一 序 本文属于贪心NLP 学习笔记系列。今天开始，明显的数学概念多了起来。二 unigram不考虑单词之间的顺序，依赖于马尔科夫假设。假设w1,w2,...wn是相互独立的：一个事件的发生与否，不会影响另外一个事件的发生。而P(w1)、P(w2).....P(wn)的计算方法如下：统计语料库中某个单词出现的次数，再除以语料库的总词数。缺点： 单词相互独立，所以语
文章目录nlp顶会精选论文，nlp问答系统学位论文基于深度神经网络的智能问答系统性能优化研究-张婕-南京邮电大学基于知识图谱的乒乓球问答系统的语义匹配算法研究 nlp顶会精选论文，nlp问答系统点击链接github学位论文基于深度神经网络的智能问答系统性能优化研究-张婕-南京邮电大学运用混合词向量表示方法和词频逆文档频率的词权重调整方法可以提高语料库预处理的质量,混合模型生成的响应可以满足日常实
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2023-10-03 11:54:22
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2023年，大规模语言模型的崛起，无疑对传统自然语言处理（NLP）领域带来了降维打击，使得传统方法逐渐退场，同时也促使行业对长期存在的问题和挑战进行深入反思。自然语言处理涵盖了自然语言理解和自然语言生成两个方面，常见任务包括：文本分类、结构分析（词法分析、分词、词性标注、句法分析、篇章分析）、语义分析、知识图谱、信息提取、情感计算、文本生成、自动文摘、机器翻译、对话系统、信息检索和自动问答等。大型
一只小狐狸带你解锁NLP/ML/DL秘籍正文来源：机器之
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2023-07-25 20:02:39
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1. 什么是NLP自然语言处理 (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。**自然语言处理是研究在人与人交互中以及在人与计算机交互中的语言问题的一门学科。**为了建设和完善语言模型，自然语言处理建立计算框架，提出相应的方法来不断的完善设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测方法。2. NLP主要研究方向**信息抽取：**从给定文本中抽取重要的信息
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2023-08-31 18:14:30
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百度词汇自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中
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2023-10-02 20:31:14
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经过几天对nlp的理解，接下来我们说说语言模型，下面还是以PPT方式给出。一、统计语言模型1、什么是统计语言模型？一个语言模型通常构建为字符串s的概率分布p(s)，这里的p(s)实际上反映的是s作为一个句子出现的概率。这里的概率指的是组成字符串的这个组合，在训练语料中出现的似然，与句子是否合乎语法无关。假设训练语料来自于人类的语言，那么可以认为这个概率是的是一句话是否是人话的概率。2、怎么建立统计
# Python 大语言模型方向
近年来，大语言模型在自然语言处理领域取得了巨大的进展，其中最著名的就是由OpenAI发布的GPT系列模型。GPT模型利用深度学习技术实现了自然语言文本的生成和理解，被广泛应用于文本生成、对话系统、语言翻译等领域。Python作为一种应用广泛的编程语言，也在大语言模型的研究和应用中发挥着重要作用。
## GPT模型简介
GPT（Generative Pre-t
仅供参考学习。作者：周明、段楠、韦福如、刘树杰、张冬冬微软亚洲研究院在 1998 年微软亚洲研究院成立之初，NLP 就被确定为最重要的研究领域之一。历经二十载春华秋实，在历届院长支持下，微软亚洲研究院在促进 NLP 的普及与发展以及人才培养方面取得了非凡的成就。共计发表了 100 余篇 ACL 大会文章，出版了《机器翻译》和《智能问答》两部著作，培养了 500 名实习生、20 名博士和 20 名博
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2023-10-28 07:39:40
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说来惭愧，之前写了一篇对向量召回的总结（前沿重器[28] | 前沿的向量召回都是怎么做的），万万没想到现在就来写新文章了，而且上面的总结还没提到，大家当做扩展和补充吧。众所周知，在语义相似度上，交互式方案总会比非交互方案更容易获得较好的效果，然而在召回上，非交互式方案（也就是表征式）具有得天独厚的优势，我们最终使用的，又不得不是非交互的方案，因此我们会尝试进一步优化非交互方案。最近开始发现一些从交
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2023-12-06 22:49:10
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在近日公布的全球自然语言处理领域顶级测试GLUE中，京东探索研究院联合悉尼大学、武汉大学以及北京航空航天大学组成梦之队(JDExplore Dream Team, d-team)参与其中，其提出的织女模型Vega v1以总平均分91.3分荣登榜首夺冠，再次刷新自然语言理解技术世界纪录，超越同场竞技的微软、Facebook、斯坦福大学等企业和高校团队。值得提及的是，测试中织女模型在九个子任务中的四个
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2023-10-27 10:16:00
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Python语言规范 一、Lint
定义：pylint是一个在Python源代码中查找bug的工具，c与c++中这些bug通常用编译器来捕获，由于Python语言的动态性，有些警告可能不对，不过误报应该很少。
优点：可以很容易捕获忽视的错误。
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2023-09-07 23:09:33
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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模学习、面试题等，资料免费分享！
一文详解Google最新NLP模型XLNet语言模型和BERT各自的优缺点在论文里作者使用了一些术语，比如自回归（Autoregressive, AR）语言模型和自编码（autoencoding）模型等，这可能让不熟悉的读者感到困惑，因此我们先简单的解释一下。自回归是时间序列分析或者信号处理领域喜欢用的一个术语，我们这里理解成语言模型就好了：一个句子的生成过程如下：首先根据概率分布生成第一个词，然
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2023-09-01 14:15:38
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自然语言处理NLP国内研究方向机构导师文|中文信息协会《中文信息处理发展报告2016》，数据简化DataSimp文字语言VS数字信息数字、文字和自然语言一样，都是信息的载体，他们之间原本有着天然的联系。语言和数学的产生都是为了交流，从文字、数字和语言的发展历史，可以了解到语言、文字和数字有着内在的联系。自然语言处理NLP主要涉及三种文本，自由文本、结构化文本、半结构化文本。自然语言...
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2018-11-08 15:20:17
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主要分支介绍通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)在 NLP 领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别。机器人 分支一：计算机视觉计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的
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2023-07-30 22:44:55
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# 自然语言处理研究方向及国内主要机构
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与语言学交叉的一个重要领域。它主要关注如何利用计算机处理和理解人类语言，并在这一领域，有许多研究方向和机构致力于推动技术的进步。本文将探讨国内NLP研究的主要方向和代表性机构，并提供一个简单的代码示例供读者参考。
## NLP的主要研究方向
在国内，NLP的研究
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识习、面试题等，资料免费分享！
基础研究 词法与句法分析：李正华、陈文亮、张民(苏州大学) 语义分析：周国栋、李军辉(苏州大学) 篇章分析：王厚峰、李素建(北京大学) 语言认知模型：王少楠，宗成庆(中科院自动化研究所) 语言表示与深度学习：黄萱菁、邱锡鹏(复旦大学) 知识图谱与计算：李涓子、候磊(清华大学) 应用研究 文本分类与聚
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2018-10-29 11:32:00
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(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)文本的主题建模时用NLP来识别文本文档中隐藏的某种模式的过程，可以发现该文档的隐藏主题，以便对文档进行分析。主题建模的实现过程是，识别出某文本文档中最有意义，最能表征主题的词来实现主题分类，即寻找文本文档中的关键词，通过关键
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2023-12-07 14:40:23
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