用免费GPU的伙伴们。问题：1，为什么要用BERT，什么是bert4keras工具包？BERT最近几年大火，因为提供了高效的预训练方法。许多NLP任务上取得了非常好的效果。但是现在的BERT并不是很好使用，...
搭建一个基于检索式的简单的问答系统baseline。
什么是问答系统？问答系统是用户提出一个问题，系统匹配用户这个问题相似度最高的问题给出答案；类似于淘宝购物的机器人客服自动回复系统。问答系统搭建的思路接下来用一个案例来说明问答系统搭建的思路首先我们得准备数据， 那么问答系统的数据是什么呢？就是我们需要提供一个语料库，这里边存在这常见问题的答案（一对一的形式）这里我引用一个培训机构的客服系统的语料库来演示：如何根据这个语料库匹配问...
科大讯飞2022——汽车领域多语种迁移学习挑战赛
词性标注import jieba.posseg as psg #加载 jieba 模块中的分词函数sent = "去森林公园爬山。"for w,t in psg.cut(sent):print(w,"/",t)命名实体识别构建训练集和测试集：import osdef corpus(corpus_path):data = open(corpus_path,encodin...
近年来，在大力倡导“文化自信”的时代背景下，“文以载道”，“以文化人”的理念渐渐走进了人们的视野，伴随着《经典咏流传》，《中国诗词大会》，《千秋诗颂》等优秀文化节目和动画的出现，在很大程度上掀起了一股国人对中国古典诗词的学习热潮。但在古诗词领域，线上学习方式仍旧以搜索引擎为主，无论是企业还是研究团队对于该领域的问答系统缺乏研究、缺乏应用，因此本文提出并实现了基于知识图谱的古诗词问答系统。
什么是PyTorch？Autograd: 自动求导PyTorch神经网络简介训练一个分类器通过例子学PyTorch使用Numpy实现三层神经网络使用Tensor来实现三层神经网络实现autograd来实现三层神经网络使用自定义的ReLU函数和Tensorflow的对比使用nn模块来实现三层神经网络使用optim包自...
rasa RedisTrackerStore 连接哨兵
在近年来，LangChain作为一款强大的开源框架，逐渐成为构建基于大型语言模型（LLM）应用的首选工具。它不仅提供了简洁且灵活的API来进行模型的交互，还包括了众多功能模块，支持高效构建多种应用，如智能问答系统、自动化工作流等。LangChain的模块化设计使得开发者能够根据自己的需求灵活组合不同的功能，从而快速实现复杂的业务场景。LangChain 的核心模块Model（模型）提供与大语言模型
Scalable Multi-Hop Relational Reasoning for Knowledge-Aware Question Answering将外部知识融入模型进行推理学习，在CommonsenseQA数据集中取得SOTA的效果。采用的外部知识为conceptNet代码分为5步：下载相关数据集对数据集进行预处理超参数搜索（可选）训练评估本部分主要讲解第2部分----数据集预处理 。上
在人工智能技术快速发展的背景下，大语言模型（LLM）的应用场景越来越广泛，例如自动化文本生成、智能问答系统、知识提取等。然而，如何高效地与这些大模型交互，成为开发者面临的一大挑战。LangChain正是为解决这一问题而生的。LangChain 是一个开源框架，旨在帮助开发者更便捷地与大语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、阿里云通义千问 Qwen）进行交互。
问答系统的流程如下：①获取原始文本②分词③文本清洗，包含：html标签、stop words（a,an,the等）、纠错、大小写转换等③文本标准化，比如：go, went, going, gone这一类词全部映射为go④转为向量，方法：boolean vector / count vector / tfidf / word2vec / seq2seq等⑤建模，比如把库中的内容根据相似度排序然后返回
之前写过基于倒排表的问答系统。基于倒排表的电力调度知识问答系统构建问答系统所需要的数据已经提供，对于每一个问题都可以找得到相应的答案，所以可以理解为每一个样本数据是 <问题、答案>。 那系统的核心是当用户输入一个问题的时候，首先要找到跟这个问题最相近的已经存储在库里的问题，然后直接返回相应的答案即可。由于作者是学电气的，这里以发电厂知识文本来构建问答系统该篇是低配版的问答系统，思路不如
目录Name Finder模型训练命名识别Name Finder命名查找器可以检测文本中的命名实体和数字。为了能够检测到实体，命名查找器需要一个模型。模型依赖于它被训练的语言和实体类型。OpenNLP项目提供了许多预先培训过的名字查找模型，这些模型在各种免费的语料库上进行了培训。它们可以在我们的模型下载页面下载。要在原始文本中查找名称，必须将文本分成标记和句子。默认情况下，输入的训练数据中每行一个
SERSAL架构是这样的，其实分为了四个板块。先把数据喂给LLM(Zero-Shot)，LLM反馈一个概率值或者置信区间，这些概率值称之为noisy soft labels，让小模型从这些noisy soft labels进行学习、品质把控后再次把小模型反馈的标签回馈给大模型迭代微调；循环迭代，最终把测试数据放入学生模型，收获预测标签。1、小模型怎么从大模型给出的noisy soft labels
构建影视圈知识图谱与问答系统1 影视圈数据梳理1.1 数据导入neo4j知识图谱中1.2 构建数据类型1.3 构建训练集、验证集2 意图识别2.1 模型介绍2.2 模型搭建与训练3 问答系统3.1 查询语句3.2 问答实例1 影视圈数据梳理原数据形式：1.电影类型2.演员介绍3.电影介绍1.1 数据导入neo4j知识图谱中# -*- coding: utf-8 -*-from py2neo imp
PCA降维
Dropout机制摘要 Dropout是一种有效的神经网络正则化技术，通过随机"丢弃"部分神经元(概率p)来防止过拟合。其核心原理包括：1)作为模型集成方法，训练多个子网络；2)减少神经元依赖，增强特征鲁棒性。训练时需引入1/(1-p)的缩放因子保持期望一致，但会增大方差。AlphaDropout通过仿射变换调整丢弃值，保持数据统计特性。这种机制简单高效，能显著提升模型泛化能力
我们在进行nlp任务时都需要进行数据清洗，我们可以简单的选择string.punctuaion直接去除符号，但是有时候会，文本中不仅仅只有英文符号，因此一般的做法时自定义要去除的符号。方法如下：#定义符号punctuation = r"""!"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~“”？，！【】（）、。：；’‘……￥·"""#转换字典dicts={i:''
该项目基于开源医疗数据，实现对疾病的相关知识查询，主要包含四部分内容：1.基于医疗数据构建知识图谱2.基于BILSTM-CRF模型实现医疗命名实体识别3.基于textCNN模型实现医疗问句意图识别4.构建槽位，基于2，3识别的结果实现cypher语句查询，支持多轮对话项目代码结构：参考链接：模型：https://www.bilibili.com/video/BV1ev4y1o7zj/?
一、RNN模型 与 NLP应用 —— 数据预处理前言数据处理简介:文本处理的步骤(1.-6.):使用逻辑回归(LR)训练情感分类: - 效果不好Simple RNN前言本文为 王树森教授的《RNN模型与NLP应用》授课学习笔记数据处理简介:主要为文本数据的处理过程. 文本数据包含数值化描述(Numeric Features), 和类别化描述(Categorical Features).数值化描述如
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的核心方向之一，而文本处理是NLP任务的基础环节。本文将从中文文本处理的基本方法入手，重点介绍分词命名实体识别（NER）、**词性标注（POS）**等概念，结合常用的工具库jieba进行实践操作，帮助读者全面掌握这些技术及其实际应用。分词是指将连续的文本按照一定规则重新划分为单词序列的过程。在英文中，单词之间通过空格自然分隔，而在中文中，虽然字与句通过标点符号可
命名实体识别系列（一）NER任务介绍前言博主为某校研究生，目前研二，经历过两段NER工作的实习，也投了一篇NER相关的论文。准备在今年（2021）开一个关于NER的系列博客，分专题由浅入深地从实践需求和学术论文等方面对NER做一个体系梳理。因个人能力和水平有限，并非该领域的资深专家，难免有不少疏漏和不妥甚至错误之处，恳请同行批评指正。注：以边学边做，边学边写的方法，对某些问题的理解会出现变化，因此
RLHF，即Reinforcement Learning from Human Feedback（从人类反馈中进行强化学习），是一种结合了机器学习中的强化学习算法与人类主观判断的训练技术。这种方法旨在利用人类的直觉和判断力来指导人工智能系统学习更复杂、更贴近人类期望的行为模式，尤其是在自然语言处理（NLP）和决策制定等领域。
随着数据量的增加和计算能力的提升，机器学习和自然语言处理技术得到了飞速发展。预训练模型作为其中的重要组成部分，通过在大规模数据集上进行预训练，使得模型可以捕捉到丰富的语义信息，从而在下游任务中表现出色。
经过上节内容的学习，我们对于RLHF的主要步骤和关键方法都有了一些基础的认知，接下来让我们对于各个部分做进一步的深入学习。在创建偏好数据集的过程中，人工标注是一个费时费力的过程，但是这又是至关重要的一步，在本节内容中，主要使用已有的数据集进行讲解。该代码先载入数据集，将数据集放入字典，然后再构造一个输出字典的函数，方便观察与输出。这个代码的结果展示了数据集中的两个结果，并且要求标注者选择更喜欢的一
1. Transformertransformer有很多种形式，Transformer，Universal Transformer，Transformer XL，GPT，BERT，ERNIE，XLNet，MT-DNN。一下子全讲了那我估计人没了，决定还是学网络，用到一个就填一个坑，今天先说一下Transformer。Transformer是一种新的、基于attention机制来实现的特征提取器，可
从零开始实现强化学习代码
KBQA 有关强化学习的相关论文整理
一，处理数据1，加载训练数据# https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/shakespeare.txtinput_filepath = "./shakespeare.txt"text = open(input_filepath, 'r').read()print(len(text))print(text[0:100])
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