猿创征文｜【深度学习前沿应用】文本生成
【自然语言处理（NLP）】文本生成，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
OpenAI是什么？
在未来，人工智能将是一个巨大的行业。OpenAI正致力于创造一个生态系统，该系统能够使任何人都可以使用、分享和扩展其 AI技能。它为用户提供了一种新的方式，让任何人都可以学习新技术并且在这个世界上变得更好。
【自然语言处理（NLP）】基于循环神经网络实现情感分类
【自然语言处理（NLP）】基于循环神经网络实现情感分类，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
机器学习和人工智能之间的区别
人工智能和机器学习都是计算机科学的术语。本文讨论了一些要点，我们可以根据这些要点区分这两个术语。概述AI（人工智能）：人工智能一词由“人工”和“智能”两个词组成。人工是指由人类或非自然事物制造的东西，智能是指有理解或思考的能力。有一种误解认为人工智能是一个系统......
TF-IDF算法(原理+python代码实现）
目录前言一、TF-IDF的由来二、什么是TF-IDF？2.1 TF(Term Frequency)2.2 IDF(Inverse Document Frequency)2.3TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)三、TF-IDF应用四、代码
【自然语言处理（NLP）】基于ERNIE语言模型的文本语义匹配
【自然语言处理（NLP）】基于ERNIE语言模型的文本语义匹配，基于百度飞桨开发，参考于《自然语言处理实践》所作。
【自然语言处理（NLP）】基于序列到序列的中-英机器翻译
【自然语言处理（NLP）】基于序列到序列的中-英机器翻译，基于百度飞桨开发，参考于《自然语言处理实践》所作。
【数据科学项目02】：NLP应用之垃圾短信/邮件检测（端到端的项目）
随着产品和服务在线消费的增加，消费者面临着收件箱中大量垃圾邮件的巨大问题，这些垃圾邮件要么是基于促销的，要么是欺诈性的。由于这个原因，一些非常重要的消息/电子邮件被当做垃圾短信处理了。在本文中，我们将创建一个 垃圾短信/邮件检测模型，该模型将使用朴素贝叶斯和自然语言处理(NLP) 来确定是否为垃圾短
【NLP屠夫系列】- NER之实战BILSTM
【NLP屠夫系列】- NER之实战BILSTM了解什么是命名实体识别了解命名实体识别的作用了解命名实体识别常用方法- 了解医学文本特征
BERT详解：概念、原理与应用
对bert的原理，结构，预训练过程进行介绍
自注意力机制(Self-Attention)
自注意力机制
【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战（附源码、数据集和演示 超详细）
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ChatGPT入门指南
ChatGPT是基于聊天的生成预训练transformer模型的缩写，是一个强大的工具，可以以各种方式使用，以提高您在许多领域的生产力。ChatGPT是一种人工智能（AI）技术，被称为自然语言处理（NLP）模型由人工智能研发公司OpenAI创建。它使用机器学习算法来分析和理解书面或口头语言，然后根据
Spark 3.0 - 5.ML Pipeline 实战之电影影评情感分析
Pipeline 实战之豆瓣影评情感分析。
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重新思考的注意力机制，Performers是由谷歌，剑桥大学，DeepMind，和艾伦图灵研究所发布在2021 ICLR的论文已经超过500次引用
深度学习 Transformer架构解析
2018年10月，Google发出一篇论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》, BERT模型横空出世, 并横扫NLP领域11项任务的最佳成绩!而在BERT中发挥重要作用的
【GPT-3】第2章 使用 OpenAI API
尽管 GPT-3 是世界上最复杂和最复杂的语言模型，但它的功能被抽象为最终用户的简单“文本输入、文本输出”界面。本章将帮助你开始使用 Playground 接口，并介绍 OpenAI API 的技术细微差别，因为细节总是能揭示真正的瑰宝。要完成本章，您需要注册一个OpenAI 帐户位于。如果您还没有
Python数据分析（4）：jieba分词详解
jieba分词器1. jieba分词器的分词模式说明jieba分词器提供4种分词模式，并且支持简体/繁体分词、自定义词典、关键词提取、词性标注。（1）精确模式该模式会将句子最精确地切分开，适合在文本分析时使用。（2）全模式该模式会将句子中所有成词的词语都扫描出来，速度也非常快，缺点是不能解决歧义问题
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使用马尔可夫链构建文本生成器
本文中将介绍一个流行的机器学习项目——文本生成器，你将了解如何构建文本生成器，并了解如何实现马尔可夫链以实现更快的预测模型。
