自然语言处理NLP——基于电影知识图谱和大型语言模型（LLM）的KBQA问答机器人（增加自然语言提取实体及可视化）
文章目录 参考可视化逻辑运行演示 参考 https://github.com/Xiaoheizi2023/NLP_KBQA 可视化逻辑 提取出实体后去neo4j搜寻实体相关的图谱，然后返回数据再进行可视化可视化工具 cytoscape.js提取实体逻辑：分词后比对关键词 运行 数据库：Mysql(保存聊天和用户和帖子信息) neo4j(保存图谱信息) 后端：flask blueprint 前端：三件套 ...
阿里云智能语音交互产品试用，基于语音识别、语音合成、自然语言理解
VER：2024年1月25日 17:29:33 智能语音交互产品基于语音识别、语音合成、自然语言理解 新开通智能语音交互服务用户，可享有3个月免费试用期，试用期间将不会产生费用 智能语音交互产品基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，实现“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验，适用于智能客服、质检、会议纪要、实时字幕等多个企业应用场景。本文为您介绍如何使用智能语音交互，帮助您快速了解其使用流程和具...
基于Python的自然语言处理系列（54）：Neo4j DB QA Chain 实战
在本篇文章中，我们将演示如何利用LangChain框架和Neo4j图数据库来构建一个基于问答链（QA Chain）的查询系统。通过调用大语言模型（LLM），可以动态生成Cypher查询，从而简化数据库查询的流程。这种方法非常适合应用于知识图谱、推荐系统等需要灵活数据查询的场景。 一、准备工作 在开始之前，请确保已经安装了Neo4j和LangChain库，并且已将Neo4j数...
Springboot 整合 Java DL4J 打造自然语言处理之语音识别系统
Springboot 整合 Java DL4J 打造自然语言处理 之 语音识别系统 引言 在当今数字化时代，语音识别技术正变得越来越重要。从智能手机中的语音助手到智能家居设备的语音控制，语音识别为人们提供了一种更加便捷、自然的人机交互方式。语音识别系统本质上是将语音信号转换为计算机能够理解和处理的文本形式。这一过程涉及到多个复杂的技术环节，包括音频信号处理、特征提取以及基于神经网络的模型训练等。 传统的...
基于Python的自然语言处理系列（50）：Soft Prompt 实现
在本篇文章中，我们将实现一个简单的 Soft Prompt 技术，该技术允许我们仅微调新增的嵌入权重，而保持预训练模型不变。Soft Prompt 的主要优势在于它的参数高效性，使得模型在特定任务上快速适应，而无需重新训练模型的所有权重。 1. Soft Prompt 概述 Soft Prompt 技术来源于论文 The Power of Scale for Paramet...
基于Python的自然语言处理系列（22）：模型剪枝（Pruning）
mask.view(-1)[::2] = 0 return mask 如果你觉得这篇博文对你有帮助，请点赞、收藏、关注我，并且可以打赏支持我！ 欢迎关注我的后续博文，我将分享更多关于人工智能、自然语言处理和计算机视觉的精彩内容。 谢谢大家的支持！ ...
让AI给你写代码（10.3）进一步向自然语言编程方向优化，实现基于效果的局部改进（上）
我们开发的AI小助手，在具备调用内外部接口生成代码（参考10.1、10.2）的基础上，已经具备了初步的自然语言编程能力。 但在实际应用中仍然存在一些不方便的地方，主要的问题是： 在生成和执行代码过程中，但凡有一点瑕疵就要推到重来，重新从需求描述开始；但大模型生成代码稳定性不足，并不保证下一次生成的代码比上一次更好，如果需求比较复杂，步骤较多，则问题更加严重，往往按下葫芦起了瓢，需要提高效率。 代码生成的...
PyTorch 实现自然语言分类
使用 PyTorch 实现自然语言分类 1. 简介 自然语言分类是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，广泛应用于情感分析、垃圾邮件检测、主题分类等领域。在本教程中，我们将使用 PyTorch 实现一个自然语言分类模型，具体任务是基于输入的文本预测其类别。 PyTorch 作为一个灵活、功能强大的深度学习框架，广泛应用于各类 NLP 任务。我们将利用 PyTorch 的构建块来实现一个简单的文本分类器...
基于Python的自然语言处理系列（23）：DrQA
在本篇文章中，我们将实现 DrQA 模型，该模型最初由论文 Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions 提出。DrQA 是一种用于开放域问答系统的端到端解决方案，最初包括信息检索模块和深度学习模型。本次实现中，我们主要探讨 DrQA 的深度学习模型部分。 1. 数据加载 DrQA 使用了斯坦福问答数据集（SQuAD）。...
基于Python的自然语言处理系列（19）：基于LSTM的语言模型实现
在本篇博文中，我们将深入探讨如何使用长短期记忆网络（LSTM）构建一个简单的语言模型。这一模型的基本原理与ChatGPT相似，但实现方式更加简单。我们将以论文《Regularizing and Optimizing LSTM Language Models》为基础，逐步实现代码。 1. 加载数据集 我们使用WikiText数据集，它包含丰富的文本内容，非常适合语言建模任务。...