【NLP】第6页

常用的一些在线效率工具汇总（数据分析，舆情监测、图片语义识别）

xzdangelliu·2025-05-28 05:20

Hugging Face + Spark：打造高效的 NLP 大数据处理引擎(一)

在自然语言处理（NLP）领域，HuggingFace是不可或缺的处理库，而Spark则是大数据处理的必备工具。将两者的优势结合起来，可以实现高效的NLP大数据处理。

·2025-05-27 10:21

Matlab中的自然语言处理和文本挖掘

为了从这些海量文本数据中获取有用的信息和知识，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）和文本挖掘成为了研究和应用的热点领域。

vipfanxu·2025-05-27 09:40

MATLAB文本处理与自然语言处理方法

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是人工智能领域中的重要分支之一，它涉及到对自然语言的理解、生成、应用等多个方面。

vipfanxu·2025-05-27 09:40

MATLAB NLP 工具箱文本预处理教程

文章目录前言一、文本预处理核心步骤二、MATLAB实现示例三、高级预处理技术四、预处理流程整合五、性能优化与注意事项六、实战案例：IMDB影评预处理前言以下是MATLAB自然语言处理(NLP)工具箱的文本预处理教程

tyatyatya·2025-05-27 09:38

自然语言处理 (NLP) 学习路线

自然语言处理学习路线1.基础准备（可参考mooc学习）2.学习基础NLP技术（可参考mooc学习）3.经典机器学习算法在NLP中的应用（可参考吴恩达机器学习课程）4.深度学习基础（基础参考吴恩达、工具看

我喝AD钙·2025-05-26 23:43

自然语言处理学习路线

学习目标NLP系统知识（从入门到入土）学习内容NLP的基本流程：自然语言处理学习路线（1）——NLP的基本流程-CSDN博客语料预处理：（待更）特征工程之向量化（word——>vector）：（待更）特征工程之特征选择

熬夜造bug·2025-05-26 23:13

NLP学习路线（自用）

NLP学习路线规划（从基础到科研）你的目标是申请NUSNLP方向的PhD，所以NLP学习路线不仅要涵盖基础知识，还要逐步深入到前沿技术、论文阅读、实验复现和科研能力提升。

�猫薄荷武士�·2025-05-26 23:42

NLP学习路线图（八）：常见算法-线性回归、逻辑回归、决策树

引言：当机器学习遇见自然语言自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）作为人工智能皇冠上的明珠，正在深刻改变人机交互的方式。

摸鱼许可证·2025-05-26 23:41

5个生活场景告诉你：NLP早已无处不在

在人工智能（AI）的众多分支中，自然语言处理（NLP）可能是最贴近我们日常生活的技术之一。从清晨的智能闹钟到深夜的语音助手，NLP已经悄然渗透进我们的工作、社交、娱乐等各个领域。

duolapig·2025-05-26 05:28

当NLP能模仿人类写作：原创性重构而非终结

这个实验揭开了自然语言处理技术（NLP）发展的新帷幕：当机器能够流畅模仿海明威的简洁、卡夫卡的荒诞、张爱玲的苍凉时，人类是否正站在原创性消亡的悬崖边缘？这个问题的答案，远比表面看起来复杂得多。

duolapig·2025-05-26 05:26

Transformer大模型实战针对下游任务进行微调

Transformer,微调,下游任务,自然语言处理,预训练模型,迁移学习,计算机视觉1.背景介绍近年来，深度学习在人工智能领域取得了突破性进展，其中Transformer模型凭借其强大的序列建模能力，在自然语言处理（NLP

AI大模型应用之禅·2025-05-26 04:21

NLP-gensim库

Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。LSILDAHDPDTMDIMTF-IDFword2vec、paragraph2vec基本概念语料（Corpus）：一组原始文

安替-AnTi·2025-05-26 02:38

Python库： gensim

主要用于处理自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）任务。Gensim的设计目标是处理原始的、非结构化的文本数据，并且能够高效地处理大规模数据集。

司南锤·2025-05-26 02:38

人工智能前沿技术：Transformer架构与BERT模型

前言近年来，自然语言处理（NLP）领域取得了飞速的发展，其中Transformer架构和BERT模型无疑是推动这一进步的关键力量。

人工智能教程·2025-05-25 22:07

隐马尔科夫模型java实现

大概了看了下，讲的通俗易懂，这周还很忙，一直在做crf模型，周五比较闲，明天也五一，花了一下午的时间写了下代码实现隐马尔科夫模型，代码中最好是用对手的形式，hmm一旦长了，数字变小，会产生问题，我看了下hanlp

旭旭_哥·2025-05-25 07:59

使用DashScope的嵌入模型进行文本嵌入

在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，文本嵌入已经成为一种非常流行且实用的技术。

azzxcvhj·2025-05-25 07:58

Python 基于 Bert 的中文情歌分析，多分类中文情感分析

前言在自然语言处理（NLP）领域中，情感分析是一项非常常见的任务。它的目标是判断文本的情感倾向，例如在社交媒体上的评论、产品评价、电影评论等数据中，识别文本是正面的、负面的，还是中性的。

程序员徐师兄·2025-05-25 06:52

评论观点抽取

目前支持13类产品用户评论的观点抽取，包括美食、酒店、汽车、景点等，可帮助商家进行产品分析，辅助用户进行消费决策https://ai.baidu.com/tech/nlp/comment_tag接口说明语音识别接口描述向远程服务上传整段语音

weixin_33940102·2025-05-25 02:28

自然语言处理核心技术：词向量（Word Embedding）解析

自然语言处理核心技术：词向量（WordEmbedding）全面解析在自然语言处理（NLP）领域，如何让计算机理解人类语言的语义一直是核心挑战。

扉间798·2025-05-24 20:50

TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding

EMNLP2020论文链接：[1909.10351]TinyBERT:DistillingBERTforNaturalLanguageUnderstanding代码链接：GitHub-huawei-noah

真的没有脑袋·2025-05-24 05:07

大语言模型 vs NLTK/SpaCy：NLP工具的代际跃迁与互补之道

大语言模型vsNLTK/SpaCy：NLP工具的代际跃迁与互补之道技术代际差异：从「工具包」到「智能体」的进化如果说NLTK和SpaCy是「文本处理的瑞士军刀」，那么大语言模型（LLMs）就是「会思考的

赛卡·2025-05-24 02:48

NLP学习路线图（五）：常用库-NumPy, Pandas, Matplotlib

引言在人工智能领域，自然语言处理（NLP）已成为最受关注的技术方向之一。从智能客服到舆情分析，从机器翻译到情感识别，NLP技术正在深刻改变人机交互的方式。

摸鱼许可证·2025-05-23 19:26

Python文本词频分析实战：打造你的第一个NLP小工具

打造你的第一个NLP小工具编程基础第一期《4-30》实现统计文本文件单词频率（.txt）前言文本分析是自然语言处理（NLP）中的基础任务，而词频统计则是文本分析的入门级应用。

笨笨轻松熊·2025-05-23 17:11

PaddleHub识别中文人名实战记录及心得

Fine-tuneAPI，可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习，让预训练模型能更好地服务于用户特定场景的应用,PaddleHub旨在为开发者提供丰富的、高质量的、直接可用的预训练模型【模型种类丰富】:涵盖大模型、CV、NLP

Jason-Lai·2025-05-23 07:04

高楼万丈平地起：语言模型的雏形NGram和简单文本表示BagofWords

自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，致力于使计算机能够理解、处理和生成人类语言。语言模型是NLP领域的基础，它试图学习语言的统计规律，并根据这些规律预测下一个词或词序列。

AGI大模型与大数据研究院·2025-05-23 03:10

人工智能深度学习之自然语言处理必备神器huggingface,nlp,rnn,word2vec,bert,gpt

Huggingface与Nlp介绍解读(1）nlp中经常会听到分类，机器翻译，情感分析，智能客服，文本摘要，阅读理解等。

weixin_58351028·2025-05-22 23:43

学习注意力机制【1】

WeightedSum）：自注意力机制QKV注意力机制介绍：Attention机制，便是聚焦于局部信息的机制注意力机制（AttentionMechanism）是机器学习中的一种数据处理方法，广泛应用在自然语言处理（NLP

一条咸鱼在网游·2025-05-22 18:19

Transformer与LLM

\subsection{Transformer与LLM}\paragraph{引言}在人工智能（AI）领域，自然语言处理（NLP）近年来取得了突破性进展，很大程度上得益于Transformer模型的出现

qq_58768836·2025-05-22 17:11

初始LLM

大型语言模型（LLM）是一种基于深度学习技术的自然语言处理（NLP）工具，能理解和生成文本。通过大量语料库训练，LLM在翻译、写作、对话等任务中展现出卓越的能力。

凢en·2025-05-22 11:03

使用 LlamaIndex 构建 RAG 应用程序

检索增强生成：基础知识LLM是当今最先进的NLP模型，在翻译、写作和一般问答方面表现出色。然而，它们在处理特定领域

爱分享的小明·2025-05-22 10:26

题解 | #G Mathematical Practice#

腾讯一面春招KPI【哔哩哔哩】服务端开发暑期实习一面面经｜讲解｜0508腾讯一面凉腾讯天美客户端一面腾讯客户端二面携程笔试5.6知乎NLP算法工程师一面2019春招算法面经汇总荣耀开发一面面经荣耀通软技术一面面经韶音科技京东

2301_79125431·2025-05-22 05:21

依存句法分析

捂脸欢迎star^_^定义HanLP的定义依存句法分析，是指识别语句中词与词之间的依存关系，并揭示其句法结构，包括主谓关系、动宾关系、核心关系等。

ox180x·2025-05-22 01:55

从 Word2Vec 到 BERT：AI 不止是词向量，更是语言理解

一、前言在上篇文章中，我们介绍了Word2Vec以及它的作用，总的来说：Word2Vec是我们理解NLP的第一站Word2Vec将词变成了“向量”——终于可以用机器理解词语的相似度我们获得了例如“国王-

ox180x·2025-05-22 01:23

【NLP】37. NLP中的众包

众包的智慧：当“无数人”帮你训练AI当我们谈论构建大语言模型时，脑海中浮现的往往是服务器、GPU和Transformer，而很少想到成千上万的普通人也在默默贡献力量。这背后依赖的机制就是：众包（Crowdsourcing）。一、单个人是片面的，群体却常常惊人地准确早在20世纪初，统计学家FrancisGalton就做过一个著名实验：在一个乡村集市上，800多人被邀请猜测一头牛的体重。结果发现：单个

pen-ai·2025-05-21 03:27

TensorFlow在自然语言处理(NLP)中的实战应用

TensorFlow在自然语言处理(NLP)中的实战应用关键词：TensorFlow、自然语言处理、实战应用、深度学习、循环神经网络、Transformer、文本分类摘要：本文系统解析TensorFlow

AI天才研究院·2025-05-21 03:55

【NLP】34. 数据专题：如何打造高质量训练数据集

构建大语言模型的秘密武器：如何打造高质量训练数据集？在大语言模型（LLM）如GPT、BERT、T5爆发式发展的背后，我们常常关注模型架构的演化，却忽视了一个更基础也更关键的问题：训练数据从哪里来？这些数据是如何清洗、筛选和标注的？本篇博客将系统梳理LLM数据构建中的核心流程，以FineWeb为例，揭示如何打造一个有规模、有质量、无偏见的训练语料，并讨论相关的伦理与公平性问题。一、构建语料第一步：F

pen-ai·2025-05-21 02:52

BERT模型原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1自然语言处理的演进自然语言处理（NLP）旨在让计算机理解和处理人类语言，其发展经历了漫长的历程：早期阶段:基于规则的方法，通过人工编写规则来解析和理解语言，但泛化能力有限。

AI大模型应用之禅·2025-05-20 22:58

【Python】成功解决500 : Internal Server Error 错误

欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是云天徽上，一名对技术充满热情的探索者。

云天徽上·2025-05-20 14:39

基于 BERT 的中文情感倾向分析库 Cemotion 2.0 发布

Cemotion是Python下的中文NLP库，可以进行中文情感倾向分析。

Cyberbolt-2020·2025-05-20 14:08

《深入浅出多模态》（六）: 多模态经典模型BLIP

GoAI·2025-05-20 09:09

python用社交网络分析_Python社交媒体情感分析入门

python用社交网络分析自然语言处理（NLP）是一种机器学习，可解决口语/书面语言与这些语言的计算机辅助分析之间的相关性。

cumo3681·2025-05-20 04:34

[论文精读]Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks

AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems33(NeurIPS2020)链接：http://arxiv.org/abs/2005.11401题目翻译：用于知识密集型NLP

0x211·2025-05-19 22:19

《统计自然语言处理基础》PDF

《统计自然语言处理基础》作者：ChrisManning和HinrichSchütze该书深入讲解了高级统计NLP方法，尤其在统计基础部分和n元语法方面有出色的教学内容。

zhuwujie0331·2025-05-19 18:21

使用 PyTorch 实现 CBOW 词向量模型

在自然语言处理(NLP)领域，词向量表示是一项基础而关键的技术。通过将文本中的词语映射到低维向量空间，我们可以让计算机更好地理解和处理人类语言。

进来有惊喜·2025-05-19 14:27

自然语言处理的简单介绍

目录一、起源与发展历程二、核心技术与方法三、作用与应用场景四、优缺点与挑战五、未来趋势总结一、起源与发展历程起源与早期探索理论奠基：20世纪初，瑞士语言学家索绪尔提出“语言作为符号系统”的理论，为NLP

一点.点·2025-05-19 09:54

深度解析BERT：从理论到Pytorch实战

一、引言在信息爆炸的时代，自然语言处理（NLP）成为了一门极其重要的学科。它不仅应用于搜索引擎、推荐系统，还广泛应用于语音识别、情感分析等多个领域。然而，理解

代码很孬写·2025-05-18 22:44

多头自注意力机制—Transformer模型的并行特征捕获引擎

作为深度学习领域的革命性突破，Transformer模型凭借其卓越的建模能力，已成为自然语言处理(NLP)的主流架构。

Stara-AI·2025-05-18 19:20

MATLAB 自然语言处理入门教程

文章目录前言环境配置一、MATLABNLP工具箱概述二、核心功能与API1.文本数据准备2.特征提取3.文本分类（传统机器学习）4.深度学习文本分类（LSTM）三、实战案例：情感分析四、高级应用1.命名实体识别

tyatyatya·2025-05-18 06:18

【NLP-01】文本相似度算法：Cosine Similarity、Levenshtein Distance、Word2Vec等介绍和使用

文本相似度计算的算法是自然语言处理领域中的关键技术，主要用于衡量两段文本在内容、语义或结构上的相似程度。以下是一些常用的文本相似度计算算法：余弦相似度（CosineSimilarity）：余弦相似度是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估它们的相似度。在文本相似度计算中，首先将文本转换为向量表示（如TF-IDF向量），然后计算这些向量之间的余弦值。余弦值越接近1，表示文本越相似。Jaccard相似度：

云天徽上·2025-05-18 03:28

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