自然语言处理中的RNN、LSTM、TextCNN和Transformer比较
引言 在自然语言处理（NLP）领域，理解和应用各种模型架构是必不可少的。本文将介绍几种常见的深度学习模型架构：RNN（循环神经网络）、LSTM（长短期记忆网络）、TextCNN（文本卷积神经网络）和Transformer，并通过PyTorch代码展示其具体实现。这些模型各具特点，适用于不同类型的NLP任务。 1. 循环神经网络（RNN） 概述 RNN是一种用于处理序列数据的神经网络。与传统的神经网络不同，R...
自然语言处理（NLP）—— rasa的测试
义代码在 actions 中实现。 3.3 词网 (WordNet) 不是 Rasa 的直接组件。但是，你可以使用如 [NLTK](https://www.nltk.org/) 这样的自然语言处理库来访问词网，并在自定义 actions 中使用它。 3.4 同义词 在 NLU 管道中，可以通过查找表（lookup tables）或同义词（synonyms）功能来实现同义词识别。...
清华大学与智谱AI重磅开源 GLM-4：掀起自然语言处理新革命
行训练，展现了显著的多模态处理效果，与 GPT-4V 性能相当。在识别和处理复杂多模态任务时，表现非常出色 [多模态应用实例图]。 图片 未来展望 GLM-4-9B 展现了其在多种任务中的强大性能，是自然语言处理领域的一大突破。无论是学术研究还是工业应用，GLM-4-9B 都将成为您的不二选择。 我们诚挚邀请您加入 GLM-4 的使用者行列，共同探索这款卓越模型带来的可能性： GitHub 仓库Hugging...
【自然语言处理】【Scaling Law】Observational Scaling Laws：跨不同模型构建Scaling Law
论文名称：Observational Scaling Laws and the Predictability of Language Model Performance 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.10938 一、简介 Scaling Law能够建立模型规模和效果的联系，但是需要跨不同尺寸来训练模型；本文提出的observational scaling law跳过模型训练...
自然语言处理 (NLP) 中的迁移学习
--懂王 在大数据高速发展的时代，AI的发展日新月异，充满挑战的迎接未来。 自然语言处理 (NLP) 中的迁移学习 是什么？？ 迁移学习在 NLP 中的应用非常广泛，有哪些比较特别的情况？？ 当涉及到自然语言处理（NLP）中的迁移学习时，有那几个关键方面值得更详细地讨论呢？？ 我们关于自然语言处理（NLP）中的迁移学习，举出几个经典例子？？ ...
PyTorch与NLP：自然语言处理的深度学习实践
如何看待AIGC技术？ 目录 如何看待AIGC技术？ 一、引言 二、PyTorch与深度学习基础 2.1 PyTorch概述 2.2 深度学习基础 三、自然语言处理基础 3.1 文本表示 3.2 常见NLP任务 四、PyTorch在NLP中的应用 4.1 文本预处理 4.2 模型搭建 4.3 模型训练与评估 五、案例实践 5.1 情感分析 5.2 命名实体识别 六、进阶与扩展 6.1 模型优化 6.2 迁移学...
NLP自然语言处理和应用场景介绍
【A】NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是计算机科学与人工智能领域的一个分支，旨在让机器能够理解、解释、生成人类语言。它涵盖了语言文本的语法、语义、语用、语境等方面的处理。 NLP的具体应用场景包括但不限于以下几个方面： 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本。信息检索与问答系统：帮助用户快速准确地检索到所需信息，或通过自然语言进行问题提问并给出准确...
使用 Python 进行自然语言处理第 4 部分：文本表示
一、说明 本文是我系列文章的第四篇，涵盖了我在 2023 年 3 月为 WomenWhoCode 数据科学跟踪活动提供的会议。早期的文章在这里：第 1 部分（涵盖 NLP 简介）、第 2 部分（涵盖 NLTK 和 SpaCy 库）、第 3 部分（涵盖文本预处理技术） 二、文本表示 文本数据以字母、单词、符号、数字或所有这些的集合的形式存在。例如“印度”、“”、“Covid19”等。在将机器学...
自然语言处理（NLP）—— 生成式模型和判别式模型
生成式模型和判别式模型是机器学习领域两大类模型，它们在自然语言处理、计算机视觉等领域都有广泛的应用。理解这两类模型的区别对于选择正确的模型来解决特定问题非常重要。 1. 生成式模型 (Generative Models) 生成式模型旨在学习数据的联合概率分布\(P(X, Y)\)，即同时模拟观测数据\(X\)和标签\(Y\)的分布。通过这种方式，生成式模型不仅能够判断给定输入的...
自然语言处理（NLP）
自然语言处理（NLP）技术是研究和开发使计算机能够理解和处理人类语言的方法。下面是几个例子说明NLP技术的应用： 语音识别：语音识别技术允许计算机将人类的口头语言转换为机器可理解的文本。例如，智能助理如Siri和Alexa可以通过语音识别技术与用户交互。 机器翻译：机器翻译技术用于将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。谷歌翻译就是一个运用了机器翻译技术的例子。 文本分类：文本分类技术可以自动将文本分类到不同...