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 pi...
【人工智能基础】【练习题】自然语言处理基础： Word2vec逻辑、与预训练模型
文章目录 一. word2vec向量计算二. word2vec的原理1. 总体思路2. 基于word2vec的原理3. 寻找类似例子的思路 三. 训练写诗四. Word2vec的逻辑五. 什么是预训练语言模型六. GPT和BERT模型 一. word2vec向量计算 对于B 大家的第一反应是B很有可能是一个贬义词，比如“坏”“低劣”等。但是这个推论是错误的。好和坏虽然是反义词，距离应该比较大，但是不应该距离...
BERT--自然语言处理的革命性进展
深度学习中的BERT算法：自然语言处理的革命性进展 引言 在自然语言处理（NLP）领域，深度学习的兴起带来了巨大的突破。尤其是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的提出，彻底改变了我们处理语言的方式。BERT不仅仅是一种新的算法，它是自然语言理解的一个里程碑，为众多NLP任务提供了前所未有的性能提升。在本文中，我们将深...
【人工智能基础】自然语言处理基础
q2Seq模型4. 基于Transformer的Seq2Seq模型 五. 预训练语言模型的基本原理与方法1. GPT2. BERT3. 判别式与生成式建模方法的讨论 一. 语言模型基本概念 语言模型是自然语言处理（NLP）领域的一个核心概念，它主要用于预测自然语言中下一个词或者序列的 2. Word2Vec Word2veç算法的核心是将词向量的计算转换为机器学习的分类问题，将每个词的词向量看作模...
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。 传统的语音...
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数据库...
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 Parameter...
自然语言处理研究方向在跨语言处理方面有哪些新的创新思路？
以下是自然语言处理研究方向在跨语言处理方面的一些新的创新思路： 一、预训练模型的跨语言改进 多语言预训练模型的深度融合 共享语义空间构建： 传统的多语言预训练模型如mBERT（多语言BERT）虽然能够处理多种语言，但不同语言在预训练模型中的表示仍有优化空间。创新思路是构建一个更统一、深度融合的共享语义空间。例如，设计一种新的预训练目标函数，使得模型在预训练过程中更加注重不同语言之间语义的对齐。通过在大规模的...
推荐：自然语言处理方向的一些创新点
以下是自然语言处理研究方向的一些创新点： 一、预训练模型的改进与优化 模型架构创新 融合多模态信息： 传统的自然语言处理模型主要处理文本信息。创新点在于将图像、音频等多模态信息融合到预训练模型中。例如，对于描述一幅画的文本，同时利用画中的图像信息（颜色、物体形状等）来更好地理解文本内容。可以构建一种新的模型结构，其中有专门的模块用于处理图像特征，并将其与文本特征在合适的层进行融合，如在Transformer...
基于Python的自然语言处理系列（39）：Huggingface中的解码策略
e_output, skip_special_tokens=True)}") 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！...