2022年人工智能5大发展趋势
近几年随着各行业对于自动化需求的提高，为人工智能带了了一次巨大的提升机会。随着深度学习的开放，人工智能在几年中快速发展，由尖端技术慢慢向着开始普及在各行业和家庭生活中。以下是国外一家专注于开源和堆栈技术新闻网站TheNewStark盘点的2022年值得人们期待的五个人工智能发展趋势。趋势1：大型语言
5分钟 NLP系列—— 11 个词嵌入模型总结
TF-IDF, Word2Vec, GloVe, FastText, ELMO, CoVe, BERT, RoBERTa
做了个代码神器,让你敲代码6到起飞, 代码开源给大家【人工智能/自然语言处理】
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【NLP_事件抽取】基于条件随机场模型
数据预处理#!/usr/bin/env python# coding=utf-8from string import punctuationimport reimport codecs# 英文标点符号+中文标点符号# 未去除空格、换行符等（正则表达式以"/s"表示）punc = punctuatio
【一起入门NLP】中科院自然语言处理期末考试*总复习*：考前押题+考后题目回忆
明天期末考试，胡玥老师亲自出题，整理一下我觉得最最最重点的地方押押题????????目录题型第三章：深度学习基础第四章：语言模型+词向量第五章：注意力机制第六章：NLP基础任务第七章：预训练语言模型题型填空题 1分x20个简答题 7分x6个综合题 38分计算题：维特比算法设计题第三章：深度学习基础?
pandas计算dataframe两列数据值相等的行号、取出DataFrame中两列值相等的行号
pandas计算dataframe两列数据值相等的行号、取出DataFrame中两列值相等的行号
如何微调BERT模型进行文本分类
探索BERT并了解如何为任何文本分类任务对其进行微调
NLP 实战 (9) | CSDN topN指数月排行榜竞赛动画
开源一个 topn 词竞赛动画项目 topn_race:GitCode 仓库：https://gitcode.net/csdn/topn_race核心功能：输入：按月统计的topN词频数据输出：topN词频竞赛动画（可带音效）源码结构本项目基于开源项目：https://github.com/dexp
5分钟 NLP：使用 OpenNRE 进行关系提取
关系提取、知识图谱、实体和 OpenNRE
5个很少被提到但能提高NLP工作效率的Python库
本篇文章将分享5个很棒但是却不被常被提及的Python库，这些库可以帮你解决各种自然语言处理(NLP)工作。
【论文笔记】OPTIPROMPT：用prompt提取预训练模型中的客观事实
目录引言论文介绍1. Continuous prompt2. Prompt是否真的有用思考总结引言像BERT这样的预训练模型学习了大规模语料的词分布，同时也学习了语料中的客观事实。基于这样的直觉，Petroni et al. (2019)提出LAMA模型，首次从BERT中以完形填空的方式提取客观事实
恒源云_文本数据扩增时，哪些单词 (不) 应该被选择？
文章来源 | 恒源云社区(恒源云，专注 AI 行业的共享算力平台)原文地址 | 论文笔记原文作者 | Mathor我在，或者我不在，大佬就在那里，持续不断的发文！所以，我还是老老实实的搬运吧！正文开始：文本扩增（Text Augmentation）现在大部分人都在用，因为它可以帮助提升文本分类的效果
5分钟 NLP 系列： Word2Vec和Doc2Vec
CBOW 和 Skip-gram Word2Vec、DM 和 DBOW Doc2Vec
【NLP_命名实体识别】CRF++使用流程
重要参考用CRF做命名实体识别(一) - 简书 (jianshu.com)https://www.jianshu.com/p/12f2cdd86679(8条消息) 【windows下CRF++的安装与使用】_feng_zhiyu的博客-CSDN博客_crf++安装https://blog.csdn.
BERT 模型的知识蒸馏： DistilBERT 方法的理论和机制研究
在本文中，我们将探讨 DistilBERT [1] 方法背后的机制，该方法可用于提取任何类似 BERT 的模型。
