本文主要是学习参考杨秀璋老师的博客,笔记总结与记忆。 原文链接 文章目录 书山有路勤为径，学海无涯苦作舟（行行代码要手敲）零、吃水不忘挖井人一、LDA主题模型1.1简介1.2安装 二、LDA主题识别2.1前期操作2.1.1生成TF-IDF文本权重矩阵2.1.2 调用LDA模型 书山有路勤为径，学
参考博客 https://blog.csdn.net/weixin_44302240/article/details/112239144 BAT常见规范 一：代码要有比较良好的可读性，而且必要的地方需要加上注释。代码不单单是给自己看也是给别人看的，大家读得懂自己的代码可以更好地发现问题并一起解决从而提高编程效率。 一般较复杂的循环
1. Python 正则表达式 1.1 正则表达式语法 1.2 正则表达式工具 在线验证工具正则练习工具 2. Python案例 Re 模块使用re的一般步骤是 将正则表达式的字符串形式编译为 Pattern 实例使用 Pattern 实例处理文本并获得匹配结果（一个 Match 实例）使用 Match 实例获得信息，进行其
当前，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术的发展可谓日新月异，尤其是近些年来层出不穷的预训练模型及其变体更是让人眼花缭乱。对于想要踏入这一领域并想深入了解的人——比如我——来说，可能会想要搞清楚这门技术是如何发展成现在这个样子的，这其中又经历了怎样的
自然语言处理-做一个简单的客服机器人（一）我想解决的问题 2019年做了一个自动分词的小工具，用于理解文章的结构和主要内容，提取关键字。 今天做了一个租房的小论坛，结果没啥人气，最近想起来了NLP，准备研究一下完成一个爬取网上现有租房信息并转换为论坛帖子的小工具，使用NLP功能做成一个小
GPT-J 是一个基于 GPT-3，由 60 亿个参数组成的自然语言处理 AI 模型。该模型在一个 800GB 的开源文本数据集上进行训练，并且能够与类似规模的 GPT-3 模型相媲美 2020 年，微软与 OpenAI 达成了协议，微软将拥有对 GPT-3 源代码的独家访问权，自此 OpenAI 就不像以往一样开放其 GPT-3 AI
导语：自然语言处理可视化：利用爬虫抓取互联网上《如懿传》（或其他）电视剧中演员的部分数据，分析演员的姓名、星座、身高、体重和籍贯等信息，绘制词云和玫瑰图。 原题其实是《延禧攻略》，不过触类旁通后，我决定改成《如懿传》，此次爬取数据的网站为https://www.tvzn.com，在实际中发现此网站前
什么是伪代码？ 伪代码（Pseudocode）是一种介于自然语言与编程语言之间的算法描述语言。 例如以下就是伪代码： if 登陆成功 then 跳转到管理页 else 出错 目的：为了使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言（Pascal，C，Java，etc）实现。 好处：使用伪代码, 可以帮助我们更好的表述算法, 不用
NLP（自然语言处理）到底是做什么？ NLP 的全称是 Natural Language Processing，翻译成中文称作：自然语言处理。它是计算机和人工智能的一个重要领域。顾名思义，该领域研究如何处理自然语言。 自然语言就是我们人类市场交流所使用的语音和字符系统。就目前而言，NLP所研究的对象，以字符系统
## PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目 资源获取：[网盘链接](http://www.51xuebc.com/thread-260-1-1.html) PyTorch是目前深度学习的主流框架之一，它有着成熟的生态、大量开源的源码以及最新的模型，无论学术研究还是工程落地，PyTorch都是主流选择。同时，PyTorch比其
贴一下汇总贴：论文阅读记录 论文链接：《Interviewer-Candidate Role Play: Towards Developing Real-World NLP Systems》 一、摘要 标准的 NLP 任务不包含几个常见的现实世界场景，例如寻求问题的澄清、利用线索、为了避免错误答案而弃权等。 任务制定的这种差异阻碍了 NLP 系统
摘要：ModelArts Pro 提供了自然语言处理套件，为客户提供自然语言处理的自定制工具，旨在帮助客户高效地构建行业领域的高精度文本处理模型，可应用于政府、金融、法律等行业。 本文分享自华为云社区《【云小课】EI第20课 ModelArts Pro 自然语言处理套件 高效构建行业文本处理模型
作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R/Python），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言高效数据处理指南》、《文本数据挖掘——基于R语言》（《文本数据挖
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（Natural Language Processing，简称NLP），是为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具，旨在帮助用户高效的处理文本，已经广泛应用在电商、文娱、
简介：CBLUE（Chinese Biomedical Language Understanding Evaluation Benchmark）包括医学文本信息抽取、医学术语标准化、医学文本分类和医学问答4大类常见的医学自然语言处理任务。 1. 引言 随着人工智能（AI）技术的不断发展，越来越多的研究者开始关注AI技术在医学健康领域的研究
Github 项目推荐 | PyTorch 实现的 GAN（有相当多的GAN模型） Github项目地址：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN Github 项目推荐 | PyTorch 实现的 GAN 文本生成框架 Github项目地址：https://github.com/williamSYSU/TextGAN-PyTorch 然后对于gan的一个简单的intro
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是AI的一个领域，旨在让计算机理解和使用人类语言，从而执行有用的任务。自然语言处理又划分为两个部分：自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）和自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）。 近年来，AI改变了机器与人类的互动
点击下载——基于深度学习的LSTM情感分析 提取码: wm7q 学习完本门课程，您将对自然语言处理技术有更深入的了解，学习基于深度学习情感分析方法;课程基于PyTorch主流框架实现，其中涉及深度学习主流框架LSTM模型以及自然语言处理的词向量；彻底学习中文情感分析。 课程简介NLP领域的热门应
AI：2020年6月22日北京智源大会演讲分享之《语音与自然语言处理》09:10-09:40 Christopher 教授《基于深度上下文词表征的语言结构的发现》 导读：首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授，博主受益匪浅，此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时，一张一张截图进行保存，希
AI：2020年6月21日北京智源大会演讲分享之15:15-15:40黄萱菁教授《自然语言处理中的表示学习》 导读：首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授，博主受益匪浅，此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时，一张一张截图进行保存，希望与大家一起学习，共同进步，一起见证或筑起人工智
优秀了 预训练模型就是一些人用某个较大的数据集训练好的模型 (这种模型往往比较大，训练需要大量的内存资源)， 你可以用这些预训练模型用到类似的数据集上进行模型微调。 就比如自然语言处理中的bert。 1 预训练模型由来 预训练模型是深度学习架构，已经过训练以执行大量数据上的特定
摘要：本文从零带你体验量子神经网络在自然语言处理中的应用 本文分享自华为云社区《体验量子神经网络在自然语言处理中的应用》，原文作者：JeffDing。 本文从零带你体验量子神经网络在自然语言处理中的应用。 一、运行环境 CPU：Intel(R) Core(TM) i7-4712MQ CPU @ 2.30GHz 内存：4GB 操
一、神经网络 二、自监督 词表示 学习：建模语言，使其能输入到神经网络中 one-hot：高维稀疏，不需要学习 embedding：低维稠密，需要去学习参数 —> 学习方法：词向量模型Word2Vec 三、句子编码神经网络
没错，百度出NLP开源中文课了！ 顶配师资、模型全开源、配V100算力那种 最实用NLP中文课来袭 自然语言处理（下文简称NLP）是人工智能的关键研究领域之一，旨在教会计算机理解和生成语言。 为了进一步推动NLP技术的普及和持续进步，推动产业升级，秉承开源开放的原则
自然语言处理之动手学NER网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1n9xh-phC-Mn1OoGYxZL1Ww 提取码：6yxz 备用地址（腾讯微云）：https://share.weiyun.com/L727jwGX 密码：i53338自然语言处理之动手学NER视频教程下载，完整版。命名实体识别作为自然语言处理的基础技术之一，在自然语言处理上游各个任
