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標簽 > 自然語言處理
自然語言處理( Natural Language Processing, NLP)是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。
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Python 是一種動態類型(dynamically-typed),面向對象的解釋式(interpreted)編程語言。雖然它的主要優勢在于允許編程人員...
能不能用文本處理的方法,得到《三國演義》中的人物社交網絡再進行分析呢?
對這個問題,我們可以用網絡中的排序算法解決。PageRank就是這樣的一個典型方法,它本來是搜索引擎利用網站之間的聯系對搜索結果進行排序的方法,不過對人...
GPT,全稱Generative Pretrained Transformer,是OpenAI公司在自然語言處理(NLP)領域的一項重大創新。這一模型不...
在人工智能和自然語言處理(NLP)領域,大型語言模型(Large Language Model,簡稱LLM)的興起極大地推動了技術的進步和應用的發展。L...
在自然語言處理(NLP)領域,Transformer模型以其卓越的性能和廣泛的應用前景,成為了近年來最引人注目的技術之一。Transformer模型由谷...
2024-07-10 標簽:語言模型Transformer自然語言處理 2878 0
語音識別和自然語言處理是人工智能領域的兩個重要分支,它們在很多方面有著緊密的聯系,同時也存在一些明顯的區別。本文將詳細介紹語音識別和自然語言處理的區別和...
是否可以利用全局語義上下文改進QuickType鍵盤的單詞預測?
從理想的角度看,像LSM這種計算全局共現的方法其實是最接近真正的語義嵌入的,因為它們捕獲的是整個文本傳達的語義概念的統計信息。相比之下,基于預測的神經網...
隨著人工智能和深度學習程序在未來幾年的蓬勃發展,自然語言處理(NLP)將日益普及,而且必要性也與日俱增。PyTorch 自然語言處理是實現這些程序的不錯選擇。
卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)是一種深度學習算法,廣泛應用于圖像識別、自然語言處理等領域。本文將...
為什么bigram或者trigram的LM很重要呢?去做一個語言模型的問題,實現深度模型之前,第一步其實就要寫一個bigram或者trigram的LM。...
循環神經網絡(Recurrent Neural Network,簡稱RNN)是一種具有記憶功能的神經網絡,能夠處理序列數據,廣泛應用于自然語言處理、語音...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是一種深度學習模型,廣泛應用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域。...
遞歸神經網絡(Recurrent Neural Networks,簡稱RNN)是一種具有循環結構的神經網絡,其核心特點是能夠處理序列數據,并對序列中的信...
Prompt Learning是自然語言處理中的一種技術,它通過設計一些提示語(prompt)來指導模型在執行任務時進行學習和推理。
然而隨著模型的不斷擴大,其訓練過程也變得更加困難,比如會出現訓練不收斂等問題。這就需要大量的手動調參工作來解決,而這不僅會造成資源浪費,還會產生不可預估...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)中的卷積操作是其核心組成部分,對于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領...
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