NLP 模型的实现步骤 1. 数据准备 2. 数据预处理 3. 模型的构建和训练 4. 文本生成 在介绍实现一个 NLP 模型步骤之前,我们先来了解一下什么是 NLP 模型。 如果你已经很了解这部分,可直接跳到第二部分“NLP 模型的实现步骤”继续阅读。 NLP 模型简介 NLP,即“自然语言处理”,全称 Natural Language Processing...
NLP是一门工程学科,它的目标是构建能够处理、分析和生成人类语言的机器。NLP的发展源自计算语言学,它不仅关注理论框架的建立,更侧重于实际技术的开发和应用。 重要性 NLP在日常生活中扮演着越来越重要的角色。从零售业的客户服务聊天机器人到医疗领域的电子健康记录解读,NLP技术正被广泛应用于各个领域,极大地提高了工...
深度学习在NLP中的应用——TextCNN 1. 概述 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的提出使得深度学习在计算机视觉领域得到了飞速的发展,大量基于CNN的算法模型被提出,同时深度学习算法在多个视觉领域实现了突破。最初在文本领域,主要使用的深度学习模型是RNN,LSTM等,既然CNN在图像领域得到广泛的应用,能否将CNN...
深度学习-NLP 提到自然语言处理(NLP),首先需要了解什么是自然语言处理。下面的定义摘自百度百科。 自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一...
腾讯云NLP 技术(NLP)深度整合了腾讯内部的 NLP 技术,提供多项智能文本处理和文本生成能力,包括词法分析、相似词召回、词相似度、句子相似度、文本润色、句子纠错、文本补全、句子生成等。满足各行业的文本智能需求。
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NLP的全称是Natuarl Language Processing,中文意思是自然语言处理,是人工智能领域的一个重要方向 自然语言处理(NLP)的一个最伟大的方面是跨越多个领域的计算研究,从人工智能到计算语言学的多个计算研究领域都在研究计算机与人类语言之间的相互作用。它主要关注计算机如何准确并快速地处理大量的自然语言语料库。什么是自然语...
NLP-LOVE / ML-NLP Star 16.6k Code Issues Pull requests 此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现,也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。 nlp machine-learning deep-learning Updated Jun 21, 2022 Jupyter Notebook dair-ai / ML-YouTu...
在“NLP理解层次模型”中，提到思考有六个层次，并且有高低之分。也就说说：低纬度的视角看某个问题，觉得无法解决的时候，提高思考的卫裤，也许就变得易如反掌了。我用简单的案例来说明一下这六个层次。层次一：环境 这里的环境指的是：时间地点人物。也就是你身边的人——同事、领导、朋友、家人；你所处的...
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