自然语言处理

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小样本数据分类任务参考代码

小样本数据分类任务 提高一个参考的比赛代码,欢迎大家讨论,代码地址:https://github.com/effort-yq/mydemo 目前排在第四,大家多冲榜
toptop550  1  评论

从算法竞赛的角度来看 Go 语言基础语法

前言 本文将从算法竞赛的角度来评价Go语言,探讨其在这个激烈竞争的舞台上的优势与特点。Go语言作为一门新兴的编程语言,具有许多令人称赞的特性,例如简洁而强大的语法、原生支持的并发编程、出色的性能表现等,这些优势究竟能使其在算法竞赛中展现出独特的魅力吗?那就让我们来看看吧。 优势 语言特...
DF1667199707902407  有用  评论

什么是机器翻译,现代机器翻译系统是如何工作的?

通过预训练模型和多模态翻译等技术,提高了翻译质量和多语言支持。
热血舒克483  有用  评论
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什么是机器翻译,现代机器翻译系统是如何工作的?

NMT模型将输入文本分解为子词或词语,并通过编码和解码过程来翻译文本。模型通过大规模并行训练来学习翻译规则和语境信息。
热血舒克483  有用  评论
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什么是机器翻译,现代机器翻译系统是如何工作的?

还可以用于自动语音翻译,将口语转化为文本并翻译成另一种语言,支持实时多语言沟通。
土斯基483  有用  评论
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什么是文本情感分析,以及它有哪些实际应用?

在市场调研中发挥重要作用,帮助企业了解消费者对产品或广告的感受,指导市场战略。
土斯基364  有用  评论
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什么是命名实体识别(NER),以及它在自然语言处理中的应用是什么?

社交媒体监测是另一个应用领域,NER可以帮助分析用户在社交媒体上提及的品牌、产品或事件,以了解公众情感反应。
DF1684924647751511  有用  评论
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什么是机器翻译,现代机器翻译系统是如何工作的?

机器翻译广泛应用于文档翻译、跨语言通信和多语言内容生成,如在线翻译服务和国际商务交流。
DF1684924647751483  有用  评论
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什么是机器翻译,现代机器翻译系统是如何工作的?

机器翻译是将一种语言的文本翻译成另一种语言的自动化过程。现代机器翻译系统采用神经机器翻译(NMT)技术,通过深度神经网络将源语言文本映射到目标语言。
DF运营小姐姐483  有用  评论
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2023-09-17 16:37:07

最近在毕设开题,应用统计专硕研究生有什么题目方向推荐吗?目前想做点自然语言方面的,但是苦于没有数据。其他方向也行,能毕业就成。谢谢大家,大家的意见我都会仔细看。
DF1652253391976302  有用  评论

什么是文本情感分析,以及它有哪些实际应用?

文本情感分析是一项NLP任务,旨在确定文本的情感极性,包括正面、负面和中性。社交媒体监测是一个主要应用领域,用于了解产品或事件在公众中引发的情感反应。
DF运营小姐姐364  有用  评论
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什么是命名实体识别(NER),以及它在自然语言处理中的应用是什么?

有助于构建知识图谱,将文本中的实体关系建模,用于智能搜索和语义理解。这在智能助手和虚拟助手中有广泛应用。
DF000177511  有用  评论
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什么是文本情感分析,以及它有哪些实际应用?

在客户服务中,情感分析有助于自动识别和响应用户的情感,提高客户满意度,减少投诉。
DF000177364  有用  评论
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什么是命名实体识别(NER),以及它在自然语言处理中的应用是什么?

政府部门可以使用NER来处理大量法律文件,自动识别和分类相关法律条款和实体,提高效率
DF1684924647751511  有用  评论
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什么是命名实体识别(NER),以及它在自然语言处理中的应用是什么?

NER还可用于改善搜索引擎的性能,通过将搜索结果与特定命名实体相关联,提供更准确的搜索结果。在生物医学领域,NER有助于从科学文献中识别疾病名称和基因名,支持疾病研究。
DF运营小姐姐511  有用  6
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什么是命名实体识别(NER),以及它在自然语言处理中的应用是什么?

命名实体识别(NER)是NLP中的一项关键任务,它旨在从文本中识别和分类特定实体,如人名、地名、组织机构等。NER广泛应用于信息抽取、问答系统和实体链接等领域。例如,它可用于从新闻文章中提取事件详细信息。
DF运营小姐姐511  有用  评论
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什么是命名实体识别(NER),以及它在自然语言处理中的应用是什么?

政府部门可以使用NER来处理大量法律文件,自动识别和分类相关法律条款和实体,提高效率。
写代码不头秃511  有用  评论
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时序知识图谱常用的解决思路都有哪些?

时间信息的建模可以通过为实体和关系引入时间属性,或者采用时间戳、时间段等方式来标记事件发生的时刻。为了准确表达事件的历史顺序,一种常见的策略是引入时序关系,将实体之间的关系随着时间的推移进行建模。使用时间序列模型,如ARIMA、LSTM等,能够更好地捕捉事件发展的趋势和变化。时间推理方面...
艾瑞娅431  有用  评论
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时序知识图谱常用的解决思路都有哪些?

时序知识图谱的构建和分析涉及多种解决思路,主要集中在时间信息的表示、事件历史顺序建模以及时间推理等方面。首先,为了处理时间信息,常用的方法包括将时间作为实体属性,以及使用时间戳或时间区间来标记事件发生的时间点。其次,针对事件历史顺序的建模,常见策略包括引入时序关系来表示实体在不同...
DF运营小姐姐431  有用  评论
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时序知识图谱和常规三元组有什么区别?

时序知识图谱强调时间属性,通过将时间融入实体和关系中,准确地表示不同时间点发生的事件和关联,使得时序知识图谱能够更好地建模事件发展的历史顺序,同时也为时间相关的推理和分析提供了基础。在时序知识图谱中,时间不再仅仅是一个次要的背景信息,而成为了揭示实体之间关系演化和趋势的重要维度。...
jia10086497  有用  评论
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时序知识图谱和常规三元组有什么区别?

常规三元组主要聚焦于实体之间的静态关系,通常不包含关于时间的详细信息。相比之下,时序知识图谱强调时间属性的重要性,通过将时间维度融入实体和关系之中,精确地表达在不同时间点发生的事件和关联。这使得时序知识图谱能够更好地追踪事件的历史发展轨迹,为时间相关的推理和分析提供了有力基础。引...
艾瑞娅497  有用  评论
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论文问题探讨

pdf打不开。。。。
乌鸦拖拉机481  有用  评论
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如何在SAM时代下打造高效的高性能计算大模型训练平台

关键词:SAM;PCB;SA-1B;Prompt;CV;NLP;PLM;BERT;ZSL;task;zero-shot;data;H100、H800、A100、A800、LLaMA、Transformer、OpenAI、GQA、RMSNorm、SFT、RTX 4090、A6000、AIGC、CHATGLM、LLVM、LLMs、GLM、NLP、AGI、HPC、GPU、CPU、CPU+GPU、英伟达、Nvidia、英特尔、AMD、高性能计算、高性...
深度学习服务器356  有用  评论

英伟达 H100 vs. 苹果M2,大模型训练,哪款性价比更高?

关键词:M2 芯片;Ultra;M1 芯片;UltraFusion;ULTRAMAN;RTX4090、A800;A100;H100;LLAMA、LM、AIGC、CHATGLM、LLVM、LLM、LLMs、GLM、NLP、ChatGPT、AGI、HPC、GPU、CPU、CPU+GPU、英伟达、Nvidia、英特尔、AMD、高性能计算、高性能服务器、蓝海大脑、多元异构算力、高性能计算、大模型训练、大型...
深度学习服务器539  有用  评论

通往AGI之路:揭秘英伟达A100、A800、H800、V100在高性能计算与大模型训练中的霸主地位

AGI | NLP | A100 | H100 | Nvidia | Aurora GPT| LLM | A800 | V100 | Intel | ChatGPT 日前,随着深度学习、高性能计算、大模型训练等技术的保驾护航,通用人工智能时代即将到来。各个厂商也都在紧锣密鼓的布局,如英伟达前段时间发布GH 200包含 36 个 NVLink 开关,将 256 个 GH200 Grace Hopper 芯...
深度学习服务器344  有用  评论

python自然语言处理技术分析辰东的《完美世界》

本篇文章的灵感主要来源于网上各种各样的关于自然语言分析的教程。曾记得我N年前读过《完美世界》。突然有种想分析其人物关系的冲动。当然现在我已经对里面主人公忘得一干二净,正好排除外界因素来检测文本处理人物关系是否正确。 首先介绍一下本篇文章的主要内容。第一步先统计小说里面出现的TOP20高...
艾瑞娅452  1  1

人工智能应用落地的两难

人工智能应用落地的两难 一直以来,人工智能难以落地的讨论不绝于耳。一方面是各高校研究机构,层出不穷的模型和算法,不断刷新着各项指标,另一方面,却迟迟不见这些最新的科研成果转化落地。 各研究机构、学者团体,手握这些最新的科研材料,只能或者kaggle、天池刷刷比赛,或者去参加各种会议刷刷论...
DF1604041176824417  1  评论

 

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