语义nlp
基于dremio dbt 实现dremio 语义层建模的简单说明
简单说明下基于dbt +dremio 的语义层建模 参考玩法 如下图 简单说明 关于基于sql 模式的语义层建模详细的可以直接参考官方文档，我只简单说明下关于dbt 与dremio 集成的 集成简单说明 对于每个领域的子模型，可以包含自己的s3（按需，也可以共享，但是注意命名区分），对于每个dbt ......
语义化版本 2.0.0
摘要 版本格式：主版本号.次版本号.修订号，版本号递增规则如下： 主版本号：当你做了不兼容的 API 修改， 次版本号：当你做了向下兼容的功能性新增， 修订号：当你做了向下兼容的问题修正。 先行版本号及版本编译信息可以加到“主版本号.次版本号.修订号”的后面，作为延伸。 简介 在软件管理的领域里存在 ......
本地原子操作的语义和行为 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/core-api/local_ops.html 这篇文档介绍了本地原子操作的语义和行为，以及如何在任何给定的架构中实现它们，并展示了它们如何被正确地使用。它还强调了在读取这些本地变量时必须采取的预防措施，特别是当内存写入的顺序 ......
NLP项目实战01--之电影评论分类
介绍： 欢迎来到本篇文章！在这里，我们将探讨一个常见而重要的自然语言处理任务——文本分类。具体而言，我们将关注情感分析任务，即通过分析电影评论的情感来判断评论是正面的、负面的。 展示： 训练展示如下： 实际使用如下： 实现方式： 选择PyTorch作为深度学习框架，使用电影评论IMDB数据集，并结合 ......
go-carbon v2.2.14 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 ......
HTML 语义标签
浏览器兼容性的原因，在这里推荐使用谷歌 1.语义介绍 每个HTML元素都有具体含义； 所有元素都与展示效果无关； 元素展示到页面的效果，应由CSS决定； 浏览器带有默认的CSS样式，所以每个元素都有默认样式； 选择什么元素取决于内容的含义，而不是显示出的效果。 类似分类。 通俗讲就是给标签赋予含义； ......
指称语义
一段程序在形式上只是一个符号串，程序的语义是人对程序意义的理解。现在我们希望严格化地定义这种理解。下面要讨论的这种方式称为“指称语义”。 表达式的指称语义 整数类型表达式 首先定义表达式的指称语义，这里我们只考虑由常数、变量、四则运算构成的表达式。首先我们不考虑变量的范围，并认为变量只能取整数，这样 ......
npm学习（八）之更新发布包时如何使用语义化版本
npm的语义化版本控制——Semantic versioning 在新发布的代码中传达更改的程度非常重要，因为有时更新会破坏包需要的代码(称为依赖项)。语义化版本控制(semver)是一个旨在解决这个问题的标准。 Semver出版商 如果一个项目要与其他项目共享，那么它应该从1.0.0开始(尽管np ......
Flink实战(11)-Exactly-Once语义之两阶段提交
0 大纲 [Apache Flink]2017年12月发布的1.4.0版本开始，为流计算引入里程碑特性：TwoPhaseCommitSinkFunction。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持： 数据源（source） 和 ......
CPP-移动语义
“Move semantics allows us to optimize the copying of objects, where we no longer need the value. It can be used implicitly (for unnamed temporary obje ......
NLP QA数据集
NLP QA数据集 数据文档 背景描述 CNN/Daily Mail（简称CNN/DM）作为单文本摘要语料库，每篇摘要包含多个摘要句。数据集最初是从美国有限新闻网（CNN）和每日邮报网（Daily Mail）收集的约100万条新闻数据作为机器阅读理解语料库。后来进行简单改动，形成用于单文本生成式摘要 ......
NLP自然语言处理—主题模型LDA案例：挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=2155 最近我们被客户要求撰写关于NLP自然语言处理的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代 ......
NLP-Beginner-实验一-基于机器学习的文本分类
任务 基于logistic回归和softmax rengression的文本分类 实验 分析不同的特征、损失函数、学习率对最终分类性能的影响 shuffle 、batch、mini-batch 处理流程 读取文本->提取词向量（BOW，N-gram）->softmax回归->输出预测特征 实验设置： ......
将强化学习引入NLP：原理、技术和代码实现
本文深入探讨了强化学习在自然语言处理（NLP）中的应用，涵盖了强化学习的基础概念、与NLP的结合方式、技术细节以及实际的应用案例。通过详细的解释和Python、PyTorch的实现代码，读者将了解如何利用强化学习优化NLP任务，如对话系统和机器翻译。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥 ......
NLP文本生成全解析：从传统方法到预训练完整介绍
本文深入探讨了文本生成的多种方法，从传统的基于统计和模板的技术到现代的神经网络模型，尤其是LSTM和Transformer架构。文章还详细介绍了大型预训练模型如GPT在文本生成中的应用，并提供了Python和PyTorch的实现代码。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网 ......
NLP技术如何为搜索引擎赋能
在全球化时代，搜索引擎不仅需要为用户提供准确的信息，还需理解多种语言和方言。本文详细探讨了搜索引擎如何通过NLP技术处理多语言和方言，确保为不同地区和文化的用户提供高质量的搜索结果，同时提供了基于PyTorch的实现示例，帮助您更深入地理解背后的技术细节。 关注TechLead，分享AI全维度知识。 ......
nlp期末概念复习
概率模型 隐马尔科夫，viterbi 贝叶斯 平滑技术：处理数据矩阵稀疏问题，事件可能在样本库中未出现 拉普拉斯平滑 Good-Turing平滑 词性标注 词性标注：给定一个词序列，确定每个词的词性 信息来源：词本身，上下文 马尔科夫词性标注器，一阶马尔科夫链 基于转换的词性标注：让计算机学习修正错 ......
自然语言处理（NLP）的研究方向
自然语言处理（NLP）的研究方向包括但不限于以下方面： 词法分析：对文本进行分词、词性标注等基本处理，是后续处理的基础。 句法分析：研究句子的语法结构，对句子进行解析，如依存句法分析。 语义理解：分析文本的语义，理解文本表达的含义和情感，是自然语言处理的核心问题。 信息抽取：从大量非结构化文本中抽取 ......
深度解析NLP文本摘要技术：定义、应用与PyTorch实战
在本文中，我们深入探讨了自然语言处理中的文本摘要技术，从其定义、发展历程，到其主要任务和各种类型的技术方法。文章详细解析了抽取式、生成式摘要，并为每种方法提供了PyTorch实现代码。最后，文章总结了摘要技术的意义和未来的挑战，强调了其在信息过载时代的重要性。 关注TechLead，分享AI全维度知 ......
C++右值引用与转移语义简要介绍
在 C++11 之前，值类型变量的传递会导致把它完整的拷贝一份 比如说把一个 vector 作为函数返回值赋值给某个局部变量，他就会调用 vector 的拷贝构造函数创建一个完整的副本，把这个副本作为函数返回的临时变量，然后把这个临时变量赋值给那个局部变量时又会再次拷贝构造 （不过这其实会被大多数编 ......
移动语义
为了避免复制构造函数复制类而占用内存，使用移动语义去潜复制。 move(类名 other)，重写复制构造函数，指的是类中初始化成员变量时可以使用move，其他时候使用的是右值引用 或者用右值引用传参重写复制构造函数：类名&& ......
NLP机器翻译全景：从基本原理到技术实战全解析
机器翻译是使计算机能够将一种语言转化为另一种语言的技术领域。本文从简介、基于规则、统计和神经网络的方法入手，深入解析了各种机器翻译策略。同时，详细探讨了评估机器翻译性能的多种标准和工具，包括BLEU、METEOR等，以确保翻译的准确性和质量。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+ ......
一文概览NLP句法分析：从理论到PyTorch实战解读
关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 本文全面探讨了自然语言处理（NLP）中句法分析的理论与实践。从句法和语法的定义，到 ......
c++右值引用、移动语义、完美转发
1. 左值、右值、左值引用以及右值引用 左值：一般指的是在内存中有对应的存储单元的值，最常见的就是程序中创建的变量 右值：和左值相反，一般指的是没有对应存储单元的值（寄存器中的立即数，中间结果等），例如一个常量，或者表达式计算的临时变量 int x = 10 int y = 20 int z = x ......
labelme语义分割标注与批量图片转换
labelme是一种常用的开源图像标注工具，特别适用于语义分割标注。它提供了直观的用户界面，可以方便地标注每个像素的类别。 1.安装 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple labelme 也可以从github获取安装https ......
自然语言处理历史史诗：NLP的范式演变与Python全实现
本文全面回顾了自然语言处理（NLP）从20世纪50年代至今的历史发展。从初创期的符号学派和随机学派，到理性主义时代的逻辑和规则范式，再到经验主义和深度学习时代的数据驱动方法，以及最近的大模型时代，NLP经历了多次技术革新和范式转换。文章不仅详细介绍了每个阶段的核心概念和技术，还提供了丰富的Pytho ......
dremio 的自服务语义层创建简单说明
内容来自官方文档，介绍了一些关于dremio 的数据语义层的玩法 原则 分层 通过分层可以确保安全，性能以及可用性，dremio 提供了一个对于语义层的最佳实践 数据集的注释增强发现以及可理解性 可以通过tag 以及文档（wiki）进行数据的描述 最佳实践 使用1:1 的预处理层 此层的数据接近原始 ......
R语言自然语言处理NLP:情感分析上市公司文本信息知识发现可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31702 原文出处：拓端数据部落公众号 情感分析，就是根据一段文本，分析其表达情感的技术。比较简单的情感分析，能够辨别文本内容是积极的还是消极的（褒义/贬义）；比较复杂的情感分析，能够知道这些文字是否流露出恐惧、生气、狂喜等细致入微的情感。此外，情 ......
基于深度学习的自动驾驶汽车语义分割与场景标注算法研究。
自动驾驶汽车是当前研究的热点领域之一，其中基于深度学习的语义分割与场景标注算法在自动驾驶汽车的视觉感知中具有重要作用。本文将围绕自动驾驶汽车的语义分割与场景标注算法展开研究。 一、研究背景 随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶汽车逐渐成为汽车产业的重要发展方向。在自动驾驶汽车的视觉感知中，语义分割和 ......
释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握
释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[1.安装部署篇--简洁版]，支持Linux/Windows部署安装 效果展示 PaddleNLP Pipelines 是一个端到端智能文本产线框架，面向 NLP 全场景为用户提供低门槛构建强大产品级系统的能力 ......