想象一下自己正在进行一个非常好的数据科学项目，还为了获得较好的结果用了最前沿的数据库。然后几天后，新一代前沿框架的出现，导致现有模型已经落后了。
在自然语言处理和知识图谱中，实体抽取、NER是一个基本任务，也是产业化应用NLP 和知识图谱的关键技术之一。BERT是一个大规模预训练模型，它通过精心设计的掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）来模拟人类对语言的认知，并对数十亿个词所组成的语料进行预训练而形成强大的基础语义，形成了效果卓绝的模型。通过 BERT来进行实体抽取、NER的方法是当前在NLP和知识图谱的产业化应用中最常用的方法，是效果与成本权衡下的最佳选择。本文详细讲解使用BERT来进行实体抽取，看完本文就会用当前工业界最佳的模型了。
近年来，人工智能生成内容（AIGC）在各行各业中崭露头角。AIGC通过生成文本、图像、音频和视频等多种形式的内容，为用户提供了丰富的体验和强大的工具。在这些技术中，自然语言处理（NLP）作为生成文本和理解语言的核心技术，起到了至关重要的作用。本文将深入探讨NLP技术在AIGC中的突破，并通过代码实例展示其应用。
摘要：本文将介绍大模型的基本概念、应用场景，并分享大模型的搭建与训练调优实战经验，还将探讨如何将大模型与其他技术结合，提高工作效率，并对热门大模型进行性能评估和部署实践，以及讨论大模型面临的技术挑战和安全威胁，并提出解决方案和安全策略，以确保其安全应用。
随着互联网的快速发展和大数据技术的不断成熟，用户推荐系统在各个应用领域变得越来越重要。本文将介绍如何利用大数据技术构建一个实时用户推荐系统。我们将通过结合Apache Kafka、Apache Spark和机器学习算法，实现一个高效、可扩展且准确的推荐系统。同时，本文还将提供具体的代码实例和技术深度解析，帮助读者更好地理解和实践。
近半年时间，腾讯混元大模型在2023年腾讯全球数字生态大会上正式亮相，并宣布对外开放至今，腾讯混元一直都是国内外技术圈关注的焦点，而且腾讯混元的诞生和对外开放也标志着国产大模型进入了长跑期，并且从过去的参数至上转向了实用优先的方，截至目前腾讯混元大模型已经吸引了国内外上百个业务的接入，并在代码处理水平和效果方面取得了显著的提升。根据腾讯的官方数据显示，腾讯混元大模型的代码处理水平提升超过了20%，在实测中其代码处理效果甚至超过了ChatGPT 6.34%，而且根据HumanEval的公开测试集指标显示，腾讯混元大模型也超过了业界头部开源代码大模型如Starcoder和Codellama等。
教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级（NCRE）体系调整”的通知，决定自2018年3月起，在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 一句话就可以“创作”一条视频 AI终于把魔抓伸向影视行业了 大家知道，制作一条视频需要很多步骤： 文案、录制、后期，等等 即便是简简单单的一条短视频，也要经过一通操作才能使之呈现。 但是，现在可要变天了！ 就在不久前，谷歌发布了名为“Dreamix”的视频生成产品。 好家伙啊 在官方演示中，你只需要一句话，就可以对现有视频进行“魔改“，直接替换生产新主角和新内容。 比如这里，输入了”一只白猫和一只橘猫在地板上“原视频里的狗子直接变成了两只猫。
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
在20世纪40年代和50年代，人工智能的概念开始浮现，但直到1956年的达特茅斯会议上，它才成为一个独立的学科领域。
自然语言处理是什么？谁需要学习自然语言处理？自然语言处理在哪些地方应用？相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况，作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础，并介绍使用这些知识的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性，其是一门多学科交叉的学科，初学者难以把握知识的广度和宽度，对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况，经过科学调研分析，选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍，然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析，最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
语音合成技术可以将任何文字信息转换成标准流畅的语音且进行朗读，相当于给机器装了一张人工合成的“嘴巴”。它是涉及多个学科，如声学、语言学、数字信号处理和计算机科学的一个交叉学科。 英伟达NeMo是一个用于构建先进的对话式AI模型的工具包，它内置集成了自动语音识别 (ASR)、自然语言处理 (NLP) 和语音合成 (TTS)的模型及方法，方便调用先进的预训练模型、快速完成对话式AI中各类子任务。 我们可以通过NeMo快速、方便地实现文字与语音之间的转换，让我们的文字会说话！ 7月28日，第3期英伟达x量子位NL
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 作者：车万翔（哈工大） 整理：李rumor ---- 最近几天被OpenAI推出的ChatGPT[1]刷屏了，其影响已经不仅局限于自然语言处理（NLP）圈，就连投资圈也开始蠢蠢欲动了，短短几天ChatGPT的用户数就超过了一百万。 通过众多网友以及我个人对其测试的结果看，ChatGPT的效果可以用惊艳来形容，具体结果在此就不赘述了。 不同于GPT-3刚推出时人们的反应，对ChatGPT大家发出更多的是赞叹之词。 聊天、问答、写作、编程等等，样样精通。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 有位朋友说，程序员的工作就是消灭自己的职业。 这么说或许是有些危险耸听了，不过随着近期ChatGPT的爆火，可以预见未来的程序员可能的确需要有更强的研究开发能力才能有更强的竞争力！ 面对ChatGPT带来的冲击，了解其背后的核心技术，才能在AI浪潮中狂飙！ 简单说，ChatGPT是通过预训练大语言模型，配以RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF，人类反馈强化学习）开发出来的AIGC产品，
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 阴雨绵绵的七月，适合宅家看书！ 7月的畅销新书榜，有哪些书突出重围？谁又是最大的黑马呢？ 让我们一起来看一下本月Top10畅销新书是哪几本吧！ ---- 01 ▊《时间记录：数据反映行为，行为改变数据》 剑飞 著 时间管理图书，助力万千读者精进成长的时间统计法 “番茄钟工作法”进阶版，刻意练习、放弃无效努力 学会职场断舍离，用对方法，你也可以成为一个很厉害的人 时间对每个人都是公平的，如何高效利用每天24小时，以创造出属于自己的独一无二的成果
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 月底啦，又到了每月畅销新书盘点的日子，来看看8月份有哪几本新书突出重围，霸榜TOP10吧！ ---- 01 ▊《剑指Offer（专项突破版）：数据结构与算法名企面试题精讲》 何海涛 著 百万程序员圆梦面试皇冠书再续新篇 本书代码用语言已从经典版的C/C++过渡到Java 以面试者|面试官双向视角剖析考点与解题思路 精选 119 道国内外名企高频面试题并深度拓展 针对面试难关，打通算法与数据结构突击捷径 读者可在力扣本书专区实时在线练习全部试题
机器之心报道 机器之心编辑部 3 月 21 日，在机器之心举办的 ChatGPT 及大模型技术大会上，哈尔滨工业大学计算学部长聘教授、博士生导师车万翔发表主题演讲《ChatGPT 浅析》，在演讲中，他回答了 ChatGPT 究竟解决了什么科学问题，是如何解决该问题的，以及未来还有哪些亟待解决的问题。 另外我们也了解到，车万翔教授大模型相关的科研成果也正在进行产业转化，机器之心后续将为大家带来报道。 以下为车万翔在机器之心 AI 科技年会上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 大家好，我是
原文：Deep Learning’s Most Important Ideas[1]
本周有李飞飞、朱玉可等的图像因果推理和吴恩达等的 NGBoost 新论文，同时还有第一个深度学习代码搜索综述论文、Adobe 用 GAN 生成角色的动画、Facebook 和 HuggingFace 推出的新代码库等。
1 算法channel 公众号才成立两个月，在这段日子，每天推送一篇算法，机器学习，深度学习相关的文章，包括： 算法的基本思想 算法的实例分析 有些算法的源代码的实现 案例实战 2 原创文章整理 1机器学习：不得不知的概念（1）2 机器学习：不得不知的概念（2）3 机器学习：不得不知的概念（3）4 回归分析简介5 最小二乘法：背后的假设和原理（前篇）6 最小二乘法原理（后）：梯度下降求权重参数7 机器学习之线性回归：算法兑现为python代码8 机器学习之线性回归：OLS 无偏估计及相关性python分析9
本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程大纲为：
深度学习（Deep Learning）属于非常前沿的学科，没有现成的的综合型教材，主要是通过阅读大量论文和代码练习来学习。值得读的经典论文很多，下面介绍的一些教程中多少都有提及，另外就是去google重要文献。代码方面推荐使用python为基础的theano框架，因为它比较偏底层，可以从细节掌握如何构建一个深度学习模块，而且方便结合python在数据领域的其它积累，例如numpy。当然到了生产环境你可以再考虑torch之类的框架。从代码角度切入学习的好处是，理解起来不会像理论切入那么枯燥，可以很快做起一个好
论文 1：SummAE: Zero-Shot Abstractive Text Summarization using Length-Agnostic Auto-Encoders
有人这样分类目前的人工智能：感知智能、运动智能、认知智能。在这三类智能里面，最复杂的也是人类所特有的认知智能，离不开自然语言处理技术的支持。 虽然说自然语言的研究历史虽然还不是很长，但近些年在NLP知名核心企业（谷歌、IBM、阿里巴巴等）推动下，取得的成绩，足以显示它在人工智能领域乃至整个计算机科学研究的重要性和广阔应用前景。 最关键的一点是NLP很容易转行，推荐、搜索、广告、语音都能转。NLP代表了序列建模的最高水平。很多技术是通用的。 最近两年，NLP在实际应用中取得了不错的成绩，在人机对话、问答系统、
随着物联网技术的迅猛发展，人与设备、设备与设备之间的互动已变得不再困难，而如何更加自然、高效、智能地实现交互则成为物联网领域新的挑战。
不久之前，从一个.dat文件中读取波形数据，通过一个自编码网络进行异常检测。所以特意在此写出来，咱从最基础的文件读写开始吧。
深度学习如日中天，热帖天天有，眼花缭乱，应接不暇。各种线上线下课程也顺风而来、层出不穷，有从入门到进阶、到精通、到放弃的版本，有从小学到中学、到大学、到跳槽的版本。特别是一些收费课程，大都借鉴国外开放课程的资料，但经常断章取义、含糊其词，东拼乱凑，违背开放共享、尊重原创的开源精神。事实上，这些课程更像是国外优秀课程的低配版、甚至山寨版。结合自身的学习历程，我们以为，童鞋们当直接学习第一手的原版课程，同时我们极度推崇“费曼学习技巧”，即按照“明确目标->以教促学->化整为零->总结提炼”四个步骤不断地迭代学习。
百亿规模参数，MOSS 的英文回答水平较中文更高。 作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 2月20日，复旦大学自然语言处理实验室发布对话式大型语言模型 MOSS，该模型由邱锡鹏教授带队完成发布，上海人工智能实验室提供有力支持。 作为一个语言模型，MOSS 可执行对话生成、编程、事实问答等系列任务，比如让它回答关于“AI 取代人类工作”的问题： 也可以通过列举具体的指令，请它帮忙推荐电影： 或者是生成一段 Python 代码实现快速排序： 可以看到，MOSS 回答流畅，在不同场景上都有不凡的表现。 MOSS
自动问答系统是当前自然语言处理领域一个非常热的方向。它综合运用了知识表示、信息检索、自然语言处理等技术。自动问答系统能够使用户以自然语言提问的形式而不是关键词的组合，提出信息查询需求，系统依据对问题进行分析，从各种数据资源中自动找出准确的答案。从系统功能上讲，自动问答分为开放域自动问答和限定域自动问答。开放域是指不限定问题领域，用户随意提问，系统从海量数据中寻找答案；限定域是指系统事先声明，只能回答某一个领域的问题，其他领域问题无法回答。 为了测试这个方面可行与否，近期，利用百度知道的相关问答语料，
形象生动的解释什么是Python的类与对象 | 一文带你了解什么是 " 对象的属性 " | 自动化测试在路上 | 函数及调用 今天接着给大家分享如何导入自定义模块，分享2种方法
Python是一种高级编程语言，它在机器学习、数据分析、Web开发等领域都有广泛的应用。与其他编程语言一样，Python也支持各种算法。本文将介绍5种常见的Python算法，包括查找算法、排序算法、递归算法、动态规划算法、贪心算法，并提供代码实例。
《动手学深度学习》是一本既能讲原理、又有实现和实际使用、不断更新、而且容易读的书。这本书⾯向希望了解深度学习，特别是对实际使⽤深度学习感兴趣的⼤学⽣、⼯程师和研究⼈员。不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识，从头开始解释每⼀个概念。
推荐github上的一个NLP代码教程：nlp-tutorial，教程中包含常见的NLP模型代码实现（基于TensorFlow和Pytorch），而且教程中的大多数NLP模型都使用少于100行代码。
在2017年，Transformer模型由论文《Attention is all you need》提出，最开始被应用于机器翻译任务上并取得了很好的效果。它摒弃了传统LSTM的串行结构，使用了基于Self Attention的模型结构，具有更好的并行计算能力，这使得它在大规模数据模型训练方面更有优势。
自然语言处理是人工智能领域研究的核心内容之一，近年来取得了快速进展和广泛应用，在学术界和企业界备受瞩目。
作者：申利彬 校对：孙涛 本文谈论自然语言处理中的情感分析及其在不同行业中的应用。 多数人不能准确把握人类的情感变化，我也不例外，但是计算机却可以做到这一点。基于上面的事实，我们要讲述一件你也许已经熟知的机器学习分支——自然语言处理（NLP）,这听起来很像计算机试图学习并理解我们平时说的“自然语言”。但是我们并不满足于此，我们要做一件神奇的事，那就是“情感分析”。听到计算机能分析人类情感这件事，很多人肯定会觉得有些不可思议，但这正是我们下面要谈论的。 📷 自然语言处理 我们稍微回顾一下，很多程序员都知道人与
Prompt Engineering，即提示工程，是一种新兴的技术领域，它主要研究如何设计有效的提示（Prompt）来引导用户生成特定的输出。随着自然语言处理技术的快速发展，特别是预训练语言模型（如 GPT-3）的崛起，Prompt Engineering 变得越来越重要。本文将介绍 Prompt Engineering 的一些基础知识，并分享一些思考。
我是14年毕业，专业是建筑环境与设备工程。当时由于不想做本专业画管道图纸工作，转到偏市场营销类的岗位。前两年在沈阳，后来朋友在北京开了一家空气净化器公司，然后受邀来到北京。在朋友公司工作的那一年越发觉得市场营销这一条路，对于我来说不太适合长期发展。正好我的朋友他之前在国外的时候从事过数据分析领域工作，所以离职后通过朋友的推荐找到了CDA数据分析研究院，开始了转行之路。
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
面对日新月异的技术创新以及差异化的业务场景挑战，传统的编码方式已经开始出现水土不服，难以完全应对日益增长的诉求。与此同时，新兴的通用 GenAI （人工智能技术）具有极具潜力来满足这一需求。
本系列是 斯坦福大学自然语言处理-cs224课程的笔记4：神经网络的反向传播的直观解释，前 4 篇笔记如下：深度学习和自然语言处理：介绍；斯坦福大学NLP-cs224课程笔记2：词向量；一文了解Word2vec之Skip-Gram训练网络的3种技术；TensorFlow 实战 3层网络求解嵌入词向量，附代码详解
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科，它们的关系如下图所示。这门学科研究的是如何通过机器学习等技术，让计算机学会处理人类语言，乃至实现终极目标–理解人类语言或人工智能。
对话系统是自然语言处理的一个热门话题，而自然语言理解则是对话系统的关键组成部分，现有的很多自然语言理解工具往往以服务的方式获取（Google 的 API.ai, Facebook 的 Wit.ai 等），使用这些服务往往需要向服务提供商提供自己的数据，并且根据自己业务调试模型很不方便。本文为大家介绍了一种新方法，即如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统。 在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上，来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具，并结合 r
首先，数学建模在字面上可以分解成数学+建模，即运用统计学、线性代数和积分学等数学知识，构建算法模型，通过模型来解决问题。数学建模往往是没有对与错，只有“更好”（better），就好像让你评价两个苹果哪个更好吃，只有好吃、不好吃或者更好吃，没有对与错。
自然语言处理(Nature Language Processing，简称NLP) 是人工智能（AI）的一个子领域。
自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来，其热度持续上升。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于使计算机能够理解、理解和生成自然语言。自然语言处理的发展历程经历了多个阶段，从最早的基于规则的方法到后来的统计学习和深度学习方法。本文将深入探讨自然语言处理的发展历程，结合实例演示，并提供详细的代码解释，同时介绍数据处理的关键步骤。
人工智能可分为深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序涉及、数据挖掘等六大领域。随着互联网的普及和社交网络的急速发展，自然语言相关数据海量增长。
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