自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是一种人工智能技术,它是指让计算机能够理解、处理和生成自然语言的能力
语言模型的研究起源于自然语言处理的核心问题——如何使计算机理解和生成自然语言。根据所采用技术的不同,语言模型的研究可以分为四个主要的发展阶段:统计语言模型、神经...
自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它使计算机能够理解、生成、分析和与人类语言进行交互。随着科技的不断发展,NLP技术得到了显著提升,尤其是在深...
在人工智能的迅猛发展进程中,自然语言处理(NLP)领域取得了令人瞩目的突破,而Transformer架构无疑是这场变革的核心驱动力。自从2017年在论文《Att...
在自然语言处理(NLP)领域,让计算机理解人类语言中的隐喻和象征,是迈向更高语言理解水平的关键一步。从“时间就是金钱”这样的概念隐喻,到文学作品里象征着坚韧的“...
正常项目的私钥和服务端证书会放在项目中或者外挂到linux服务器某个路径下,现在的需求是客户手动创建的新的证书,替换后项目证书仍然生效,且功能能正常使用。
本项目旨在利用自然语言处理(NLP)技术,开发一个高效的垃圾短信识别系统。通过分词、停用词处理、情感分析和机器学习模型,实现对垃圾短信的自动分类和识别,提高短信...
MiniCPM-o-2.6是OpenBMB(面壁智能)团队最近开源的多模态大语言模型。以MiniCPM-o-2.6作为基座多模态大模型,通过指令微调的方式实现特...
人工智能(AI)无疑是当前科技发展的热议话题,深刻影响着我们的生活、工作、娱乐以及未来的社会结构。从智能助手到自动驾驶,从医疗诊断到创意产业,AI正以前所未有的...
对于Transformer比传统序列模型RNN/LSTM具备优势的第一大原因就是强大的并行计算能力.
给定句子U = [u1, u2, ..., un], GPT训练语言模型时的目标是最大化下面的似然函数:
2017 年,Google 提出的 Transformer 架构(源于论文《Attention is All You Need》)在自然语言处理(NLP)领域掀...
混码现象,即在单一句子中混合多个语言的元素,是多语言社会中一种自然且普遍的现象[1,2,3]。特别是在印度,这个拥有丰富语言多样性的国家, speakers 往...
大型语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得了重大进展,其出色的泛化能力使其能够适应各种 Query 和任务。这些模型通常使用由高质量指令数据Gup...
这就是自然语言处理(NLP)的用武之地。NLP 是语言学、计算机科学和人工智能交汇的领域,它1通过 5 个步骤来分析大量文本,从而获得洞察,而不必逐字逐句地处理...
而且,在批量归一化中,训练时(基于一个批次)和推理时(使用移动平均值)的统计数据计算往往存在差异。而在自然语言处理(NLP)中,通常在推理时使用较小的批量大小。...
随着AI技术的不断发展,机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术成为AI教育的核心内容。通过开设专业课程,如机器学习导论、深度学习原理与实践、自然语言处理技术...
在人工智能的璀璨星空中,自然语言处理(NLP)无疑是一颗耀眼的明星。它致力于让计算机理解、分析和生成人类语言,从而实现人机之间更加自然流畅的交互。而词向量模型作...
情感分析是一种自然语言处理技术,旨在识别和提取文本中的情感信息。情感具有极性,如正面、负面或中性。同时,情感也有强度之分,例如强烈的正面情感或微弱的负面情感。
自然语言处理(NLP)处于计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域。它所聚焦的人类社会语言信息是无比丰富和复杂的,包括口语、书面语等各种形式。这种语言信息在日常生...