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整理了10篇较新的LLM应用于搜索改写的文章供大家学习参考
python使用Bert模型本地训练实现语义理解NLP-AI
记录一下合同等文档的比对测试，以下是实现docx格式与txt格式的内容对比结果图，其中图1为docx格式，是房屋租赁合同的内容对比结果；图2是纯文本txt格式的内容对比结果。
Embedding阶段使用Doc2Vec生成词向量，并用随机森林进行baseline训练
首先，系统梳理了智能体技术的定义、架构和应用现状，指出目前业界对Agent的定义尚未统一，但普遍认同其核心在于大模型结合记忆、规划和工具使用能力。文章将Agent系统划分为工作流和自主智能体两类，分别适用于流程固定和开放性问题场景，并详细分析了其组成模块和设计模式。国内外主流开发框架和产品案例也被纳入讨论。 之后本文聚焦金融行业，总结了金融智能体的核心能力模块和典型应用场景，包括客户服务、信用评估
Transformer架构是2017年《AttentionIsAllYouNeed》论文提出的革命性模型，完全基于自注意力机制，摒弃了传统的RNN和CNN结构。其核心创新包括多头自注意力机制、位置编码和并行计算能力，解决了长距离依赖和计算效率问题。该架构显著提升了机器翻译等任务的性能，并成为BERT、GPT等现代AI模型的基础。虽然存在计算复杂度高等局限，但通过注意力优化、混合架构等技术不断演进，
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。
配置LLaMA-Factory所需的环境下载LLaMA-Factory-main，进入网站：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory1. 切换到目录：（如：G:\LLaMA-Factory-main，前面加上 /mnt/，转到目标）2. 新增python运行环境3.激活环境4.安装llama-factory5.启动。
无监督学习定义：只从无标签的数据中学习出一些有用的模式典型的无监督学习：深度学习中只考虑前两个问题即可无监督特征学习：主成分分析（Principal Component Analysis PCA） 一种最常用的数据降维方法，使得在转换后的空间中数据的方差最大(线性)编码给定一组基向量A=[a_1, ..... , a_m] 将输入样本x表示为这些基向量的线性组合完备性和稀疏编码：过完备基向量是指：
软件安装P18Python 3.8.2 https://www.python.org/pip pipenvNLTK、NLTK-Datapip install nltk http://www.nltk.org/install.htmlNumPy pip install numpyMatplotlib pip install matplotlibNetworkX pip insta...
语音关于class torch.utils.data.Dataset官方文档，
可从。
Task4 基于深度学习的文本分类1-FastText与传统机器学习不同，深度学习既提供特征提取功能，也可以完成分类的功能。学习目标学习FastText的使用和基础原理学会使用验证集进行调参文本表示方法 Part2-1现有文本表示方法的缺陷之前介绍的几种文本表示方法（One-hot、Bag of Words、N-gram、TF-IDF）都或多或少存在一定的问题：转换得到的向量维度很高，需要较长的训
PaddlePaddle高层API自定义数据集，实现文本分类中的情感分析PaddlePaddle高层API学习笔记与代码实践记录课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/6771情感分析是自然语言处理领域一个老生常谈的任务。句子情感分析目的是为了判别说者的情感倾向，比如在某些话题上给出的的态度明确的观点，或者反映的情绪状态等
随着NLP技术的发展，信息流和计算能力也不断增强。我们现在只需在搜索栏中输入几个字符，就可以检索出完成任务所需的准确信息。搜索提供的前几个自动补全选项通常非常合适，以至于让我们感觉是有一个人在帮助我们进行搜索。到底是什么推动了NLP的发展？是对不断扩大的非结构化Web数据有了新的认识吗？是处理能力的提高跟上了研究人员的思路吗？是用人类语言与机器互动的效率得到提升了吗？实际上以上这些都是，其实还有更
什么是命名识别识别？命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。通常包括两部分：（1）实体边界识别；（2） 确定实体类别（人名、地名、机构名或其他）。比如识别出下面句子中的人名(PER),地点(LOC),组织(ORG)公开训练数据集首先让我们来看看常见公开数据集CoNLL 2003...
自然语言处理：NLP概述
一、最有影响力的自然语言处理论文最近有时间我会从前往后阅读nlper这个博客，发现“Most Influential NLP Papers”这篇文章比较有参考价值，不过写于06年初，稍早一些，但是真金不怕火炼，就放在这里供大家参考了！ “I conducted a mini survey recently, asking people I knew what they thought were
知乎：https://www.zhihu.com/people/wang-yue-40-21github: https://github.com/wavewangyue目标从头开始实践中文...
句法分析 句法分析(syntactic parsing)是自然语言处理中的关键技术之一，其基本任务是确定句子的句法结构(syntactic structure)或句子中词汇之间的依赖关系。 一般来说，句法分析并不是一个自然语言处理任务的最终目标。但是，它往往是实现最终目标的重要环节。 句法分析分为句法结构分析(syntactic structure parsing)和依存关系分析(depen
第五章 词类标注词类(Part-of-Speech, POS)，能够提供关于单词及其近邻成分的大量有用信息。词类标注的方法：手写规则(基于规则标注)，统计方法(隐式马尔科夫模型标注HMM，最大熵标注，基于转换的标注，基于记忆的标注)。5.1 英语词的分类词类是根据单词的句法功能和形态功能来定义的。分为两大类：封闭类和开放类。前者是单词成员相对固定的词类，又称虚词，如介词，一般很短...
情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理的一个重要应用，目的是自动识别和提取文本中的情感倾向。基于规则的方法使用情感词典，对句子进行简单判断（适合初学）。基于传统机器学习的方法使用分类算法，如支持向量机（SVM），通过特征工程进行分类。基于深度学习的方法使用神经网络模型（如BERT、LSTM），自动学习文本的深层次语义，准确度更高。我们本次项目使用简单易上手的规则词典方法进行
关于不同的语言模型如何选择，我们有了大模型，以前的这些语言模型还有用吗？我们的目标是制造一个为人们服务的产品，机器学习和人工智能只是达到目的的手段。重要的是很好的解决问题，而不是使用哪种方法。在大多数情况下，快速而不完美、不规范、不“高大上”的解决方案反而会让我们快速步入正轨。当简单的匹配就可以解决问题的时候，是不需要训练深度神经网络的。其实今天的快速而不完美，正是建立在昨天的缓慢和精确上的。如今
作者：叶庭云爬到的评论不要只做词云嘛，情感分析了解一下一、SnowNLP 简介SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，...
之前介绍的工具集主要用于英文的处理，而以中文为代表的汉藏语系与以英语为代表的印欧语系不同，一个显著的区别在于词语之间不存在明显的分隔符，句子一般是由一串连续的字符构成，因此在处理中文时，需要使用更有针对性的分析工具。语言技术平台（Language Technology Platform,LTP）是哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）历时多年研发的一整套高效、高精度的中文自然
自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：Annoy 【向量最邻近检索工具】参考资料：推荐系统的向量检索工具: Annoy & Faiss
学习目标学会TF-IDF的原理和使用使用sklearn的机器学习模型完成文本分类文本表示方法 Part1在机器学习算法的训练过程中，假设给定N个样本，每个样本有M个特征，这样组成了N×M的样本矩阵，然后完成算法的训练和预测。同样的在计算机视觉中可以将图片的像素看作特征，每张图片看作hight×width×3的特征图，一个三维的矩阵来进入计算机进行计算。但是在自然语言领域，上述方法却不可行：文本是不
1 基于sklearn的机器学习方法完成中文文本分类1.1 文本分类 = 文本表示 + 分类模型1.1.1 文本表示：BOW/N-gram/TF-IDF/word2vec/word embedding/ELMo1.1.2 分类模型：NB/LR/SVM/LSTM(GRU)/CNN语种判断：拉丁语系，字母组成的，甚至字母也一样 => 字母的使用(次序、频次)不一样1.1.3 文本表示词袋模型（中
CCL2022自然语言处理国际前沿动态综述 之 开放域对话生成前沿综述，由哈尔滨工业大学计算学部、社会计算与信息检索研究中心的张伟男老师汇报。
然而，不管是langchain还是llamaindex提供的文本分割工具，很难直接对非结构化文本进行准确的语义分割，很多原来连续的内容都被分割在不同块中。deepseek完成本次解析后，将deepseek解析生成的结构化md作为already_parsed输入，将下次待解析非结构化的若干页文档作为waiting_parsed输入。这里尝试基于deepseek，将pdf解析后的非结构化文本转化为结构
自然语言处理nlp入门必学100例实战教程
在做自然语言处理的过程中，现在智能对话比较火，例如智能客服，智能家电，智能音箱等，我们需要获取用户说话的意图，方便做出正确的回答，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。句子相似度常用的几种方法：1、编辑距离2、杰卡德系数计算3、Word2Vec 计算编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Levensht...
自然语言处理入门一 如何获取资源？1.ACL学会网站 ACL学会网站建立了称作ACL Anthology的页面（URL：ACL Anthology），支持NLP（自然语言处理）/CL（计算机语言学）领域绝大部分国际学术会议论文的免费下载，甚至包含了其他组织主办的学术会议，例如COLING、IJCNLP等，并支持基于Google的全文检索功能。2.ACL 选集使用什么软件？ ACL 选集使用完全
在当今快速发展的自然语言处理领域，大型语言模型（LLM）正发挥着越来越重要的作用。从自动翻译到文本生成，这些模型在许多应用场景中表现出了惊人的能力。然而，要确保这些模型能够在实际应用中表现稳定且高效，必须对其进行严谨的评估。这篇文章将详细探讨LLM评估指标的定义、方法和最佳实践，并提供相应的代码示例，帮助您构建强大的LLM评估流程。
本文探讨了Transformer模型中的线性注意力机制，旨在解决传统自注意力计算复杂度随序列长度呈平方级增长的问题。通过分析矩阵乘法时间复杂度，文章指出传统注意力计算QK^T的复杂度为O(n²d)，而K^TV计算复杂度仅为O(nd²)。线性注意力的核心思想是改变计算顺序，利用核函数将注意力重写为ϕ(Q)(ϕ(K)^Tϕ(V))，将总体复杂度降低到O(nd²)。这种线性化方法显著提升了模型处理长序列
一个袋子中三种硬币的混合比例为：s1, s2与 1-s1-s2 (0<=si<=1), 三种硬币掷出正面的概率分别为：p, q, r。 （1）自己指定系数 s1, s2, p, q, r，生成 N个投掷硬币的结果（由 01构成的序列，其中 1为正面，0为反面），利用 EM算法来对参数进行估计并与预先假定的参数进行比较。
1.准备工作import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom collections import Counterdf = pd.read_csv(r'./data/train_set.csv', sep = '\t')print(df.head())labeltext02 .
入门NLP-4-基于深度学习的文本分类1-fastText综述数据fastText简介及使用fastText 架构原理fastText的安装fastText的使用总结综述在这里不太不关注fastText的原理，重点放在怎么使用，欢迎一起讨论。数据数据集来自天池比赛，可自行下载或者联系我:链接fastText简介及使用fastText 架构原理fastText 模型输入一个词的序列（一段文本或者一句
Word embedding是自然语言处理（NLP）领域中的一个关键概念，它是将单词或文本转换为向量表示的技术。这种表示方法允许计算机更好地理解和处理文本数据，同时保留了单词之间的语义关系。Word embedding是一种将文本数据中的单词映射到连续向量空间中的技术。这种映射可以将单词的语义信息编码为向量中的位置和方向。通常情况下，这些向量是固定长度的，因此不同的单词都被映射到相同维度的向量空间
关键词：RNN；吴恩达课堂笔记；自然语言处理；联合概率-后验概率；马尔可夫性；- - - - - - - - - -笔记：桃子????日期：2021.8- - - - - - - - - -目录概念联合概率马尔可夫性语言模型（language model）为什么不能用CBOW、word2vec？传统神经网络模型为什么不适应？RNN结构RNN结构及其应用公式矩阵形状ForwardRNN语言模型（例子
文章目录1.基础模型1.1传统模型（HMM和CRF）1.2 传统RNN模型2. 改进的RNN模型1.基础模型1.1传统模型（HMM和CRF）隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model），隐马尔可夫模型，一般以文本序列数据为输入，以该序列对应的隐含序列为输出。CRF（Conditional Random Fields）模型，称为条件随机场，一般也以文本序列数据为输入，以该序列对应的隐含序
本文主要提出并分析了在本地运行metagpt中出现的两个问题
因为NLTK库的出现，词频统计的方法更简单，结果也更加准确，NLTK的使用可参考：【自然语言处理】词性标注在对英文文章实现较为简单的词频统计时，我们可以从以下几个细节入手英文中两个词之间一定有空格隔开对英文文章应该先进行小写处理分词后带有逗号、句号等标点符号的词应该去标点符号词频较小的词（比如<=3）可以忽略掉核心代码如下：（contents是一个列表，每个元素是txt文件的每一行）impo
概述将电影中评论中的某个句子的所有词变成对应的维度的embedding向量，然后将多个句子组合成batch送入神经网络，标签是句子所代表的正面或者负面的标签。实战前面同上一篇对句子进行paddding# 设置句子的长度，长度高于500的会被截断，长度低于500的会被补全max_length = 500train_data = keras.preprocessing.sequ...
分词，文本分类jieba，TF-IDF，BERT
自然语言处理(NLP)之命名实体识别本文将会简单介绍自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）。命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和数字类）、七小类（人名、机构名、
统计自然语言处理基础-绪论-笔记
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