文字版PDF可使用fitz轻松获取PDF文档中的纯文字内容,再使用大模型进行问答(简化版RAG)。 示例Python代码如下(使用PDF文件为oppo_n3_flip.pdf): # -*- coding: utf-8 -*- import os import fitz from openai import OpenAI def get_pdf_content(pdf_path: str) -> st
各式各样的网站，可以是对某个模型的很好的讲解，或者是一些idea的集合，或者是tutorial，又或者是几个...
机器学习小抄(像背单词一样理解机器学习):地址: https://pan.baidu.com/s/1eQpA1DknCJCgjMS8QMLOJQ 提取码:b79u 在JupiterNotebook下利用python和一些数据科学库实现的nlp基础教程,包括情感分析,句子生成等nlp基本内容https://github.com/adashofdata/nlp-in-python-tutorial 东北大学自然语言处理实验室维护的自然...
slshan/nlp_tutorialPublic forked fromleerumor/nlp_tutorial NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork2 Star6 main 1Branch0Tags Code Latest commit Cannot retrieve latest commit at this time. History 20 Commits README.md ...
「Huggingface🤗 NLP笔记系列-第6集」最近跟着Huggingface上的NLP tutorial走了一遍,惊叹居然有如此好的讲解Transformers系列的NLP教程,于是决定记录一下学习的过程,分享我的笔记,可以算是官方教程的精简+注解版。但最推荐的,还是直接跟着官方教程来一遍,真是一种享受。
VAE 详细推导这里就不展开,各种 tutorial 也非常多。只要掌握变分推断和理解 reparametrization trick 就基本 ok 了。 下面进入正题。 — 01 — Generating Sentences From a Continuous Spaces 论文链接:https://aclweb.org/anthology/K/K16/K16-1002.pdf ...
《Tutorial on Text Classification (NLP) using ULMFiT and fastai Library in Python》(《在 Python 中使用 ULMFiT 和 fastai 库的文本分类(自然语言处理)教程》):https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/11/tutorial-text-classification-ulmfit-fastai-library/?utm_source=blog&utm_medium=top-pretrained-mod...
1.1 Talks, Tutorial, etcTalks and Tutorials:(2024) [NeurIPS Tutorial Causality for Large Language Models] (CausalNLP) Bernhard's Talk on Towards Causal NLP. [Video@EMNLP 2021 Workshop] (Vivid, beginner-friendly) Yoshua Bengio's Primer on the Future of Causality&NLP. [Video@ELLIS NLP Work...
paper:http://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf code:https://github.com/graykode/nlp-tutorial/tree/master/1-1.NNLM Bengio等人在2001年提出的NNLM是最经典的语言模型,属于n-gram,对每个token采用低维向量表示(摈弃one-hot,因为其元素之间正交,且会维度爆炸),算法的流程如上,实现: ...
管理 目录 写在前面 基础知识 机器学习 深度学习 自然语言处理 文献阅读 Google Scholar 会议论文 前沿进展 工具 动手实践 写在前面 任务一:基于深度学习的文本分类 任务二:基于 LSTM-CRF 的命名实体识别 任务三:Neural Machine Translation (NMT) 任务四:Transformer & PLM ...