自然语言处理实践的相关内容

文章 2025-05-31 来自：开发者社区

基于图神经网络的自然语言处理：融合LangGraph与大型概念模型的情感分析实践

在企业数字化转型进程中，非结构化文本数据的处理与分析已成为核心技术挑战。传统自然语言处理方法在处理客户反馈、社交媒体内容和内部文档等复杂数据集时，往往难以有效捕获文本间的深层语义关联和结构化关系。大型概念模型（Large Concept Models, LCMs）与图神经网络的融合为这一挑战提供了创新解决方案，通过构建基于LangGraph的混合符号-语义处理管道，实现了更精准的情感分析、实体识....

文章 2024-08-29 来自：开发者社区

PyTorch 在自然语言处理中的应用实践

概述随着深度学习技术的发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进步。PyTorch 作为一款强大的深度学习框架，因其灵活性和易用性而被广泛采用。本文将介绍如何利用 PyTorch 构建文本分类模型，并以情感分析为例进行详细介绍。环境搭建在开始之前，确保已经安装了 Python 和必要的库。可以通过以下命...

文章 2024-08-15 来自：开发者社区

自然语言处理 Paddle NLP - 情感分析技术及应用SKEP-实践

Part A. 情感分析任务众所周知，人类自然语言中包含了丰富的情感色彩：表达人的情绪（如悲伤、快乐）、表达人的心情（如倦怠、忧郁）、表达人的喜好（如喜欢、讨厌）、表达人的个性特征和表达人的立场等等。情感分析在商品喜好、消费决策、舆情分析等场景中均有应用。利用机器自动分析这些情感倾向，不但有助于帮助企业了解消费者对其产品的感受，为产品改进提供依据；同时还有助于企业分析商业伙伴们的态度，...

文章 2024-08-10 来自：开发者社区

AIGC在视频NLP领域的创新应用与实践

视频NLP是指利用自然语言处理技术对视频内容进行分析和理解的过程。传统的视频NLP方法主要依赖于人工标注和特征提取，但这种方法耗时耗力且难以应对大规模数据的挑战。AIGC的出现为视频NLP带来了新的解决方案。通过结合深度学习、计算机视觉和自然语言处理技术，AIGC能够自动识别和理解视频中的语言信息，从而实现高效准确的视频NLP任务。一、AIGC在视频N...

文章 2024-07-17 来自：开发者社区

PyTorch深度学习实战 | 迁移学习与自然语言处理实践

01、赛题任务从提供的金融文本中识别出现的未知金融实体，包括金融平台名、企业名、项目名称及产品名称。持有金融牌照的银行、证券、保险、基金等机构、知名的互联网企业如腾讯、淘宝、京东等和训练集中出现的实体认为是已知实体。02、赛题分析1、任务本质使用BERT实体识别微调方法完成任务。2、数据分析针对赛题数据集，我们进行了较为详细的统计和分析。数据集中的文本长度分布如图1所示，文本长度0~500的数据....

文章 2024-07-13 来自：开发者社区

NLP技术在聊天机器人中的应用：技术探索与实践

引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）作为其核心分支之一，在聊天机器人领域的应用日益广泛。NLP技术使机器能够理解和处理人类语言，从而实现了更加智能、自然的交互体验。本文将深入探讨NLP技术在聊天机器人中的应用，包括其核心技术、应用场景以及未来的发展趋势。 NLP技术基础自然语言理解ÿ...

文章 2024-05-14 来自：开发者社区

利用自然语言处理（NLP）改善客户服务：策略与实践

在数字化时代，客户服务的质量和效率直接影响到企业的品牌形象和市场竞争力。自然语言处理（NLP）技术的快速发展，为企业提供了改善客户服务的强大工具。本文将探讨如何利用NLP技术来优化客户服务，提升客户满意度和忠诚度。一、自然语言处理（NLP）概述自然语言处理是人工智能（AIÿ...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

TensorFlow在自然语言处理中的实践

引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解、解释和生成人类语言。TensorFlow作为一个功能强大的机器学习框架，为NLP任务提供了广泛的支持，包括但不限于文本分类、情感分析、机器翻译和问答系统等。本文将探讨TensorFlow在NLP中的应用，并介绍一些实践技巧和方法。...

文章 2023-09-21 来自：开发者社区

深度学习LSTM网络：自然语言处理实践

1 RNN上节课我们利用词嵌入把句子转化为词向量序列的详细过程，但忽略了语言数据在时间上的关联性，这节课来让我们的神经网络具有处理这种关联的能力我们不考虑预处理这一过程，假设都已经处理成了合适的300维词向量，现在我们开始改造一下神经网络的工作模式：我们将每次的输出值保存起来，与下一个词向量一起作为下一次的输入，直到得到最后的预测输出。这样一个句子的每个词对最后预测输出的影响就在每一次的保存和下....

文章 2023-08-14 来自：开发者社区

NLP文本匹配任务Text Matching [无监督训练]：SimCSE、ESimCSE、DiffCSE 项目实践

NLP文本匹配任务Text Matching [无监督训练]：SimCSE、ESimCSE、DiffCSE 项目实践文本匹配多用于计算两个文本之间的相似度，该示例会基于 ESimCSE 实现一个无监督的文本匹配模型的训练流程。文本匹配多用于计算两段「自然文本」之间的「相似度」。例如，在搜索引擎中，我们通常需要判断用户的搜索内容是否相似： A:蛋黄吃多了有什么坏处 B:吃鸡蛋白过多...

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更新时间 2025-06-01 12:43:34

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自然语言处理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,已经广泛应用在电商、文化娱乐、金融、物流等行业客户的多项业务

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