Director：构建视频智能体的 AI 框架，用自然语言执行搜索、编辑、合成和生成等复杂视频任务
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发非常感兴趣，我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用，也会不定期分享自己的想法和开源实例，欢迎关注我哦！ 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 快速阅读 功能：支持视频搜索、总结、剪辑创建等功能，集成多个 AI 项目和 API。 技术：基于后端推理引擎和代理架构，提供聊天式用户界面和高级视频播放工具。 应用：适用于视频内容管理...
从零开始构建nlp情感分析模型！
[TOC] 构建第一个情感分析模型 导入所需库 import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW from torch.utils.data import DataLoader, Dataset, random_split import pandas as pd fr....
构建智能搜索应用：Elasticsearch与自然语言处理的融合
摘要 随着大数据和人工智能技术的发展，用户对搜索应用的需求已经从简单的关键词匹配转向了更加智能化、人性化的交互方式。本文将探讨如何利用Elasticsearch和自然语言处理(NLP)技术构建一个能够理解用户意图并提供精准搜索结果的智能搜索系统。 1. 引言 在现代信息检索领域，传统的基于关键词的搜索方式已经不能满足用户日益增长的信息需求。为了提高搜索体验，开发人员开始采用更先进的技术，如...
PyTorch与Hugging Face Transformers：快速构建先进的NLP模型
概述 随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，深度学习模型已经成为了构建高质量NLP应用程序的关键。PyTorch 作为一种强大的深度学习框架，提供了灵活的 API 和高效的性能，非常适合于构建复杂的 NLP 模型。Hugging Face Transformers 库则是目前最流行的预训练模型库之一，它为 P...
构建NLP 开发问题之如何将模型导出为 ONNX、TensorRT 或 Tensorflow 格式以便部署
问题一：如何使用自己开发的 Tokenizer 与 transformers 库兼容？ 如何使用自己开发的 Tokenizer 与 transformers 库兼容？ 参考回答： 为了使用自己开发的 Tokenizer 与 transformers 库兼容，需要实现 transformers 库中 PreTrainedTokenizer 接口的相应方法...
构建NLP 开发问题之如何支持其他存储介质（如 HDFS、ODPS Volumn）在 transformers 框架中
问题一：datasets.IterableDataset.from_generator 函数中的 gen_kwargs 参数如何支持分布式训练？ datasets.IterableDataset.from_generator 函数中的 gen_kwargs 参数如何支持分布式训练？ 参考回答： datasets.IterableDataset.from...
构建NLP 开发问题之如何在数据加载框架中实现从两个ODPS表中分别读取正样本和负样本，并在batch内以1:1的方式混合
问题一：在NLP炼丹基础设施的样本处理部分，核心思路是什么？ 在NLP炼丹基础设施的样本处理部分，核心思路是什么？ 参考回答： 核心思路是函数式、流式、组合式处理，通过batch进行多路融合，并且对datasets库保持兼容。 关于本问题的更多回答可点击原文查看： https://developer.aliyun.com/as...
构建基于AI的自然语言处理系统
一、引言 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究的是如何使计算机理解和生成人类语言。随着深度学习技术的快速发展，基于AI的自然语言处理系统已经取得了显著的进步，并在多个领域得到了广泛应用。本文将介绍如何构建一个基于AI的自然语言处理系统，并探讨其中的关键技术和步骤。 二、需求分析 在构建基于A...
围绕 transformers 构建现代 NLP 开发环境
Intro 最近在 review 和重构团队的 NLP 炼丹基础设施，并基于 tranformers 库做了重新设计，本文将从“样本处理”，“模型开发”，“实验管理”，“工具链及可视化“ 几个角度介绍这项工作，并简单聊聊个人对“软件2.0”的看法。 样本处理 核心思路：函数式，流式，组合式，batch 做多路融合，对 datasets 兼容...
构建自然语言处理应用：文本分类和情感分析的实现
大家好！在这篇博客文章中，我们将探讨如何构建自然语言处理（NLP）应用程序，并重点介绍文本分类和情感分析的实现。NLP是人工智能领域的一个重要分支，它涉及处理和理解人类语言的能力。文本分类和情感分析是NLP的两个常见任务，可以应用于许多实际场景，如社交媒体监测、舆情分析和用户评论分类。...
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