【NLP】第8页

剧优版启动“全球短剧联盟“ 计划三年培育30个本土化IP

剧优版通过"三步走"策略破解困局：文化解码器系统：基于NLP技术构建的"文化敏感词库"，实时分析剧本中的300+文化维度模块化生产体系：将短剧拆解为"核心梗+本土化外壳"的可组合单元，制作周期压缩至15

Snmkdk6·2025-05-09 04:45

GPT与LLaMA：两大语言模型架构的深度解析与对比

引言自2017年Transformer架构问世以来，自然语言处理（NLP）领域经历了革命性突破。

一休哥助手·2025-05-09 03:12

人工智能大模型 | 通俗讲解AI基础概念

这些模型是自然语言处理（NLP）技术的一部分，使用深度学习训练来理解、生成、翻译文本，甚至执行特定的语言相关任务，如问答、文本摘要、编程代码生成等。

AI大模型教程·2025-05-08 23:13

神经网络语言模型基本原理和实践

在NLP领域，文本的向量化是一项十分重要和基础的工作。所谓的文本向量化，就是将文本表示成一系列能够表示文本语义的向量。在一般的文本中，能够

隔壁的NLP小哥·2025-05-08 07:03

基于Transformer模型的音-字转换及代码实现

Transformer是Google的团队在2017年提出的一种NLP经典模型，现在比较火热的Bert、GPT也都是基于Transformer。

bullnfresh·2025-05-08 07:03

大规模语言模型从理论到实践实践思考

从2018年的BERT,到2019年的GPT-2,再到2020年的GPT-3,大规模语言模型在自然语言处理(NLP)领域取得了一系列突破性进展,展现出了强大的语言理解和生成能力。1.2大规模语言

AI天才研究院·2025-05-08 01:25

大模型如何理解人类语言？——从Transformer架构到逻辑推理的局限

引言人工智能的浪潮正以前所未有的速度席卷全球，尤其是以GPT、BERT、ERNIE等为代表的大语言模型（LLM），已成为自然语言处理（NLP）领域的核心驱动力。它们不仅在文本生成、问答

天枢InterGTP·2025-05-07 18:44

爬取法律文书数据并训练文本分类模型：深度学习与法律文本分析

文本分类作为自然语言处理（NLP）中的一种经典任务，可以被应用于法律文书的自动分类、案件判决预测、法律意见分析等多个方面。

Python爬虫项目·2025-05-07 18:44

【Transformer】 Decoder 的结构、训练和推理过程

Transformer模型自提出以来，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。

小波才露尖尖角·2025-05-07 12:30

文本中地理位置提取方法—正则和NLP模型

本文的方案是通过正则和NLP门址模型联合识别的方案。首先利用现有粗略地址将包含有地址和事由的长文本缩短到短文本，再用正则匹配出地址，然后通过匹配出地址的长度和其他规则发现没有正确识别的地址。

风暴之零·2025-05-07 02:32

探索开源大模型体系：当今AI的引领者

目录1.HuggingFaceTransformers2.OpenAIGPT3.DeepSpeed4.Megatron-LM5.AllenNLP总结在当今人工智能的迅猛发展中，大模型（LargeModel

一叶千舟·2025-05-07 00:21

人工智能在自然语言处理中的最新进展

AI天才研究院·2025-05-06 21:35

MARS_AI_·2025-05-06 16:35

客户服务升级：智能语音外呼系统在多领域的场景应用解析

智能语音外呼系统通过整合语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）、机器学习等技术，正在重塑企业与客户的沟通方式。其核心价值在于提升效率、降低成本并优化服务体验，目前已广泛应用于多个行业。

MARS_AI_·2025-05-06 16:05

困惑度（Perplexity）

困惑度（Perplexity）1.定义困惑度（Perplexity，简称PP）是自然语言处理（NLP）中评估语言模型性能的一种常见度量。它反映了语言模型对给定文本的预测能力。

彬彬侠·2025-05-06 16:03

【NLP】 28. 语言模型的评估方式：MRR, PERPLEXITY, BLEU, WER从困惑度到实际效果

语言模型的评估方式：从困惑度到实际效果评估语言模型（LLM）是否有效，并不仅仅是看它生成句子是否“听起来通顺”，我们需要定量的指标对模型性能做出系统性评价。评估方法主要分为两大类：内在评价（IntrinsicEvaluation）：直接衡量模型本身的语言建模能力。外在评价（ExtrinsicEvaluation）：模型作为子模块嵌入下游任务时的表现。1️⃣MeanReciprocalRank(MR

pen-ai·2025-05-06 16:01

【NLP】32. Transformers （HuggingFace Pipelines 实战）

Transformers（HuggingFacePipelines实战）本教程基于HuggingFace的transformers库，展示如何使用预训练模型完成以下任务：情感分析（SentimentAnalysis）文本生成（TextGeneration）翻译（Translation）掩码填空（MaskedLanguageModeling）零样本分类（Zero-shotClassification

pen-ai·2025-05-06 12:09

【NLP】33. Pinecone + OpenAI ：构建自定义语义搜索系统

Pinecone+OpenAI中文教学教程：构建自定义语义搜索系统一、背景介绍当下AI问答系统、矩阵检索、短文本分类等场景中，都需要很好地实现“根据输入进行相似给点搜索”。这种算法基础称为“向量搜索”，它的核心是将文本转换为向量后，在向量空间里搜索最相似的项目。Pinecone是一种专业的向量数据库服务，支持高效的向量存储、检索和更新。二、实验目标体验Pinecone的基础操作：建立一个向量索引将

pen-ai·2025-05-06 12:09

当前人工智能领域的主流高级技术及其核心方向

代表模型：BERT（NLP理解）、GPT（生成式对话）、ViT（视觉Transformer）。应用场景：机器翻译、文本生成、蛋白质结构预测（AlphaFold）。神经辐射场（NeR

小赖同学啊·2025-05-06 10:26

Baklib知识中台驱动服务智能升级

进阶的专家经验库通过自然语言处理（NLP）引擎提取隐性知识，建立跨领域关联图谱，而智能推荐库依托机器学习算法，动态生成适

数字体验运营官·2025-05-06 10:22

Baklib知识中台优化企业服务效能

以Baklib为代表的解决方案采用"数据汇聚-知识加工-智能推送"三层架构：在数据层，通过API接口与ETL工具实现多源异构数据的标准化采集；在知识层，依托NLP引擎与知识图谱技术完成语义标注、关系映射及知识沉淀

数字体验运营官·2025-05-06 10:22

极客说｜揭秘大语言模型与 GPT 的变革力量，探索未来 AI 技术的无限潜能

在AI技术浪潮中，大语言模型（LLM）作为核心技术支柱之一，正重塑着自然语言处理（NLP）乃至整个AI技术领域的格局。其中，GPT凭借卓越性能，不仅在处理复杂语言任务时展现出高超的准确

·2025-05-05 22:39

《自然语言处理实战入门》 ---- NLP方向：面试、笔试题集(1)

文章大纲面试技巧优秀题目--套题1[选择题]优秀题目--套题21.机器学习泛化能力评测指标（性能度量）都有哪些？分类问题回归问题翻译问题2.pytorch和tensorflow的区别3.过拟合与欠拟合4.评价指标的局限性5.ROC曲线6.余弦距离的应用7.A/B测试的陷阱8.模型评估的方法9.超参数调优？参考文献面试技巧作者我也面试了很多公司，对于一般公司的面试流程比较熟悉。目前技术类公司的考察分

shiter·2025-05-05 18:40

爬虫在大模型微调中的作用（八）：智能爬虫与自动化微调

前言随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成就。然而，为了使这些模型更好地适应特定领域或任务，微调（Fine-tuning）是不可或缺的步骤。

CarlowZJ·2025-05-05 13:39

词向量激活阿拉伯语知识 —— 打造本地化智能知识库的创新架构

目录引言：赋能阿拉伯语人才的“知识向量化”革命阿拉伯语NLP困境：为什么传统检索不适用？

海棠AI实验室·2025-05-05 08:31

如何用C#整合Ollama实现本地LLMs调用？只需4步

在现代人工智能领域，大型语言模型（LLMs）正变得越来越流行，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。然而，对于那些对隐私和数据安全性有严格要求的应用来说，依赖于云端的服务可能不是最佳选择。

墨瑾轩·2025-05-05 06:49

开源向量数据库Milvus简介

它适用于相似性搜索（ApproximateNearestNeighborSearch，ANN），特别适合**AI、推荐系统、计算机视觉、自然语言处理（NLP）**等领域。

lldhsds·2025-05-05 03:32

AIGC时代下Transformer架构的演进与突破

自注意力机制、多模态学习、预训练模型、效率优化、长序列处理摘要：在生成式人工智能（AIGC）爆发式发展的背景下，Transformer架构凭借其卓越的并行计算能力和长程依赖建模优势，已成为自然语言处理（NLP

AI大模型应用工坊·2025-05-04 18:06

【重磅】2024国内主流AI 大模型架构及应用场景深度分析———————————————— 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.

大模型最早的关注度源于NLP领域，随着多模态能力的演进，CV领域及多模态通用大模型也逐渐成为市场发展主流。

m0_68282957·2025-05-04 07:26

‌Agent意图识别：智能交互的核心技术解析

‌一、概述‌Agent意图识别‌是自然语言处理（NLP）的核心任务之一，旨在通过分析用户输入（文本、语音或多模态信号）准确判断其意图，从而驱动后续的决策与响应。

katarinabluu_·2025-05-04 07:56

深入解析：大模型应用开发中的分类及常见大模型介绍

目录一、大模型的分类二、大模型的泛化与微调三、常见大模型闭源大模型开源大模型一、大模型的分类按照输入数据类型的不同，大模型主要可以分为以下三大类：·语言大模型（NLP）：是指在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing

AI大模型-王哥·2025-05-04 05:41

大语言模型原理基础与前沿语言模型和分词

大语言模型原理基础与前沿语言模型和分词1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着深度学习技术的快速发展，自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。

杭州大厂Java程序媛·2025-05-03 14:03

论文笔记：How Can Large Language Models Understand Spatial-Temporal Data?

arxiv2024011introLLM在NLP和CV领域表现出色，但将它们应用于时空预测任务仍然面临挑战，主要问题包括：数据不匹配传统的LLMs设计用于处理序列文本数据，而时空数据具有复杂的结构和动态性

UQI-LIUWJ·2025-05-03 13:23

coze、dify、n8n可以理解低代码平台的进化吗？

以下是具体对比分析：一、低代码特性对比平台低代码能力AI原生性核心功能定位Coze零代码为主，拖拽式界面+插件模板化配置，无需编程基础强（深度集成NLP和大模型）快速构建AI聊天机器人及自动化对话流程Dify

码码哈哈爱分享·2025-05-03 09:01

Transformer：颠覆性架构的革命之路与全景指南

本文将系统解构注意力机制的本质，梳理从NLP到多模态应用的演进路径，揭示这一"架构之王"背后的数学之美与工程智慧。

Gupao1·2025-05-03 06:07

藏语英语中文机器翻译入门实践

技术与原理简介机器翻译（MachineTranslation,MT）是人工智能中自然语言处理（NLP）的重要任务之一。主流机器翻译方法包括：基于规则的方法（早期）：人工编写规则与词典。

山海青风·2025-05-02 21:34

Python之红楼梦词频统计并生成图云

这份资源非常适合学习Python数据分析、自然语言处理（NLP）的初学者，以及对中国文学有兴趣的数据爱好

顾润治·2025-05-02 21:32

自然语言处理入门：BERT情感分析实战（附完整代码+原理详解）

自然语言处理入门：BERT情感分析实战（附完整代码+原理详解）摘要：本文为零基础读者系统讲解自然语言处理(NLP)核心原理，基于BERT模型实现电影评论情感分析实战项目。

全息架构师·2025-05-01 21:01

NLP与文本生成：使用GPT模型构建自动写作系统

引言自然语言处理（NLP）技术的迅猛发展为文本生成领域带来了革命性的进步。

勤劳兔码农·2025-05-01 19:12

海外社交软件开发进阶：AI驱动与高可用架构的深度实践

一、当社交遇上AI：智能化功能的技术落地1.1社交场景的AI技术矩阵图表代码渲染失败实战案例：中东地区宗教敏感内容过滤技术方案：使用多模态模型CLIP分析图片文本语义部署本地化检测模型（阿拉伯语NLPpipeline

VI8664956I26·2025-05-01 14:12

从零开始大模型开发与微调：文本主题的提取：基于TFIDF

引言文本主题提取是自然语言处理（NLP）领域的一项重要技术，它通过对大规模文本数据的分析，识别出文本所涉及的主要主题或概念。

AI天才研究院·2025-05-01 10:16

Python数据可视化：自然语言处理算法—网购商品评论情感判定（实战篇—2）

目录1、项目背景2、数据集3、数据预处理4、基于SVM的情感分类模型5、基于word2vec中doc2vec的无监督分类模型自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）

不脱发的程序猿·2025-05-01 10:45

DeepSeek驱动的金市情绪量化：NLP解析贸易政策文本的情绪传导路径

【AI观察】政策信号与市场情绪的量化关联基于自然语言处理技术对全球财经文本的情绪分析显示，4月30日亚盘时段现货黄金价格波动率较前日下降12.3%，与技术面修正指标呈现强相关性。特政府最新关税政策调整引发市场风险偏好指数（RPI）回升至58.7中性区间，推动美元指数突破99.22关键技术位。AI模型通过政策文本关键词提取发现，“缓冲期”“灵活性”等表述频次提升，与黄金ETF资金流出量呈现0.74的

金融小师妹·2025-04-30 11:48

OpenAI o1模型的深度解析：为啥它会引领AI的未来？

模型的设计理念与创新多模态的学习方式自监督学习的提升Transformer架构的优化示例代码：如何用o1模型生成对话文本示例1：生成自动回复文本示例2：处理多模态任务（文字+图像）OpenAI在SOTA技术领域的贡献与发展在NLP

喵手·2025-04-30 05:33

人才库软件与ATS系统深度整合：打造智能化招聘生态

AI智能匹配功能通过自然语言处理（NLP）分析候选人简历，精准推荐岗位适配人才，大幅提升招聘效率。自动

人事百宝箱·2025-04-29 06:47

探索大语言模型（LLM）：自监督学习——从数据内在规律中解锁AI的“自学”密码

句子顺序预测（SOP）：理解文本逻辑二、自监督学习的技术分支：从“伪标签”到高阶特征1.基于上下文的方法2.基于时序的方法3.基于对比的方法三、自监督学习的经典案例：从实验室到产业落地1.自然语言处理（NLP

艾醒(AiXing-w)·2025-04-29 04:56

COT 思维链、TOT 思维树与 GOT 思维图：概念、代码与应用

在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）的研究中，推理能力的提升一直是研究的核心方向之一。

CarlowZJ·2025-04-29 00:31

2W8000字 LLM架构文章阅读指北

完整的专栏内容欢迎订阅：LLM架构专栏1、LLM大模型架构专栏||从NLP基础谈起2、LLM大模型架构专栏||自然语言处理（NLP）之建模3、LLM大模型架构之词嵌入（Part1）3、LLM大模型架构之词嵌入

柏企·2025-04-28 23:56

自然语言处理之情感分析：使用卷积神经网络(CNN)进行文本预处理与分词技术

自然语言处理之情感分析：使用卷积神经网络(CNN)进行文本预处理与分词技术自然语言处理与情感分析简介自然语言处理的基本概念自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支

zhubeibei168·2025-04-28 23:52

Transformer：引领深度学习新时代的架构

引言在深度学习的快速发展历程中，Transformer架构如同璀璨的新星，照亮了自然语言处理（NLP）以及计算机视觉（CV）等众多领域的前行道路。

搬砖的阿wei·2025-04-28 22:48

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