基于深度学习的自然语言处理书
社区干货
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
语言学这几个学科的交叉学科,是通过计算机来解决人类自然语言的问题,尤其是通过编程去处理和分析大量的自然语言数据。如果将自然语言处理领域进行细分,那么它包括自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)两大子领域。细分领域包括文本分类、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要、阅读理解、知识图谱构建等领域。 近些年来,基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈...
AI 大模型探索 | 社区征文
# 前言> 2023年马上就要结束了,这一年对于整个互联网来说意义非凡。随着深度学习技术的不断进步,大规模预训练语言模型(以下简称大模型)在自然语言处理领域取得了显著进展,从年初的OpenAI发布的最新版本的语言大模型GPT-3,在准确性、灵活性、学习能力等方面均有显著提高,而GPT-3只能算是预热,真正的场子是在年中时OpenAI推出的ChatGPT,才算彻底热了起来,各大佬也开始搭建ChatGPT,来吸引用户体验,增加用户粘度。ChatGPT在对话交流...
爱校对入驻集简云平台,实现无代码集成数百款应用
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e831e1d154114e8eae53bd36e51b57cd~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494006&x-signature=9jTVrMDZ5sCwjJQqewpf6XlvuGc%3D) **PART.****1****爱校对介绍**源自清华大学人机交互实验室,通过深度学习技术在自然语言处理领域的创新应用,打造精准度更高、功能更强的文字校对产品,针对字...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
关于建筑运维这个传统行业如何应用自然语言NLP技术,实现机器能真正理解人类语言的技术途径,我认为作为产业界由2条技术途径可以考虑,一是,基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用的落地。在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等AI框架后,我将目标锁定在Volcengine 引擎基础的自然语言处理模块。选择Volcengine引擎的...
特惠活动
基于深度学习的自然语言处理书-优选内容
基于深度学习的自然语言处理书-相关内容
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了,我也是AIGC的深度依赖者。(当然写文不会用哈,只会辅助参考看一下相关知识,其实本人觉得深度使用的话,很多知识其实AIGC大模型是回答不好了,而且很多都是错误的答案。)** 。大语言模型是一种深度学习模型,特别是属于自然语言处理(NLP)的领域,一般是指包含数干亿... 大模型是语言模型发展的高级阶段,本节我们来梳理一下语言模型(Language Models,LM)的四个发展阶段,让读者可以更好地了解大模型是怎么进化出来的。具体分成了**统计语言模型**、**神经网络语言模型**、**预训练语...
字节跳动火山翻译斩获ACL 2021最佳论文
7月5日,自然语言处理(NLP)领域顶级学术会议ACL(The Association for Computational Linguistics:国际计算语言学协会)公布了本届会议的最佳论文,字节跳动火山翻译团队的论文《Vocabulary Learning via Optimal Tran... 大家无时无刻不在使用词表对语言进行向量化表示。在深度学习时代,词表构建基本上是所有自然语言处理任务的第一步工作。尽管现今也有了一些比较通用的词表处理方法,但是仍然没有办法回答最基础的问题:什么是最优词表...
技术人的 2023 漫谈 AI 语音体验之路|社区征文
# 目录- **谷歌的"谷歌文档语音输入"**- **小米的小爱同学**- **百度的“百度翻译”**- **苹果的“Siri”*** * *# 引言在这个时代,人工智能(AI)和音视频技术的深度融合成为一场科技变革的焦点。通过对AI与音视频的使用体验,我深刻感受到了这场变革所带来的深远影响。在过去的几年中,AI技术的进步为音视频领域注入了前所未有的活力。随着深度学习等技术的崛起,我们目睹了语音识别、人脸识别、自然语言处理等领...
SFT最佳实践
SFT(Supervised Finetune)简介在自然语言处理(NLP)领域,Supervised Finetuning(SFT)是一种至关重要的技术手段,用来提升大模型在某一特定领域的表现。通过精细的策划和实施,SFT能够指导模型的学习过程,确保其学习成... 书灰到夜深。"}]}{"messages": [{"role": "system", "content": "请根据古诗内容,仅回复作者的名字。"}, {"role": "user", "content": "孤灯照不寐,风雨满西林。多少关心事,书灰到夜深。"}, {"role": "assistant",...
大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文
学习一般特征表示,随后在一些任务上进行微调。这类迁移学习方法促进大型模型具有更强的泛化能力和适应性。- 自然语言理解的提升:大模型技术在自然语言理解行业拥有显著的提高。GPT(Generative Pre-trainedTransformer)为了代表大型语言模型,依据预训练和优化的方式,在文本生成、机器翻译、问答系统等任务中获得了显著的效果。- 图像识别和机器视觉进展:大模型技术也用于图像识别和机器视觉领域。依据深度卷积神经网络结构和...
技术人的 2023 总结之无处不在的 AI|社区征文
可以说让更多的人知道了 AI 技术在自然语言模型方面的巨大应用。从最初的通过 ChatGPT 一问一答的形式到后来的通过 ChatGPT 写代码,写算法,写文章等,为大家的工作带来了极大的便利。随后 ChatGPT 继续飞速进化,短短... 就是以深度学习和机器视觉技术为核心,提取图片内容特征、建立图像搜索引擎,是一款用于图片间相似性检索的平台型产品,深度学习正是 AI 的特点。再比如说 智能语音交互(Intelligent Speech Interaction),就是你所理...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... 没有接触过NLP(自然语言处理)的内容,这给理解VIT带来了一定的难度,但是为了紧跟时代潮流,我们还是得硬着头皮往transformer的浪潮里冲一冲。那么这里我准备做一个VIT的入门系列,打算一共分为三篇来讲述,计划如下:...
AI 助力后端开发的新趋势|社区征文
# 前言在过去几年,人工智能主要应用于自然语言处理、计算机视觉等前端开发领域。它能帮助开发者更好地理解用户需求,并提供个性化的体验。但是,随着时间的推进,我们开始注意到AI也开始渗透进入后端开发这个区域。... 随着人工智能核心技术如深度学习的成熟,后端开发也正从传统向智能化转变。它带来的不仅是自动化,更重要的是提升研发效率,降低运维成本。我相信在不久的将来,我们会看到越来越多AI技术被深入应用在后端各个环节中。...
