试图探究BERT模型的原理及其在某些任务中表现出众的真正原因。BERT模型在其出现之后的一个时段内, 成为NLP任务的主流技术思想。这种思想也称为BERT学。 2 NLP常见的任务 NLP可以细分为自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU) 与 自然语言生成(Natural Language Generation,NLG) 两种情况。 2.1 基于文章处理的...
NLP实战一:Pytorch实现TextCNN文本分类 打包pytorchnlp测试数据 我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题,已上传至github,文本长度在20到30之间。一共10个类别,每类2万条。 机器学习AI算法工程 2024/07/04 4380 最全中文文本分类模型库,上手即用,附链接 机器学习神经网络深度学习人工智能pytorch ...
从CV 到 NLP 对于CV 领域的任务,上述对抗训练的流程可以顺利执行下来,因为图像可以视为普通的连续实数向量,Δx\Delta x 也是一个实数向量,因此 x+Δxx+\Delta x 依然可以是有意义的图像。但 NLP 不一样,NLP 的输入是文本,它本质上是 one-hot 向量,而两个不同的 one-hot 向量,其欧式距离恒为 2\sqrt {...
什么是信息抽取 信息抽取(Information Extraction, IE)是自然语言处理(NLP)中的一个关键任务,目标是从非结构化或半结构化数据(通常为文本)中识别和提取特定类型的信息。换句话说,信息抽取旨在将散在文本中的信息转化为结构化数据,如数据库、表格或特定格式的XML文件。 信息抽取的应用场景 信息抽取技术被广泛应用于多...
这篇文章主要介绍Pytorch中常用的几个循环神经网络模型,包括RNN,LSTM,GRU,以及其他相关知识点。 nn.Embedding 在使用各种NLP模型之前,需要将单词进行向量化,其中,pytorch自带一个Embedding层,用来实现单词的编码。Embedding层 随机初始化了一个查询表,他可以将一个词转换成一个词向量。需要注意的是,Embedding层输入的是...
第一阶段:PyTorch基础(第1-7天) 第1天:张量基础操作 知识点拆解: 张量创建方法 张量基本属性与操作 索引和切片 手动实现: import numpy as np # 创建张量等价物 tensor_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 张量操作 result = tensor_2d * 2 ...
【喂饭教程】DeepSeek-AI大模型全套教程(LLM+RAG实战+Langchain+国产大模型Chat GLM-4+DeepSeek部署+NLP新模型) 2491 23 09:23:14 App Python金融量化+股票交易,计算机博士讲解!入门到精通!绝对是全B站把python金融分析与量化交易讲的最透彻的教程了! 1056 19 05:10:31 App 为什么NLP要优先学Huggingface?1...
NLP实战二:Pytorch实现TextRNN文本分类 向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程 中文数据集 我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题,已上传至github,文本长度在20到30之间。一共10个类别,每类2万条。 类别:财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。
句法分析(Syntactic Parsing)是自然语言处理(NLP)中一个关键且不可或缺的任务。如果我们把自然语言看作一个庞大的建筑,那么句法分析就好比这座建筑的蓝图。正是因为有了这份蓝图,人们才能理解语言的结构,从而更准确地进行语义分析、情感分析或者机器翻译等高级任务。
深度解析NLP文本摘要技术:定义、应用与PyTorch实战 在本文中,我们深入探讨了自然语言处理中的文本摘要技术,从其定义、发展历程,到其主要任务和各种类型的技术方法。文章详细解析了抽取式、生成式摘要,并为每种方法提供了PyTorch实现代码。最后,文章总结了摘要技术的意义和未来的挑战,强调了其在信息过载时代的重要性。