NLP参数高效迁移学习：Adapter方法——论文简读
NLP参数高效迁移学习：Adapter方法的深度解析 Houlsby N, Giurgiu A, Jastrzebski S, et al. Parameter-efficient transfer learning for NLP[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2019: 2790-2799. 第一章 引言...
【NLP自然语言处理】文本张量表示方法
学习目标 了解什么是文本张量表示及其作用 掌握如下三种文本张量表示的方法及其实现： one-hot编码 Word2vecWord Embedding 文本张量表示 将一段文本...
【NLP自然语言处理】文本处理的基本方法
学习目标 了解什么是分词, 词性标注, 命名实体识别及其它们的作用. 掌握如何使用分词工具jieba 掌握分词, 词性标注, 命名实体识别流行工具的使用方法. 什么是分词 分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。我们知道，在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文只是字、句和段能...
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...
自然语言生成任务中的5种采样方法介绍和Pytorch代码实现
1、Greedy Decoding Greedy Decoding在每个时间步选择当前条件概率最高的词语作为输出，直到生成结束。在贪婪解码中，生成模型根据输入序列，逐个时间步地预测输出序列中的每个词语。在每个时间步，模型根据当前的隐藏状态和已生成的部分序列计算每个词语的条件概率分布，模型选择具有最高条件概率的词语作为当前时间步的输出。这个词语成为下一个时间步的输入，生成过程持续直到满足某种终止.....
【Python自然语言处理】使用SVM、随机森林法、梯度法等多种方法对病人罹患癌症预测实战（超详细 附源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、数据集背景乳腺癌数据集是由加州大学欧文分校维护的 UCI 机器学习存储库。数据集包含 569 个恶性和良性肿瘤细胞样本。样本类别分布：良性357，恶性212数据集中的前两列分别存储样本的唯一 ID 编号和相应的诊断（M=恶性，B=良性）。第 3-32 列包含 30 个实值特征，这些特征是根据细胞核的数字化图像计算得出的，可用于构建模型来预测....
NLP自学习平台我们项目上需要使用nlp产品，请问他的调用方法和基础版本与高级版本的区别是什么？
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NLP文本生成全解析：从传统方法到预训练完整介绍
本文深入探讨了文本生成的多种方法，从传统的基于统计和模板的技术到现代的神经网络模型，尤其是LSTM和Transformer架构。文章还详细介绍了大型预训练模型如GPT在文本生成中的应用，并提供了Python和PyTorch的实现代码。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架....
NLP中我们对接了你们地址标准化里的姓名提取的功能，实际使用中发现提取不准确，有什么方法可以优化一？
NLP中我们对接了你们地址标准化里的姓名提取的功能，实际使用中发现提取不准确，有什么方法可以优化一下，可以提升提取准备率的？
资源受限如何提高模型效率？一文梳理NLP高效方法
如果硬件跟不上需求，我们可以尽可能提高算法效率。训练越来越大的深度学习模型已经成为过去十年的一个新兴趋势。如下图所示，模型参数量的不断增加让神经网络的性能越来越好，也产生了一些新的研究方向，但模型的问题也越来越多。首先，这类模型往往有访问限制，没有开源，或者即使开源，仍然需要大量的计算资源来运行。第二，这些网络模型的参数是不能通用的，因此需要大量的资源来进行训练和推导。第三，模型不能无限扩大，因....
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