所谓自然语言处理(Natural Language Processing,NLP),就是处理自然语言的科学。简单地说,它是一种能够让计算机理解人类语言的技术。 2. 如何让机器理解语言? 机器理解语言的前提是理解单词含义。我们的语言是由文字构成的,而语言的含义是由单词构成的,也就是说单词是含义的最小单位。因此,为了让计算机理解自然语言,首...
(4)基于word2vec 获得的单词的分布式表示内嵌了单词含义,在相似的上下文中使用的单词在单词向量空间上处于相近的位置;word2vec的单词的分布式表示的一个特性是可以基于向量的加减法运算来求解类推问题;word2vec的迁移学习能力非常重要,它的单词的分布式表示可以应用于各种各样的自然语言处理任务。 第7章 基于RNN生成文...
《深度学习进阶:自然语言处理》这本书将是你的理想选择。这本书涵盖了深度学习中的关键技术,包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等,帮助你全面掌握这些技术在自然语言处理中的应用。📚 本书特色: 结合大量示意图和Python代码,以“提出问题”、“思考解决问题的新方法”、“加以改善”的流程,逐步深入...
简介:在当今技术快速发展的背景下,深度学习作为一种强大的工具正在不断改进自然语言处理(NLP)应用的性能。本文探讨了如何利用深度学习模型,特别是Transformer架构,来优化和提升NLP应用的效果。通过详细的技术分析和实际案例,展示了这些先进技术如何应用于文本分类、情感分析和语言生成等领域,为读者提供了深入理解和实施的指导。
实验结果表明深度学习在图像处理、计算机视觉、语音识别、机器翻译、艺术、医学成像、医学信息处理、机器人与控制、生物等领域优于传统机器学习方法-信息学、自然语言处理 (NLP)、网络安全等等。本报告对 DL 方法的发展进行了简要调查，包括深度神经网络 (DNN)、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)，包括长短期...
ERNIE、ERNIE 3.0与ERNIE-等预训练模型在自然语言处理领域具有广泛的应用场景。例如,在文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等任务中,这些模型都能够取得较好的性能。此外,这些模型还可以应用于推荐系统、智能客服等领域,提高系统的智能化水平。 在实际应用中,我们可以根据具体任务的需求选择合适的预训练模型。例如,对...
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是计算机科学和人工智能的一个分支,专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP技术涉及处理和分析大量的自然语言文本,以实现多种应用,包括但不限于语音识别、文本翻译、情感分析、文本摘要和问答系统。 以下是自然语言处理技术的一些关键方面: ...
3.自然语言处理(NLP)领域的Transformer模型:BERT、GPT-1 / GPT-2 / GPT-3 / GPT-3.5 / GPT-4(模型的总体架构、输入和输出形式、预训练目标、预训练数据的选择和处理、词嵌入方法、GPT系列模型的改进与演化、……) 4.计算视觉(CV)领域的Transformer模型:DETR / ViT / Swin Transformer(DERT:基于Transformer的...
实体识别 优化方法、调参方法、可视化方法 4 应用与实践 实践:机器翻译 目录 1 自然语言处理概述 基本概念、技术概览 2 自然语言处理进阶 情感分析、机器阅读、自动问答、文本生成 3 多模态融合 多模态分类、多模态检索、命名实体识别 优化方法、调参方法、可视化方法 4 应用与实践 实践:机器翻译 什么是自然语言处理...
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是计算机科学和人工智能的一个分支,专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP技术涉及处理和分析大量的自然语言文本,以实现多种应用,包括但不限于语音识别、文本翻译、情感分析、文本摘要和问答系统。 以下是自然语言处理技术的一些关键方面: 分词(Tokenization):将文...