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自然語(yǔ)言處理( Natural Language Processing, NLP)是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。
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自然語(yǔ)言處理(NLP)知識(shí)結(jié)構(gòu)總結(jié)
自然語(yǔ)言處理知識(shí)太龐大了,網(wǎng)上也都是一些零零散散的知識(shí),比如單獨(dú)講某些模型,也沒(méi)有來(lái)龍去脈,學(xué)習(xí)起來(lái)較為困難,于是我自己總結(jié)了一份知識(shí)體系結(jié)構(gòu),不足之處...
2018-08-29 標(biāo)簽:人工智能自然語(yǔ)言處理nlp 4966 0
如何將語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理結(jié)合起來(lái)幫助精神健康患者
在臨床實(shí)踐中,醫(yī)生首先通過(guò)面對(duì)面臨床問(wèn)診測(cè)量抑郁癥癥狀的嚴(yán)重程度,以此來(lái)甄別患者的抑郁癥癥狀。在這些問(wèn)診中,臨床醫(yī)生同時(shí)評(píng)估抑郁癥癥狀的語(yǔ)言和非語(yǔ)言指標(biāo)...
2018-12-22 標(biāo)簽:語(yǔ)音識(shí)別計(jì)算機(jī)視覺(jué)自然語(yǔ)言處理 4889 0
如果自己是一個(gè)大模型的小白,第一眼看到 GPT、PaLm、LLaMA 這些單詞的怪異組合會(huì)作何感想?假如再往深里入門,又看到 BERT、BART、RoB...
2023-05-23 標(biāo)簽:微軟模型自然語(yǔ)言處理 4734 0
將文本轉(zhuǎn)換為動(dòng)畫并不是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的任務(wù),大多數(shù)將文本轉(zhuǎn)換為視頻的工具不能處理復(fù)雜句子,因?yàn)檩斎氲木渥雍洼敵龅膭?dòng)畫都沒(méi)有固定的結(jié)構(gòu)。為了克服這種問(wèn)題,兩位論...
2019-04-23 標(biāo)簽:AI機(jī)器學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 4462 0
成熟度曲線將追蹤AI基本趨勢(shì)和未來(lái)創(chuàng)新,人工智能技術(shù)發(fā)展的范圍、狀態(tài)、價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)
這是人工智能自動(dòng)化服務(wù)的一個(gè)值得關(guān)注的方向,用于幫助客戶構(gòu)思用例、設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)或優(yōu)化IT流程、選擇技術(shù)、管理數(shù)據(jù)、構(gòu)建和培訓(xùn)模型、部署解決方案、評(píng)估和減輕風(fēng)...
2018-08-09 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)庫(kù)人工智能自然語(yǔ)言處理 4353 0
自然語(yǔ)言處理一些相關(guān)技術(shù)以及相關(guān)任務(wù)淺析
本文根據(jù)自己的學(xué)習(xí)以及查閱相關(guān)資料的理解總結(jié),簡(jiǎn)要的介紹一下自然語(yǔ)言處理(nlp)一些相關(guān)技術(shù)以及相關(guān)任務(wù),nlp技術(shù)包括基礎(chǔ)技術(shù)和應(yīng)用技術(shù)。后續(xù)會(huì)抽空...
2019-03-29 標(biāo)簽:自然語(yǔ)言處理nlp 4195 0
如何表示一個(gè)詞語(yǔ)的意思?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詞嵌入的基本思路
我們先把一個(gè)詞語(yǔ)定義成一個(gè)稠密向量,通過(guò)調(diào)整一個(gè)單詞及其上下文單詞的向量,使得根據(jù)兩個(gè)向量可以推測(cè)兩個(gè)詞語(yǔ)的相似度;或通過(guò)一個(gè)詞可以預(yù)測(cè)詞語(yǔ)的上下文;或...
2019-04-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 4170 0
基于深度學(xué)習(xí)的推薦算法大部分都存在不同程度的數(shù)據(jù)集缺失和源碼缺失
不同工作采用的數(shù)據(jù)集,驗(yàn)證方法,性能指標(biāo),數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟都不同,這使得性能對(duì)比很困難,無(wú)法確定哪個(gè)工作在相同的應(yīng)用環(huán)境中表現(xiàn)最好。而且很多工作不開(kāi)源數(shù)據(jù)...
2019-08-02 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 4120 0
帶有這樣的偏見(jiàn)的詞嵌入模型,會(huì)給下游的NLP應(yīng)用帶來(lái)嚴(yán)重問(wèn)題。例如,基于詞嵌入技術(shù)的簡(jiǎn)歷自動(dòng)篩選系統(tǒng)或工作自動(dòng)推薦系統(tǒng),會(huì)歧視某種性別的候選人(候選人的...
2018-09-23 標(biāo)簽:自然語(yǔ)言處理 4115 0
多個(gè)視角對(duì)自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域進(jìn)行全面梳理
接著,對(duì)自然語(yǔ)言處理面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)進(jìn)行了分析,包括自然語(yǔ)言中大量存在的未知語(yǔ)言現(xiàn)象、歧義詞匯和結(jié)構(gòu)、隱喻表達(dá)、以及翻譯問(wèn)題中不同語(yǔ)言之間概念的不對(duì)等性等...
2019-05-19 標(biāo)簽:人工智能自然語(yǔ)言處理nlp 3903 0
2019年冬季CS224N最新課程:基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理
將原始句子送入編碼器RNN,然后將目標(biāo)句子送入解碼器RNN,同時(shí)編碼器RNN最終隱層狀態(tài)會(huì)傳入解碼器RNN的初始隱層狀態(tài)。在解碼器RNN的每一步會(huì)產(chǎn)生下...
2019-05-08 標(biāo)簽:機(jī)器翻譯深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 3769 0
我們嘗試提出一些新的觀點(diǎn)和假設(shè)來(lái)解釋BERT的強(qiáng)大功能
Transformer和RNN模型不同,它只依賴于注意力機(jī)制。除了標(biāo)志每個(gè)單詞的絕對(duì)位置嵌入,它沒(méi)有明確的單詞順序標(biāo)記。對(duì)注意力的依賴可能會(huì)導(dǎo)致Tran...
2019-03-20 標(biāo)簽:函數(shù)遞歸自然語(yǔ)言處理 3621 0
自然語(yǔ)言處理(Natural Language Processing,簡(jiǎn)稱NLP)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)分支,它致力于使計(jì)算機(jī)能夠理解和生成自然語(yǔ)言。隨著...
2024-07-05 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)人工智能自然語(yǔ)言處理 3608 0
中國(guó)研究人員提出StructGPT,提高LLM對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的零樣本推理能力
盡管結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的體量往往非常巨大,但不可能容納輸入提示中的所有數(shù)據(jù)記錄(例如,ChatGPT 的最大上下文長(zhǎng)度為 4096)。將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)線性化為 LL...
2023-05-24 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)管理自然語(yǔ)言處理知識(shí)圖譜 3541 0
討論嵌入的概念,以及使用word2vec生成嵌入的機(jī)制
這下空白處改填的內(nèi)容完全變了。這時(shí)’red’這個(gè)詞最有可能適合這個(gè)位置。從這個(gè)例子中我們能學(xué)到,一個(gè)單詞的前后詞語(yǔ)都帶信息價(jià)值。事實(shí)證明,我們需要考慮兩...
2019-04-10 標(biāo)簽:可視化機(jī)器學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 3519 0
Transformers內(nèi)部運(yùn)作原理研究
為了理解每個(gè)組件的作用,讓我們通過(guò)訓(xùn)練Transformer解決翻譯問(wèn)題的過(guò)程,逐步了解Transformer的工作原理。我們將使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一個(gè)樣本,...
2024-01-30 標(biāo)簽:解碼器Transformer自然語(yǔ)言處理 3490 0
詞對(duì)嵌入技術(shù),可以改善現(xiàn)有模型在跨句推理上的表現(xiàn)
這種做法其實(shí)和詞嵌入一脈相承。詞嵌入同樣面臨計(jì)算所有上下文(softmax)過(guò)于復(fù)雜的問(wèn)題。因此,word2vec、skip-gram等詞嵌入技術(shù)使用了...
2018-11-12 標(biāo)簽:編碼器深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 3382 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)層次及其作用
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,主要用于圖像識(shí)別、視頻分析和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。CN...
2024-07-02 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 3377 0
自然語(yǔ)言處理中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)資料介紹和應(yīng)用
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)最開(kāi)始是用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,然而現(xiàn)在也被廣泛用于自然語(yǔ)言處理中,而且有著不亞于RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的性能。
2018-08-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN自然語(yǔ)言處理 3288 0
面向自然語(yǔ)言處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)的答辯PPT
現(xiàn)實(shí)中的自然語(yǔ)言處理面臨著多領(lǐng)域、多語(yǔ)種上的多種類型的任務(wù),為每個(gè)任務(wù)都單獨(dú)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注是不大可行的,而遷移學(xué)習(xí)可以將學(xué)習(xí)的知識(shí)遷移到相關(guān)的場(chǎng)景下
2019-03-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語(yǔ)言處理nlp 3274 0
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