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其中最常见的方法是使用隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)或条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)。这些模型通过学习大型语料库的词语出现频率和上下文信息,来推断最可能的切分方式。这些方法需要大量的训练数据来获得准确的切分结果。 3. 基于机器学习的分词:使用机器学习算法来自动学习分词模型。例如,可以...
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我愿称之为【NLP自然语言处理】天花板教程,NLTK/Spacy/可视化/文本分析/HMM隐马尔科夫模型/LSTM情感分析一次学透!!! 628 -- 2:20:36 App B站强推!绝对保姆级教程,同济大佬从零到一讲解【llama3】微调、量化、部署及应用,全程大白话讲解绝对通俗易懂! 2673 28 11:58:21 App 这绝对是全网最全的Transformer,VI...
《大模型预训练》实战-基于大型语言模型的信息抽取实战。 项目简介 针对信息抽取数据集,对ChatGLM模型进行微调,帮助读者深入了解大型语言模型在微调过程中的原理、流程和注意事项等。 项目主要结构如下: data 存放数据的文件夹 ori_data.json 原始信息抽取数据 ...
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