NLP领域再创佳绩！阿里云机器学习平台 PAI 多篇论文入选 ACL 2023
近期，阿里云机器学习平台PAI主导的多篇论文在ACL 2023 Industry Track上入选。ACL是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议，聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究。该会议曾推动了预训练语言模型、文本挖掘、对话系统、机器翻译等自然语言处理领域的核心创新，在学术和工业界都有巨大的影响力。论文成果是机器学习平台PAI联合阿里巴巴国际贸易事业部、阿里云与华南理工大学联合培....
在NLP中结合文本和数字特征进行机器学习
应用于自然语言处理的机器学习数据通常包含文本和数字输入。例如，当您通过twitter或新闻构建一个模型来预测产品未来的销售时，在考虑文本的同时考虑过去的销售数据、访问者数量、市场趋势等将会更有效。您不会仅仅根据新闻情绪来预测股价的波动，而是会利用它来补充基于经济指标和历史价格的模型。这篇文章展示了如何在scikit-learn（对于Tfidf）和pytorch（对于LSTM / BERT）中组合....
python机器学习入门之自然语言处理(NLP)工具Jieba的使用及解析
自然语言处理（NLP） 是指用算法对人类口头表达或书面提供的自然语言信息进行处理的技术，自然语言处理属于人工智能和语言学的交叉学科中文分词工具主要是Jieba。不仅能提供分词，还提供关键词提取和词性标注等功能。以下是Jieba分词的三种模式1:精确模式 试图将句子最精确的切开 适合文本分析2:全模式 把句子中所有可以成词的词语都扫描出来 速度非常快 但是不能解决歧义3:搜索引擎模式 在精确模式的....
②机器学习之自然语言处理——基于TfidfVectorizer和CountVectorizer及word2vec构建词向量矩阵（代码+原理）
代码实操import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer text = ["今天 上 NLP 课程", "今天 的 课程 有 意思" , "数据 课程 也有 意思"]...
①机器学习之自然语言处理——基于TfidfVectorizer和CountVectorizer及word2vec构建词向量矩阵（代码+原理）
理论知识准备前期我们对分词进行了详细的讲解，那么分词之后，哪些关键词对一个文档才是重要的？比如可以通过单词出现的次数，次数越多就表示越重要。构造文本特征向量Count （文档：空格连接的字符串)TFIDF （文档：空格连接的字符串)Word2Vec （文档：分词列表)TF-IDF 值单词的TF-IDF 值可以描述一个单词对文档的重要性，TF-IDF 值越大，则越重要。TF：全称是Term Fre....
机器学习自然语言处理之英文NLTK（代码+原理）
什么是自然语言处理？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。它研究如何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。简单地说，自然语言处理（ Natural Language Processing，简称 NLP）就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科。我们都知道，计算机是无法读懂我们人....
图数据科学和机器学习自然语言处理NLP概览
知识图谱neo4j的相关使用1. neo4j下载2. neo4j简单使用2.1创建节点及关系2.2 查询节点及关系2.3 删除节点及关系2.4 neo4j批量构建节点和关系3. py2neo的使用4. 相关算法链接1. neo4j下载neo4j下载地址及安装：https://neo4j.com/download/下载社区版neo4j不支持创建多个数据库怎么办？两种方法：修改neo4j.conf配....
机器学习（自然语言处理）—表的处理
数据处理项目经验：（数据处理时需要用到python中的pandas和numpy）第一步，将项目所需表头所在的总表读入并赋值，代码如下：data_info = pd.read_csv('***********.csv(此处输入的是表头总表所在的绝对路径)')2. 第二步，将所有表的相关表头信息分开从总表头表中提取出来并分别进行赋值columns_info=data_info[data_info[.....
阿里云机器学习PAI开源中文NLP算法框架EasyNLP，助力NLP大模型落地
作者：临在、岑鸣、熊兮一 导读随着 BERT、Megatron、GPT-3 等预训练模型在NLP领域取得瞩目的成果，越来越多团队投身到超大规模训练中，这使得训练模型的规模从亿级别发展到了千亿甚至万亿的规模。然而，这类超大规模的模型运用于实际场景中仍然有一些挑战。首先，模型参数量过大使得训练和推理速度过慢且部署成本极高；其次在很多实际场景中数据量不足的问题仍然制约着大模型在小样本场景中的应用，提高....
【教程免费下载】面向机器学习的自然语言标注
前言 本书的读者是那些使用计算机来处理自然语言的人。自然语言是指人类所说的任何一种语言，可以是当代语言（如英语、汉语、西班牙语），也可以指过去曾经使用过的语言（如拉丁语、古希腊语、梵语）。标注（annotation）是一个过程，它通过向文本中加入元数据来增强计算机执行自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的能力。特别地，我们考察如何通过标注将信息加入自.....
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