语义nlp

基于融合语义信息改进的内容推荐算法。Improved content recommendation algorithm integrating semantic information.

引言 路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。每天一篇论文,做更好的自己。 本文读的这篇论文为发表于2023年5月28日的一篇名为《基于融合语义信息改进的内容推荐算法》(基于融合语义信息改进的内容推荐算法)的文章,文章主要介绍了基于内容的推荐技术在电子商务和教育领域的广泛应用,以及传统基于内容推荐技术在语义 ......

go-carbon v2.3.5 发布,轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库

carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库,支持链式调用。 目前已被 awesome-go 收录,如果您觉得不错,请给个 star 吧 github.com/golang-module/carbon gitee.com/golang-module/carbon 安装 ......
轻量 轻量级 语义 开发者 go-carbon

[NLP复习笔记] Transformer

1. Transformer 概述 1.1 整体结构 \(\text{Transformer}\) 主要由 \(\text{Encoder}\) 和 \(\text{Decoder}\) 两个部分组成。\(\text{Encoder}\) 部分有 \(N = 6\) 个相同的层,每层包含 一个 \( ......
Transformer 笔记 NLP

OOP语义学 第一章 关于对象(Object Lessons)

第一章 关于对象(Object Lessons) struct与class 在C语言中,"数据"与"处理数据的操作(函数)"是分开声明的.语言本身没有支持"数据和函数"之间的关联性.我们把这种程序方法称为"程序性的(procedural)." 举个例子: 如果我们声明一个struct Point3d ......
语义学 语义 对象 Lessons Object

Java版Flink(十一)时间语义和watermark

Java版Flink(十一)时间语义和watermark 一、时间语义 在Flink 中涉及到三个重要时间概念:EventTime、IngestionTime、ProcessingTime。 1.1、EventTime EventTime 表示日志事件产生的时间戳,每一条数据都会记录自己生产的时间。 ......
语义 watermark 时间 Flink Java

1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型

Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战,它结合了计算机视觉和自然语言处理,通过 ......

AI_NLP以及SAM的理解-分割模型

机器学习 一般机器学习分为有监督学习,无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning,又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
模型 AI_NLP NLP SAM AI

掌握语义内核(Semantic Kernel):如何精进你的提示词工程

在人工智能的海洋里,大型语言模型(LLM AI)是高速发展的一艘巨轮,而有效地与其沟通和指导其行为的锚,正是提示语(prompts)。提示语是我们提供给模型的输入或查询,以期获取特定的响应。当今,提示语工程(prompt engineering)已成为涌现的领域,它需要创造力和对细节的关注。接下来, ......
语义 内核 Semantic Kernel 工程

[NLP复习笔记] 神经网络及BP算法

1. 神经网络 1.1 神经元 神经元(Neuron)或节点(Node) 是神经网络的基本单元。下图是一个简单的神经元示意图,\(x\) 表示 输入(\(\text{Input}\)), \(x_i\) 表示来自于前面第 \(i\) 个 神经元(\(\text{Neuron}\))的输入,通常会增加 ......
神经网络 算法 神经 笔记 网络

[NLP复习笔记] RNN、LSTM

1. RNN 1.1 RNN 简介 循环神经网络(\(\text{Recurrent Neural Network}\),简称 \(\text{RNN}\))是一种用于处理序列数据的神经网络。其核心思想是使用循环结构来保持一个内部状态,这个状态理论上可以捕获到目前为止的全部信息流。\(\text{R ......
笔记 LSTM NLP RNN

[NLP复习笔记] 基于负采样的 Skip-gram 及 SGD 训练公式推导

1. one-hot 向量 我们先了解一下 \(\text{one-hot}\) 向量。\(\text{one-hot}\) 编码是表示分类变量的常见方法,尤其在数据预处理和机器学习的特征工程中。一个 \(\text{one-hot}\) 向量是一个其中只有一个元素是 1,其余为 0 的向量。 假设 ......
公式 Skip-gram 笔记 Skip gram

[NLP复习笔记] 单词向量表示、余弦相似度以及TF-IDF

1. 单词与向量 1.1 Term-document 矩阵 Term-document 矩阵是信息检索和文本挖掘中常用的一种表示方法,这种矩阵是一个二维表格,用来表示词(term)在文档(document)集合中的分布情况。在这个矩阵中,行通常代表词汇(terms),列代表文档。矩阵中的每一个元素, ......
余弦 向量 单词 笔记 TF-IDF

语义通信——概念与方法

通信的三个层面的问题: 层面A(技术问题):通讯符号如何准确地加以传输? 层面B(语义问题):传输的符号如何精确地传达含义? 层面C(效用问题):收到的含义如何以期望的方式有效地影响行为? 语义通讯泛指不同的智能体之间进行的以“ 达意” 为目的的通讯.这里的“ 智能体” 可以指人类、智能机器甚至其它 ......
语义 概念 方法

[NLP复习笔记] 朴素贝叶斯分类器

1. 贝叶斯决策论 假设有 \(N\) 中类别标记 \(\gamma = \{c_1, c_2, \dots, c_N\}\),\(\lambda_{ij}\) 是将一个真实标记为 \(c_{j}\) 分类为 \(c_i\) 所产生的损失。基于后验概率 \(P(c | \mathbf{x})\) 可 ......
笔记 NLP

[NLP复习笔记] N-gram 及基本平滑方法

1. N-gram 模型 1.1 N-gram 模型介绍 \(\text{N-gram}\) 是一种基于统计语言模型的算法,用于预测文本中的单词,其中 \(\text{N}\) 一般指的是序列中的单词数量。其基本思想是将文本内容进行大小为 \(\text{N}\) 的滑动窗口操作来计算概率。 例如: ......
笔记 方法 N-gram gram NLP

HTML语义化

用正确的标签做正确的事情。 html语义化让页面的内容结构化,结构清晰,便于对浏览器、搜索引擎解析; 即使在没有css样式的情况下也以一种文档格式显示,并且是容易阅读的; 搜索引擎的爬虫也依赖于HTML标记来确定上下文和各个关键字的权重,利于SEO(Search Engine Optimizatio ......
语义 HTML

go-carbon v2.3.2 发布,轻量级、语义化、对开发者友好的 Golang 时间处理库

carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库,支持链式调用。 目前已被 awesome-go 收录,如果您觉得不错,请给个 star 吧 github.com/golang-module/carbon gitee.com/golang-module/carbon 安装 ......
轻量 轻量级 语义 开发者 go-carbon

NLP开源库SentencePiece

SentencePiece:SentencePiece 是一个提供无监督文本标记化和文本编码的库。它的主要特点是可以在字符级别和单词级别之间找到一个平衡,使用所谓的"subword units"作为标记化的单位。这种方法特别适合处理罕见词和词汇变化。SentencePiece 包括两种主要的标记化算 ......
SentencePiece NLP

OLAP多维语义模型(一)

概述 为了严谨起见,在正式内容之前,先把OLAP多维语义模型是什么说明一下。 先说OLAP(Online Analytical Processing),它是和OLTP相对的概念,关于这两个概念的详细解释网上有很多。严格的来说OLAP与多维数据没有必然的联系,基于关系模型、图模型、时序模型或者其他数据 ......
语义 模型 OLAP

go-carbon v2.3.1 发布,轻量级、语义化、对开发者友好的 Golang 时间处理库

carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库,支持链式调用。 目前已被 awesome-go 收录,如果您觉得不错,请给个 star 吧 github.com/golang-module/carbon gitee.com/golang-module/carbon 安装 ......
轻量 轻量级 语义 开发者 go-carbon

golang中汇编语义

bito> TEXT main.main(SB) D:/main.go main.go:12 0xea7580 493b6610 CMPQ 0x10(R14), SP main.go:12 0xea7584 0f8691000000 JBE 0xea761b main.go:12 0xea758a ......
语义 golang

go-carbon v2.3.0 圣诞特别版发布,轻量级、语义化、对开发者友好的 Golang 时间处理库

go-carbon v2.3.0 圣诞节特别版发布,这应该是 2023 年的最后一个版本,祝大家圣诞节快乐! carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库,支持链式调用。 目前已被 awesome-go 收录,如果您觉得不错,请给个 star 吧 github.com ......
轻量 轻量级 语义 开发者 go-carbon

NLP复习之向量语义

向量语义 词汇语义 语义概念(sense or concept)是单词含义(word sense)的组成部分,词原型可以是多义的。 同义词是指:在某些或者全部的上下文中,单词之间有相同或近似含义 可能没有完全相同含义的同义词例子! 即使在很多情况下(上下文语境),单词间的含义是相同的。 但仍然有可能 ......
向量 语义 NLP

NLP复习之作业2

朴素贝叶斯分类器和加一平滑计算每个单词的似然值 贝叶斯规则:c表示类别,d表示数据 \[P(c|d) = \frac{P(d|c)P(c)}{P(d)} \]例题1 假设句子“I always like foreign films.”中每个单词对应每个类的似然估计如下,请判断该句子属于正面还是负面评 ......
NLP

NLP复习之作业1

N元文法的统计 二元概率方程: \[P(w_n|w_{n-1}) = \frac{C(w_{n-1}w_n)}{C(w_{n-1})} \]三元概率估计方程: \[P(w_n|w_{n-2},w_{n-1}) = \frac{C(w_{n-2;n-1}w_n)}{C(w_{n-2;n-1})} \] ......
NLP

【论文精读#1】SPGAN-DA:用于领域自适应遥感图像语义分割的语义保留生成对抗网络

作者: Yansheng Li 发表年代: 2023 使用的方法: 无监督领域自适应(UDA)、GAN、ClassMix、边界增强 来源: IEEE TGRS 方向: 语义分割 期刊层次: CCF B;工程技术1区;IF 8.2 文献链接: https://doi.org/10.1109/TGRS. ......
语义 遥感 SPGAN-DA 图像 领域

Helsinki-NLP-抱脸翻译模型

# 等待下载#--de-zh https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-de-ZH/tree/mainhttps://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-tatoeba-es-zh https://huggingface.c ......
Helsinki-NLP Helsinki 模型 NLP

做一个wiki页面是体验HTML语义的好方法

HTML语义:如何运用语义类标签来呈现Wiki网页 在上一篇文章中,我花了大量的篇幅和你解释了正确使用语义类标签的好处和一些场景。那么,哪些场景适合用到语义类标签呢,又如何运用语义类标签呢? 不知道你还记不记得在大学时代,你被导师逼着改毕业论文格式的情景,如果你回想一下,你在论文中使用的那些格式,你 ......
语义 页面 方法 wiki HTML

3DS-SLAM一种面向3D对象检测的语义SLAM动态室内环境

3DS-SLAM一种面向3D对象检测的语义SLAM动态室内环境 环境中可变因素的存在可能会导致相机定位精度的下降,因为这违反了同步定位和映射(SLAM)算法中静态环境的基本假设。 最近针对动态环境的语义SLAM系统要么仅依赖于2D语义信息,要么仅依赖几何信息,或者以松散集成的方式组合它们的结果。本节 ......
语义 室内环境 SLAM 3DS-SLAM 对象

NLP项目实战02:英文文本识别

简介: 欢迎来到本篇文章!今天我们将讨论一个新的自然语言处理任务——英文短文识别。具体而言,即通过分析输入的英文文本来判断其是比较消极的还是比较积极的。 展示: 1、项目界面 如下所示是项目启动后用户使用使用界面 2、布局介绍 首先可以看到用户使用界面上存在这么几个部分: 2.1、最左边的功能栏 2 ......
实战 文本 项目 NLP
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