本文将从什么是CNN？什么是RNN？什么是LSTM？什么是Transformer？四个问题，简单介绍神经网络结构。
有一天，我请我最喜欢的大型语言模型（LLM）帮助我向我快 4 岁的孩子解释向量。几秒后，它就催生了一个充满神话生物、魔法和向量的故事。瞧！我为一本新的儿童读物绘制了草图，它给人留下了深刻的印象，因为独角兽被称为"LuminaVec"。
在平时编码中，其实我们或多或少的已经接触到这个解释器设计模式了。比如：使用正则表达式提取相关内容，或者判断是否符合某种格式；
自然语言处理是机器学习的一个领域，涉及到对人类语言的理解。与数字数据不同，NLP主要处理文本。探索和预处理文本数据需要不同的技术和库，本教程将演示基础知识。
【新智元导读】解决深度学习问题时，使用迁移学习能够很好地减少所需的训练数据量。但是，使用这种方法需要更多的专业知识，比如判断如何调试问题、将哪一层的输出作为输入。本文首先通过一个简单示例（对影评的情感倾向做预测），手把手教你使用迁移学习。然后，文章介绍了一个有用的机器学习 API（也即作者本人公司的产品）——NanoNets，它包含一组训练含有数百万个参数的预训练模型，上传你自己的数据（或搜索网络数据），它会选择适用于你任务的最佳模型，简化你使用迁移学习训练模型的过程。 近来深度学习大受欢迎，在诸如语言翻译
本文将从Seq2Seq工作原理、Attention工作原理、Transformer工作原理三个方面，详细介绍Encoder-Decoder工作原理。
信息抽取的定义为：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术
在Rust源代码中，apply_demorgan.rs文件位于rust-analyzer工具的ide-assists库中，其作用是实现一个辅助函数，用于在代码中应用De Morgan定律的变换。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试和处理复杂用例时更具优势。
在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试 和 处理 复杂用例时更具优势。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。
选自arXiv 作者：Chuhang Zou等 机器之心编译 参与：Geek Ai、路 近日，来自 UIUC 和 Zillow 的研究者在 arXiv 上发布论文，提出 LayoutNet——一种仅通过单张透视图或全景图就能估算室内场景 3D 布局的深度卷积神经网络（CNN）。该方法在全景图上的运行速度和预测精度比较好，在透视图上的性能是最好的方案之一。该方法也能够推广到非长方体的曼哈顿布局中。目前，该论文已经被 CVPR 2018 接收。 引言 对于机器人和虚拟现实、增强现实这样的应用来说，从图像中估
人工智能应该复制人脑的哪一部分功能？这个问题的答案反映了一场辩论的焦点，这场辩论和 AI 的历史一样久远。20 世纪 50 年代，人类开始探索如何创建可以思考的机器，也是从那时候起，AI 领域的研究和发展之路陷入了分歧：符号主义和连接主义 AI 应如何取舍？
选自Medium 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、黄小天 尽管词嵌入（Word2Vec）技术目前主要用在自然语言处理的应用中，例如机器翻译；但本文指出，该技术还可以用于分类特征处理，把文本数据转换成便于机器学习算法直接使用的实值向量，从而提供了一种看待词嵌入（Word2Vec）应用的新视角。 当使用机器学习方法来解决问题的时候，拥有合适的数据是非常关键的。不幸的是，通常情况下的原始数据是「不干净」的，并且是非结构化的。自然语言处理（NLP）的从业者深谙此道，因为他们所用的数据都是文本的。由于
SQL-92标准在操作符优先级方面不精确; 关于这个问题的假设在不同的SQL实现中有所不同。 InterSystems SQL可以配置为支持任意一种优先级:
好久不打比赛，周末看到“全球人工智能技术创新大赛”已经开打了一段时间，前排分数冲的有点凶，技痒的我看到了一道熟悉的赛题——小布助手对话短文本语义匹配，由于在搜索推荐系统的一些任重中，文本语义匹配子任务也是经常会遇到的一个问题，于是乎掏出那根...咳咳..沉睡了很久的GPU，翻出了祖传代码，跑了一波Baseline...
程序的基本概念 1.1. 程序和编程语言 程序（Program）告诉计算机应如何完成一个计算任务，这里的计算可以是数学运算，比如解方程，也可以是符号运算，比如查找和替换文档中的某个单词。从根本上说，计算机是由数字电路组成的运算机器，只能对数字做运算，程序之所以能做符号运算，是因为符号在计算机内部也是用数字表示的。此外，程序还可以处理声音和图像，声音和图像在计算机内部必然也是用数字表示的，这些数字经过专门的硬件设备转换成人可以听到、看到的声音和图像。 程序由一系列基本操作组成，基本操作有以下几类： 输入（Input） 从键盘、文件或者其他设备获取数据。
“ ChatGPT 的 Transformer 神经网络架构，以及海量的数据训练让它能够像人类一样进行写作。”
正像陆奇博士所说的那样，大型语言模型为从文本生成到问题回答的各种任务提供了令人印象深刻的能力，不仅彻底改变了自然语言处理(NLP)领域，而且作为基础模型会改变整个软件生态。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】黑盒模型解释起来让人头大，往往只能在论文里放几个例子来强行解释一波。最近MIT的一位华人博士提出了一个新框架ExSum，让模型解释这件事变得更数学了！ 人工智能近些年的快速发展主要归功于神经网络模型，但随着模型越做越大、越来越复杂，研究人员渐渐也无法完全理解模型究竟是如何做出预测的，「黑匣子」也就变得越来越黑。 能否理解黑盒模型的运行机制对于模型部署来说至关重要，关乎模型的可靠性和易用性，所以也有研究人员正在开发模型的可解释方法。 为了尝试理解
我想告诉你们，卷积神经网络并不像听起来那么可怕。我将通过展示我在google sheets中制作的一个实现来证明它。这里有一些可用的内容。复制它(使用左上角的file→make a copy选项)，然后你可以尝试一下，看看不同的控制杆是如何影响模型的预测的。
该项目提供了不同表征（密集和稀疏）上下文特征（单词，ngram，字符等）和语料库训练的中文单词向量。开发者可以轻松获得具有不同属性的预先训练的向量，并将它们用于下游任务。
NLP（自然语言处理）是一组用于处理文本问题的技术。这个页面将帮助你从加载和清理IMDB电影评论来起步，然后应用一个简单的词袋模型，来获得令人惊讶的准确预测，评论是点赞还是点踩。
我们以前的文章中介绍过将知识图谱与RAG结合的示例，在本篇文章中我们将文本和知识图谱结合，来提升我们RAG的性能
自训练已被证明是一种有效的针对跨域任务的方法。传统的自训练方法依赖于有限且低质量的源语料库。为克服这一限制，本文提出用大型语言模型(LLM)增强自训练，以迭代地生成特定领域的语料库。并针对句法成分解析，引入了指导LLM生成源语料库的语法规则，建立了选择伪实例的标准。
来源：专知本文约5000字，建议阅读9分钟最新视频视频标题生成与描述研究综述论文。 视频标题生成与描述是使用自然语言对视频进行总结与重新表达. 由于视频与语言之间存在异构特性, 其数据处理过程较为复杂. 本文主要对基于“编码−解码” 架构的模型做了详细阐述, 以视频特征编码与使用方式为依据, 将其分为基于视觉特征均值/最大值的方法、基于视频序列记忆建模的方法、基于三维卷积特征的方法及混合方法, 并对各类模型进行了归纳与总结. 最后, 对当前存在的问题及可能趋势进行了总结与展望, 指出需要生成融合情感、逻辑
向AI转型的程序员都关注了这个号☝☝☝ 作者通过分析2017年ACL的论文，以及演讲内容，得出了四个NLP深度学习趋势： Linguistic Structure、Word Embeddings、In
自然语言处理(NLP)的正式定义：是一个使用计算机科学、人工智能(AI)和形式语言学概念来分析自然语言的研究领域。不太正式的定义表明：它是一组工具，用于从自然语言源(如web页面和文本文档)获取有意义和有用的信息。 NLP工具的实现一般是基于机器学习与深度学习、其它算法(Lucene Core)；基于前两者的实现是比较流行且持续在探索演进。
作者：Chi Zhang, Feng Gao, Baoxiong Jia, Yixin Zhu, Song-Chun Zhu
文本分类是自然语言处理（NLP）最基础核心的任务，或者换句话说，几乎所有NLP任务都是「分类」任务，或者涉及到「分类」概念。比如分词、词性标注、命名实体识别等序列标注任务其实就是Token粒度的分类；再比如文本生成其实也可以理解为Token粒度在整个词表上的分类任务。
我们都知道而且喜欢谷歌翻译（Google Translate），这个网站可以几乎实时地在 100 多种不同的人类语言之间互相翻译，就好像是一种魔法。 谷歌翻译背后的技术被称为机器翻译（Machine
随着互联网时代的迅速发展，社交网络平台已经成为人们向全世界传达情感的重要手段。有些人使用文本内容、图片、音频和视频来表达他们的观点。另一方面，通过基于 Web 的网络媒体进行的文本通信有点让人不知所措。由于社交媒体平台，互联网上每一秒都会产生大量的非结构化数据。数据的处理速度必须与生成的数据一样快，这样才能够及时理解人类心理，并且可以使用文本情感分析来完成。它评估作者对一个项目、行政机构、个人或地点的态度是消极的、积极的还是中立的。在某些应用中，不仅需要情绪分析，而且还需要进行情绪检测，这可以精确地确定个人的情绪/心理状态。「本文提供了对情感分析水平、各种情感模型以及情感分析和文本情感检测过程的理解；最后，本文讨论了情绪和情感分析过程中面临的挑战」。
分类是数据挖掘中最常用的方法之一，不论是实际应用还是科研，都少不了它的身影。对于分类问题我们通常能拿到表示实际对象或事件的数据集，我们知道数据集中每一条数据所属的类别，这些类别把一条条数据划分为不同的类。什么是类别？类别的值又是怎么回事？我们来看下面几个例子。
其实实体识别这块看了挺久了的，今天就来好好聊一聊它。实体识别(Name Entity Recognition)是属于NLP任务中的序列标注问题：给定一个输入句子，要求为句子中的每一个token做实体标注（如人名、组织/机构、地名、日期等等）。
2021年9月1日，来自德国维滕/赫德克大学的Jonathan Koss等人在Drug Discovery Today合作发表综述，对使用社交媒体数据促进药物开发的基础方法和案例进行了介绍。
本文介绍了特征提取在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用，并讨论了特征提取的算法和步骤。作者强调了特征提取的重要性，并指出在特征提取过程中需要注意的问题，包括数据量、最佳算法、可能性、目的以及检查NULL值等方面的问题。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包（如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow）都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片（slice）和切块（dice）之外，使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
文章目录 1. 识别、抽取产品特征 2. 特征语意去重 3. 识别产品特征对应的观点词 4. 分析评论的情感及强度 5. 后记 越来越多的人选择在网上消费，并且越来越的证据表明商品的评论信息会影响到消费者的消费决定。评论挖掘的主要任务是从评论中了解到用户对产品的哪些功能、属性进行了怎样的评论，并抽取成简短有效的信息。 评论挖掘主要有以下几个子任务： 识别、抽取产品特征 产品特征分为显示特征和隐含特征。 显示特征 显示特征是直接出现在产品的评论中，描述产品的性能或功能的名词或名词短语。 隐含特征 隐含特征
刘慈欣在《三体》中提到，即使北宋床弩的射程和机关枪差不多，但两者在基本原理上的差距决定了它们之间的不同。
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