登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
摘要：自然语言处理中的语篇处理是AI领域的核心难题，涉及语篇连贯性、结构分析和指称消解三大关键问题。语篇连贯性通过结果、解释等关系实现，而语篇结构可通过有监督/无监督算法进行切分。指称消解则需解决代词、名词短语等指称表达的实体对应问题，包括同指消解和代词回指消解两类任务。这些技术对信息检索、文本摘要等应用至关重要，但代词多义性等问题仍带来挑战。
极简 200 行 Python 代码实现 GPT 模型，通过人名生成案例揭示 LLM 核心原理：统计规律生成内容、反向传播机制及规模差异，验证复杂 AI 的本质源于简单规则。
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
对于所有的相关经历，都是跟面试官聊技术（举例，提供参考方向）从数据规模、特征、指标、目前使用的模型方法、项目难点详细介绍。
为了运行nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")，官方提供的$ python -m spacy download zh_core_web_sm 安装失败，所以只能手动安装1.打开https://spacy.io/models/zh找到RELEASE DETAILShttps://github.com/explosion/spacy-models/releas
它能够产生如笑声、叹息和哭声等非语言交流，想想看，这对于游戏、动画和虚拟现实等娱乐领域有多大的作用！: Bark 是一个基于 GPT 架构的生成式文本到音频模型，能够生成多语言的高逼真度语音及其他音频。: 模型使用 EnCodec 进行音频量化表示，并借鉴了 AudioLM 和 Vall-E 的架构。: Bark 使用 Hugging Face 下载和缓存模型，并提供预训练的模型检查点，支持研究和
一、openkghttp://openkg.cn/home二、DBPediahttps://github.com/dbpedia/dbpedia/tree/master/tools/DBpediaAsTables三、LOD(Linked Open Data)https://lod-cloud.net/四、cnSchemahttps://cnschema.org/五、Linked Open Sche
多模态评估：用于文本到视觉评估的 VQAScore
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。
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
《大数据与大模型：AI发展的范式转变》摘要 本文系统阐述了"大数据+大模型"这一AI发展新范式。该范式通过同步扩大训练数据规模（万亿级词元）和神经网络参数量（千亿级），产生了显著的协同效应。研究发现，当模型规模达到临界点时，会涌现出小模型不具备的新能力，如复杂推理和代码生成。这种范式虽带来通用性强、知识覆盖面广等优势，但也面临计算资源消耗大、可解释性差等挑战。目前广泛应用于AI
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
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，...
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...
利用预训练的 BERT模型来实现自然语言理解和问答，同时将知识库和问答系统进行整合，从而能够对用户提出的问题进行准确、高效的回答。该系统通过将问题和知识库中的实体和关系进行匹配，从而找到最佳答案。具体来说，本系统先将三个属性：实体（问题），实体关系（实体属性），实体（答案）存储进 mysql 数据库。当提出问题时，用 BertCrf模型来识别出问题中所包含的实体，识别出实体之后就可以进行数据库的查
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。
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
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
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:''
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
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
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。
最近做了一个基于Qwen2-1.5B-Instruct模型的比赛，记录一下自己的微调过程。怕自己以后忘了我就手把手一步一步来记录了。大多数都是给小白看的，如果你是小白建议你用jupyter运行，按照我这个模块一块一块运行，如果你是高手单纯的想找一个训练代码直接看模块10，我在提供了完整代码。
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。
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
python情感分析系统1.此文主要研究方向为:基于包含分数的情感词典实现对于各语句的情感分析；2.情感分析主要基于文本数据，是自然语言处理（NPL）的主要内容。情感分析：又称意见挖掘、倾向性分析等。简单而言,是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。互联网（如微博、论坛、知乎、豆瓣等）上产生了大量的用户参与的、对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息。这些评论信息表达了人们
你可以通过。
通过代理服务器连接 huggingface下载数据集或模型
人工智能-自然语言处理(NLP)-应用场景：文本识别
本篇博文主要用来学习如何为一个文本分类任务微调BERT模型，本次具体要做的任务是情绪识别，属于入门级教程哦！
其中，InstructBLIP 在多数任务中也实现了高性能，但其回复过于简短，相较而言，在大多数情况下 Lynx 模型在给出正确的答案的基础上提供了简明的理由来支撑回复，这使得它对用户更友好（部分 cases 见后文 Cases 展示部分）。然而，这些模型的性能严重依赖于对网络结构、训练数据和训练策略等方案的选择，但这些选择并没有在先前的文献中被广泛讨论。基于实验结论，作者提出了 Lynx，与现有
文档：4.1 认识RNN模型.note了解什么是RNN模型.了解RNN模型的作用.了解RNN模型的分类.文档：4.2 传统RNN模型.note了解传统RNN的内部结构及计算公式.掌握Pytorch中传统RNN工具的使用.了解传统RNN的优势与缺点.文档：4.3 LSTM模型.note了解LSTM内部结构及计算公式.掌握Pytorch中LSTM工具的使用.了解LSTM...
nlp
——nlp
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
九章云极普惠算力
魔乐社区
