检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)结合了检索 (Retrieval) 和生成 (Generation) 两个过程,旨在提高机器生成文本的相关性、准确性和多样性。RAG通过在生成文本输出之前先检索大量相关信息,然后将这些检索到的信息作为上下文输入到一个生成模型中,从而缓解了幻觉问题。
此图由作者使用本文分享的项目生成。几个月前,基于知识的问答(KBQA)还只是新奇事物。如今,对于任何人工智能爱好者来说,使用检索增强生成(RAG)实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展,令人着迷,而且每天都在变得更好。在我的最后一篇文章中,我分享了一种递归的RAG方法,用于根据大量文本语料库回答复杂查询的多跳推理式问答实现。
本博客是对文本摘要的简单介绍,可以作为当前该领域的实践总结。它描述了我们(一个RaRe 孵化计划中由三名学生组成的团队)是如何在该领域中对现有算法和Python工具进行了实验。
选自arXiv 机器之心编译 参与:机器之心编辑部 文本挖掘一直是十分重要的信息处理领域,因为不论是推荐系统、搜索系统还是其它广泛性应用,我们都需要借助文本挖掘的力量。本文先简述文本挖掘包括 NLP、
TF-IDF(Term Frequencey-Inverse Document Frequency)指词频-逆文档频率,它属于数值统计的范畴。使用TF-IDF,我们能够学习一个词对于数据集中的一个文档的重要性。
人生苦短,我用python!为什么很多人喜欢用python,因为包多呀,各种调包。但是调包有的时候也调的闹心,因为安装包不是失败就是很慢,很影响自己的工作进度,这里给出一个pip快速安装工具包的办法,希望能帮助到一些新入门python的同学们。
喵~当我们穿梭于代码的世界中,文档就像是那指路的灯塔。今天,作为猫头虎博主,我要引领大家探索Go语言的神器——Godoc。🔎 深入这篇文章,你将发现如何使用Godoc来维护和美化你的Go代码,使其通俗易懂,维护性更佳。让我们一起跳进Go的文档世界,探寻代码的秘密吧!
如何凭借“数据增强”技术获得吴恩达首届 Data-centric AI 竞赛的最佳创新奖?
吴恩达(英文名 Andrew Ng,是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一)在今年 6 月的时候宣布首届以数据为中心的人工智能(Data-centric AI)竞赛即将开赛,参赛“作品”的提交日期截止到9月初。10月初,吴恩达在其个人社交平台Twitter上向我们宣布了此次竞赛的获奖者,随后,也在其个人微信公众号上向我们简要介绍了竞赛的参与情况。
本案例适合作为大数据专业自然语言处理课程的配套教学案例。通过本案例,能够达到以下教学效果:
大数据文摘转载自微软亚洲研究院 自2019年以来,微软亚洲研究院在文档智能领域进行了诸多探索,开发出一系列多模态任务的文档基础模型 (Document Foundation Model),包括 LayoutLM (v1、v2、v3) 、LayoutXLM、MarkupLM 等。这些模型在诸如表单、收据、发票、报告等视觉富文本文档数据集上都取得了优异的表现,获得了学术界和产业界的广泛认可,并已应用在包括 Azure Form Recognizer、AI Builder、Microsoft Syntex 等在内
利用计算机将大量的文本进行处理,产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要,人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容,这不仅大大节省时间,更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力,已不能满足日益增长的信息需求,因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来,自动摘要、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。
安装虚拟环境:为了隔离依赖并防止与其他Python项目冲突,最好为ChatGPT开发创建一个虚拟环境。
在本文中,我们将研究如何处理文本数据,这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。文本数据通常由文档组成,文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。文本数据固有的非结构化(没有格式整齐的数据列)和嘈杂的特性使得机器学习方法更难直接处理原始文本数据。因此,在本文中,我们将采用动手实践的方法,探索从文本数据中提取有意义的特征的一些最流行和有效的策略。这些特征可以很容易地用于构建机器学习或深度学习模型。
介绍了一些传统但是被验证是非常有用的,现在都还在用的策略,用来对非结构化的文本数据提取特征。
由于最近需要进行组内的知识分享,因而借此机会将文本摘要的一些基本知识以及本人的一些实践经验做成文稿,一方面用来组内分享,一方面也是总结一下过去在该领域的一些心得体会。因个人的能力所限,本文实质上是对文本摘要的不完全总结,如有未能囊括的知识点,还请同学们多提意见,一起进步。
上一篇文章我们介绍了如何通过 MySQL 存储 Python 爬虫采集的内容,以及使用Python 与 MySQL 交互,这篇文章我们介绍如何通过 Python 读取文档。
前天用python进行文件操作的时候总是出现,“打开文件失败”或者“所要访问的文件不存在”,最后发现错误原因是:
智能文档分析(IDA)是指使用自然语言处理(NLP)和机器学习从非结构化数据(文本文档、社交媒体帖子、邮件、图像等)中获得洞察。由于80%的企业数据是非结构化的,因此IDA可以跨行业和业务功能提供切实的好处,例如改善遵从性和风险管理、提高内部运营效率和增强业务流程。
该指南分享了获取更好结果的策略和战术,适用于像GPT-4这样的大型语言模型(有时也称为GPT模型)。这里描述的方法有时可以组合使用以获得更好的效果。我们鼓励进行试验,找到最适合您的方法。
BERT和GPT-2之类的深度学习语言模型(language model, LM)有数十亿的参数,互联网上几乎所有的文本都已经参与了该模型的训练,它们提升了几乎所有自然语言处理(NLP)任务的技术水平,包括问题解答、对话机器人和文档理解等。
介绍 您是否曾经想过如何使用Sentence Transformers创建嵌入向量,并在诸如语义文本相似这样的下游任务中使用它们在本教程中,您将学习如何使用Sentence Transformers和Faiss构建一个基于向量的搜索引擎。代码地址会在本文的最后提供 为什么要构建基于向量的搜索引擎? 基于关键字的搜索引擎很容易使用,在大多数情况下工作得很好。你要求机器学习论文,他们会返回一堆包含精确匹配或接近变化的查询结果,就像机器学习一样。其中一些甚至可能返回包含查询的同义词或出现在类似上下文中的单词的结
在科技高速发展的今天,给我们带来了诸多的便利,但同时也带来了许多担忧,你是否有被大数据监控过?那种没有任何丝毫隐私的感觉怎么样?反正我很反感那种被监控的感觉。今天就给大家介绍一款可以保护你隐私的办公软件。
在线PDF转换器,阅读器 ONLYOFFICE在线编辑器的最新版本8.1已经发布,整个套件带来了30多个新功能和432个bug修复。这个强大的文档编辑器支持处理文本文档、电子表格、演示文稿、可填写的表单和PDF,并允许多人在线协作,同时支持AI集成。它可以在Windows、Linux、Android和iOS上使用,包括网页、电脑桌面和手机/平板等移动设备。该版本包括社区版(适合个人使用)、开发者版(商业用途)和企业版(企业内部使用)。
在不想去读长篇大论的时候,让电脑帮助我们提炼文章的摘要,这简直是懒癌患者福音,还能大大节约时间。
文本摘要:许多文本挖掘应用程序需要总结文本文档,以便对大型文档或某一主题的文档集合做出简要概述。
RAPTOR(Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval)是一种创建新的检索增强型语言模型,它通过嵌入、聚类和摘要文本模块来构建一个从底层到高层具有不同摘要层的树状结构。这种方法允許模型在推理时从这棵树中检索信息,实现跨文本的不同抽象层的整合。RAPTOR的相关性创新在于它构建了文本摘要的方法,以不同尺度检索上下文的能力,并在多个任务上展示超越传统检索增强语言模型的性能。
本文介绍了RAG以及RAG pipeline的整个流程,包括请求转换、路由和请求构造、索引和检索、生成和评估等,其中引用了大量有价值的论文。
关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中,我总结了最常用的自动提取关键字的方法。
关于大型语言模型(LLMs)的应用落地,目前最值的关注要数文档问答了。其主要的工作思路是将文档进行文本分割存入向量数据库,当遇到问题请求的时候,依据问题检索出向量数据库相关的文章片段,通过Prompt引导大模型给出答案。然而,该方法对于纯文本文档QA效果较好,当面对PDF、网页和演示文稿等不同文档结构时却存在一定的挑战。
NetworkX是一款Python的软件包,用于创造、操作复杂网络,以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。 有了NetworkX你就可以用标准或者不标准的数据格式加载或者存储网络,它可以产生许多种类的随机网络或经典网络,也可以分析网络结构,建立网络模型,设计新的网络算法,绘制网络等等。 如果在此之前你还不太了解Python,戳这里——>
如果让你来设计一个算法来分析以下段落,你会怎么做? Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a giant raven perched at the treetop. Under the afternoon sun, the raven gleamed ma
聚类算法在机器学习和数据挖掘中占有重要的地位,它们用于自动地将数据分组成有意义的集群。KMeans聚类算法是其中最简单、最常用的一种。在本篇文章中,我们将深入探讨KMeans聚类算法的原理、优缺点、变体和实际应用。首先,让我们了解一下聚类和KMeans算法的基础概念。
b.如果X是2段文本(X1,X2),则是可以抽象为句对分类问题。如下所示 i:如NLI等任务。
模糊的数据可以说是一般应用程序中最常见的错误和问题的来源之一。虽然 Swift 通过其强大的类型系统和完善的编译器帮助我们避免了许多含糊不清的来源——但只要我们无法在编译时保证某个数据总是符合我们的要求,就总是有风险,我们最终会处于含糊不清或不可预测的状态。
全世界有近7000种语言,其中约一半被认为是濒危语言。 这意味着他们中的许多人不在学校教授,语言不在商业或政府中使用,并且经常与计算机键盘不兼容。
深度学习往往需要大量数据,不然就会出现过度拟合,本文作者提出了一些在文本数据量不够大的时候可用的一些实用方法,从而赋予小数据集以价值。
考虑一款旨在识别和分类野生动物照片的 AI 驱动的图像识别应用程序。您上传一张远足时拍摄的照片,几分钟后,该应用程序不仅识别出照片中的动物,还提供了有关其物种、栖息地和保护状态的详细信息。这种应用程序可以通过模型组合构建,这是一种多个人工智能模型协作从不同角度分析和解释图像的技术。
前面说到了使用FileSystemObject的OpenTextFile函数,使用对象浏览器看看这个函数:
你从初次实验中学到了什么呢?为了提高可扩展性,需提高程序的模块化程度(将功能放在独立的组件中)。要提高模块化程度,方法之一是采用面向对象设计。你需要找出一些抽象,让程序在变得复杂时也易于管理。下面先来列举一些潜在的组件。
FileSystemObjectc操作文本文件是通过OpenTextFile的函数,它能够返回一个TextStream对象,TextStream对象封装好了对文本文档的一些常用的操作,让我们试试如何来写入一个文本文档:
文本数据通常是由表示单词、句子,或者段落的文本流组成。由于文本数据非结构化(并不是整齐的格式化的数据表格)的特征和充满噪声的本质,很难直接将机器学习方法应用在原始文本数据中。在本文中,我们将通过实践的方法,探索从文本数据提取出有意义的特征的一些普遍且有效的策略,提取出的特征极易用来构建机器学习或深度学习模型。 研究动机 想要构建性能优良的机器学习模型,特征工程必不可少。有时候,可能只需要一个优秀的特征,你就能赢得 Kaggle 挑战赛的胜利!对于非结构化的文本数据来说,特征工程更加重要,因为我们需要将文
ChatGPT 的出现让大模型再一次成为业界的关注热点,然而,并不是每个组织都要去训练及生成大模型的,而且各个组织的技术积累和计算资源也不太允许这样去做。更多的时候, 我们还是基于大模型开发业务应用。所谓智能原生(AI Native),往往是指那些没有大模型就无法成立的应用,那是一些新的业务机会和挑战。很多时候, 我们还只是Applied AI, 即通过AI 尤其是大模型为应用赋能。
原文链接:https://github.com/fighting41love/funNLP
链接:https://blog.csdn.net/choose_c/article/details/96690798
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云