【机器学习】自然语言处理（NLP）领域革命性突破的模型——Transformer
引言 在自然语言处理领域，传统的循环神经网络和长短时记忆网络虽然取得了一定的成果，但在处理长序列时会出现梯度消失或梯度爆炸的问题，这限制了它们的性能。 为了解决这些问题，谷歌提出了Transformer模型。该模型采...
探索机器学习中的自然语言处理技术
随着人工智能技术的迅猛发展，自然语言处理（NLP）作为其重要分支之一，越来越多地被应用于各种实际场景中，如智能客服、语音识别、机器翻译等。机器学习作为实现NLP的核心技术之一，提供了从数据中自动学习和提取特征的强大能力。本文将围绕机器学习在NLP领域的应用进行详细讨论。 首先，我们需要了解自然语言处...
百度2024校招机器学习、数据挖掘、自然语言处理方向面试经历
本文介绍2024届秋招中，百度的机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师岗位一面的面试基本情况、提问问题、代码题目等。 8月初参与了百度提前批的机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师岗位面试，所在部门是搜索方向的。一面结束之后就知道凉了，分享一下一面凉经。 其中，感觉提问环节会问得很细致，而且面试官会根据你前一个问题的回答，来进一步追问，考察对机器学习、深度学习算法原理的细致理解。面试官很....
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....
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....
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....
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....
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[.....
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