PyTorch 在自然语言处理中的应用案例研究
概述 PyTorch 是一个强大的开源机器学习框架,它为开发者提供了构建和训练深度学习模型的能力。在自然语言处理(NLP)领域,PyTorch 提供了一系列工具和库,使开发者能够快速地实现和测试新的想法。本文将介绍如何使用 PyTorch 来解决常见的 NLP 问题,包括文本分类和机器翻译,并提供具...
【人工智能】自然语言处理(NLP)的突破,关注NLP在机器翻译、情感分析、聊天机器人等方面的最新研究成果和应用案例。
自然语言处理(NLP)作为人工智能的一个重要分支,近年来取得了显著的突破,特别在机器翻译、情感分析、聊天机器人等领域取得了显著的研究成果和广泛的应用。以下是对这些领域最新研究成果和应用案例的概述,并附带相应的代码实例。 一、技术模型与算法 Transformer模型及其变种 BERT(Bidirectional Encoder Repr...
自然语言处理(NLP)是人工智能和语言学的一个交叉领域,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。
一、引言 自然语言处理(NLP)是人工智能和语言学的一个交叉领域,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。在Python中,nltk(Natural Language Toolkit)是一个广泛使用的NLP库,提供了许多用于文本处理和语言建模的工具。 二、安装nltk 首先...
基于深度学习的自然语言处理技术研究与进展
一、引言 自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它旨在让计算机能够理解和生成人类语言。随着深度学习技术的发展,NLP技术取得了显著进步,并在诸如机器翻译、情感分析、智能问答等多个领域得到广泛应用。本文将对基于深度学习的自然语言处理技术的原理、最新进展以及潜在应用进行探讨。 二、深度学习与自然语言处理 深度学习在NLP领域的应用,...
一年一总结的NLP年度进展,2021年有哪些研究热点?
2021 年已经过去,这一年里,机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)又出现了哪些研究热点呢?谷歌研究科学家 Sebastian Ruder 的年度总结如约而至。2021 年,ML 和 NLP 领域取得了很多激动人心的进展。在 Sebastian Ruder 的最新博客《ML and...
2023计算机领域顶会(A类)以及ACL 2023自然语言处理(NLP)研究子方向领域汇总
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对比学习(Contrastive Learning)在CV与NLP领域中的研究进展(三)
**实验效果:**对比学习过程中的ENCODER和MLM部分的Pretrained model是RoBerta和DistillRoBerta,pooling用的mean pooling。**扩展知识:**Bert vs RoBerta vs AlBert评测数据集是SentEval,SentEval是一个用于评估句子表征的工具包...
对比学习(Contrastive Learning)在CV与NLP领域中的研究进展(二)
对比学习方法(NLP)CV领域的对比学习研究在近两年风生水起,也逐渐影响到NLP领域,从2020年起,NLP领域逐渐有一些利用对比学习思想,自监督训练sentence-embedding的idea。我自己的调研中,通过如何运用Contrastive Learning思想,分成两类:损失...
对比学习(Contrastive Learning)在CV与NLP领域中的研究进展(一)
对比学习方法(CV)对比学习要做什么?有监督训练的典型问题,就是标注数据是有限的。目前NLP领域的经验,自监督预训练使用的数据量越大,模型越复杂,那么模型能够吸收的知识越多,对下游任务效果来说越好。这可能是自从Bert出现以来,一再被反复证明。所以对比学习的出现ÿ...
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