【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战(附源码、数据集和演示 超详细)

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需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、自然语言处理与智能自然语言处理技术是智能客服应用的基础,在自然语言处理过程中,首先需要进行分词处理,这个过程通常基于统计学理论,分词的精细化可以提升智能客服的语言处理能力,统计分词和马尔可夫模型是常用的方法,但在非常用词汇的识别精度方面稍显逊色...

PyTorch搭建RNN联合嵌入模型(LSTM GRU)实现视觉问答(VQA)实战(超详细 附数据集和源码)

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需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、视觉问题简介视觉问答(VQA)是一种同时设计计算机视觉和自然语言处理的学习任务。简单来说,VQA就是对给定的图片进行问答,一个VQA系统以一张图片和一个关于这张图片形式自由,开放式的自然语言问题作为输入,生成一条自然语言答案作为输出,视觉问题系...

PyTorch搭建LSTM神经网络实现文本情感分析实战(附源码和数据集)

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需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、文本情感分析简介文本情感分析是指利用自然语言处理和文本挖掘技术,对带有情感色彩的主观性文本进行分析,处理和抽取的过程。接下来主要实现情感分类,情感分类又称为情感倾向性分析,是指对给定的文本,识别其中主观性文本的倾向是肯定的还是否定的,或者说是正面的...

LSTM神经网络实现对股市收盘价格的预测实战(python实现 附源码 超详细)

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源码或数据集请点赞关注收藏后评论区留言或者私信博主要由于独特的设计结构 LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。LSTM是一种含有LSTM区块(blocks)或其他的一种类神经网络,文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元,因为它可以记忆不定时间长度的数值,区块中有...

中文核心论文实战:基于通道注意力cbam+lstm的工业用电功率预测时间序列

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视频讲解:中文核心论文实战:基于通道注意力cbam+lstm的工业用电功率预测时间序列_哔哩哔哩_bilibili主要内容:数据展示: 效果展示: 完整代码:# pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # p...

LSTM+Transformer混合模型时间序列预测实战教学

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视频教学:LSTM+Transformer混合模型时间序列预测实战_哔哩哔哩_bilibili模型结果: 代码:# pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # pip install matplot...

交通流量预测LSTM实战 详细教学计算机毕设

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视频教学:交通流量预测LSTM实战详细教学_哔哩哔哩_bilibili结果展示:完整代码:import torch import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn ...

知识追踪实战:lstm+ Multi-head Attention注意力机制的学生做题成绩预测实战

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项目视频讲解:知识追踪实战:lstm+ Multi-head Attention注意力机制的学生做题成绩预测实战_哔哩哔哩_bilibilifrom collections import Counter import torch from torch import nn from torch imp...

keras搭建lstm水库流量预测实战

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数据:效果:  完整代码:# -*- coding: utf-8 -*- # 导入库pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple import pandas as pd import numpy as np...

LSTM长时间序列预测问题解决方案,多特征输出实战 完整代码数据+视频讲解

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视频讲解:LSTM长时间序列预测问题解决方案,多特征输出实战 完整代码数据_哔哩哔哩_bilibili问题:数据:结果:  完整代码:# -*- coding: utf-8 -*- # 导入库pip install o

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