自然
自然语言处理 期末复习
一、概述1. 基于深度学习的命名实体识别系统一般由哪三个层次组成？嵌入层，编码层，解码层2. 三种词义消歧的方法？简单最近邻，基于特征的词义消歧，Lesk算法3. 语篇的局部连贯性表现在哪三个方面？关系连贯，实体连贯，主题连贯4. 信息抽取有哪几个主要任务？命名实体识别，关系抽取，事件抽取5.自然语 ......
python自然语言处理
# 使用 NLTK 进行文本处理 import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize path = r"E:\Code\Python\录制\python-crawler\作业\test" nltk.data.path.append(path) # ......
小学自然课 科学课 nature science
【开学季】科学课回归一年级课堂！80后家长们，还记得小学有一门课叫“自然”吗？ 常州发布 2017-09-01 17:28 发表于江苏 今年秋季新学期起 全国小学一年级新生的课表上 出现了一门新的必修课程 科学课 你会用一些简单的工具、材料做小实验吗？ 对于刚从幼儿园毕业的“小萌新”来说， 除了要尽 ......
小学自然课本
小学自然课本是学科教学用书。根据小学自然教学大纲编写。 内容包括动物、植物、人体生理卫生、物理、化学、地理、天文等基本的自然常识。 课文一般图文并茂，低年级以图为主。中华人民共和国成立初期，初级小学（一至四年级） 课本叫做“常识”，内容除自然常识外，还有史地常识、思想品德及其他社会常识；高级小学（五 ......
如何看待能登半岛发生里氏7.6级地震造成的伤亡情况 —— 历经自然灾害考验的日本政府为何救援还是如此的拉胯
参考： 日本地震之后，那些第一时间要求我们反思的人，到底在狂欢什么？ 国内的假新闻太多，太多的所谓“公知”在那带节奏， ......
LiteCVR视频技术在自然灾害智能监管与预警场景中的应用
对降雨量、风速、风向、温度、湿度、雷电、台风路径等气象参数进行实时可视化监测，并对暴雨、高温等极端天气进行可视化告警，辅助管理者掌握气象环境态势，提高应急响应效率。 ......
抖音直播卖货自然流的那些知识
1 付费永远是工具 是放大器 放大自己赚钱的能力 不付费也是可以挣钱的 2 起号4种方式 1）自然流 2）自然流+微付费 3）视频。IP 4）付费 3 今年起号没有任何扶持 4 竞争变多拼的是内容 5 自然流 1）流速和在线 做人气数据 关键是停留和互动 带货直播间 停留60S 互动5% 关注2% ......
自然语言处理：通过API调用各大公司的机器翻译开放平台
国内大公司做机器翻译做的比较好的有讯飞和百度，这里给出这两个公司机器翻译的开放平台API的介绍： 讯飞开放平台： 链接：https://www.xfyun.cn/doc/nlp/xftrans_new/API.html#%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E8%AF%B4%E6%98%8E 百度翻 ......
《深度学习入门——自制框架》读书笔记 第二章 用自然的代码表达
2. 用自然的代码表达 step12 可变长参数（正向） 主要是解决多输入多输出问题 例如Add函数： class Add(Function): def forward(self, x0, x1): y = x0 + x1 return y def add(x0, x1): return Add() ......
Studio 3T 2023.9 (macOS, Linux, Windows) - MongoDB 的专业 GUI、IDE 和 客户端，支持自然语言查询
Studio 3T 2023.9 (macOS, Linux, Windows) - MongoDB 的专业 GUI、IDE 和 客户端，支持自然语言查询 The professional GUI, IDE and client for MongoDB 请访问原文链接：https://sysin.o ......
PubMedBERT:生物医学自然语言处理领域的特定预训练模型
今年大语言模型的快速发展导致像BERT这样的模型都可以称作“小”模型了。Kaggle LLM比赛LLM Science Exam 的第四名就只用了deberta，这可以说是一个非常好的成绩了。所以说在特定的领域或者需求中，大语言模型并不一定就是最优的解决方案，“小”模型也有一定的用武之地，所以今天我 ......
音色逼真、韵律自然的AI人声克隆限时福利！
声音，为数字人注入灵魂。 2023云栖大会上，阿里云视频云接受了CCTV-2财经频道的采访，分享并演示了如何利用云端智能剪辑，一站式完成数字人渲染及视频精编二创。 正如视频开头所呈现的AI重现演员“原声”，近年来，随着AI技术的发展，越来越多的AI之声也被运用于虚拟数字人、语音社交、咨询播报等场景。 ......
[国家冰川冻土沙漠科学数据中心]-祁连山自然保护区生态环境评估、预警与监控关键技术研究数据专题数据
祁连山自然保护区生态环境评估、预警与监控关键技术研究数据专题 专题摘要： 近日由国家重点研发计划“祁连山自然保护区生态环境评估、预警与监控关键技术研究（2019YFC0507400）”项目产出的数据成果正式在国家冰川冻土沙漠科学数据中心（www.ncdc.ac.cn）... 来源单位： 祁连山自然保 ......
基于langchain使用百度Wenxin自然语言处理MySQL
昨天下午同事刚好发来langchain使用OPENAI 来自然语言处理sqlite https://youtu.be/Tubl4scsXc4?si=Y_zOIrbkZVtndNoP 刚好有时间可以测一测玩玩 博主github:https://github.com/clairelovesgravy/l ......
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 ......
自然语言处理预训练——预训练BERT
原始的BERT有两个版本，其中基本模型有1.1亿个参数，大模型有3.4亿个参数。 在预训练BERT之后，我们可以用它来表示单个文本、文本对或其中的任何词元。 在实验中，同一个词元在不同的上下文中具有不同的BERT表示。这支持BERT表示是上下文敏感的。 ......
自然语言处理预训练——用于预训练BERT的数据集
为了预训练 14.8节中实现的BERT模型，我们需要以理想的格式生成数据集，以便于两个预训练任务：遮蔽语言模型和下一句预测。一方面，最初的BERT模型是在两个庞大的图书语料库和英语维基百科（参见 14.8.5节）的合集上预训练的，但它很难吸引这本书的大多数读者。另一方面，现成的预训练BERT模型可能 ......
自然语言处理预训练—— 来自Transformers的双向编码器表示（BERT）
我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后，输出可以被认为是一个矩阵，其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上，这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo（Embeddings from Language Models） ......
自然语言处理预训练——词的相似性和类比任务
在 14.4节中，我们在一个小的数据集上训练了一个word2vec模型，并使用它为一个输入词寻找语义相似的词。实际上，在大型语料库上预先训练的词向量可以应用于下游的自然语言处理任务，这将在后面的 15节中讨论。为了直观地演示大型语料库中预训练词向量的语义，让我们将预训练词向量应用到词的相似性和类比任 ......
自然语言处理预训练——子词嵌入
在英语中，“helps”“helped”和“helping”等单词都是同一个词“help”的变形形式。“dog”和“dogs”之间的关系与“cat”和“cats”之间的关系相同，“boy”和“boyfriend”之间的关系与“girl”和“girlfriend”之间的关系相同。在法语和西班牙语等其他 ......
c5w2_自然语言处理与词嵌入
自然语言处理与词嵌入 词嵌入 one-hot向量表示了每个词在词汇表中的位置，但是每个one-hot向量的内积为0，不能表示出每个词之间的相互关系。 I want a glass of orange juice. I want a glass of apple __. 例如，对于上述的这样一句话，通 ......
TSINGSEE青犀视频平台EasyCVR如何搭建自然保护区视频监控系统
智能分析网关小动物识别算法，通过识别和监测小动物，可以了解它们的种群数量、分布范围、栖息地利用情况等重要信息，为保护和管理野生动物提供科学依据。 ......
自然语言处理预训练——全局向量的词嵌入
带全局语料统计的跳元模型 GloVe模型 从条件概率比值理解GloVe模型 总结 诸如词-词共现计数的全局语料库统计可以来解释跳元模型。 交叉熵损失可能不是衡量两种概率分布差异的好选择，特别是对于大型语料库。GloVe使用平方损失来拟合预先计算的全局语料库统计数据。 对于GloVe中的任意词，中心词 ......
自然语言处理预训练——用于预训练词嵌入的数据集
读取数据集 下采样 提取中心词和上下文词 下面的get_centers_and_contexts函数从corpus中提取所有中心词及其上下文词。它随机采样1到max_window_size之间的整数作为上下文窗口。对于任一中心词，与其距离不超过采样上下文窗口大小的词为其上下文词。 #@save de ......
自然语言处理预训练——近似训练
近似训练是一种用于加速训练过程的技术。 负采样 负采样是在训练过程中对目标函数进行简化的一种方法。在传统的训练中，需要计算整个词汇表的概率分布，这在大规模任务中会非常耗时。负采样的思想是通过随机采样一小部分负例来近似计算全局的目标函数。具体来说，对于每个正例（例如一个正确的词对应的上下文），从词汇表 ......
自然语言处理预训练——词嵌入(word2vec)
自然语言是用来表达人脑思维的复杂系统。 在这个系统中，词是意义的基本单元。顾名思义， 词向量是用于表示单词意义的向量， 并且还可以被认为是单词的特征向量或表示。 将单词映射到实向量的技术称为词嵌入。 近年来，词嵌入逐渐成为自然语言处理的基础知识。 为何独热向量是一个糟糕的选择？ 自监督的word2v ......
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 ......
深度解析自然语言处理之篇章分析
在本文中，我们深入探讨了篇章分析的概念及其在自然语言处理（NLP）领域中的研究主题，以及两种先进的话语分割方法：基于词汇句法树的统计模型和基于BiLSTM-CRF的神经网络模型。 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， ......