区块链语料

最新推荐文章于 2024-11-10 20:03:19 发布
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分类专栏： NLP
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【人工智能】语料（Corpus），通常包含大量经过标注或未标注的真实语言使用实例，这些实例可以是书面文本、口语录音或是两者的组合。
本本本添哥
09-21 1806
语料（Corpus），在自然语言处理（NLP）领域和计算语言学专有名词。语料（Corpus），是一种专门收集并整理的语言材料库。语料（Corpus），是指一个大型且结构化的文本集合， ，语料（Corpus），被用来进行语言研究、训练机器学习模型等。语料（Corpus），通常包含大量经过标注或未标注的真实语言使用实例。这些实例可以是书面文本、口语录音或是两者的组合。语料（Corpus），用于训练算法、开发语言模型以及进行语言现象的研究。
ChatGPT 在 AI 人工智能领域的区块链结合探索
最新发布
大模型应用工坊
04-15 927
随着生成式AI技术（如ChatGPT）的爆发式发展，人工智能正从工具化走向生态化。然而，传统AI系统面临数据所有权模糊、模型可解释性差、价值流转低效等核心痛点。区块链技术凭借去中心化存储、智能合约自动化执行和通证经济体系，为解决这些问题提供了全新思路。本文聚焦ChatGPT与区块链的技术融合，分析两者在数据层、算法层、应用层的协同机制，探索去中心化AI生态的构建范式。技术融合的理论基础：解析AI与区块链的技术互补性核心技术实现：包括自然语言驱动的智能合约、去中心化模型训练框架。
区块链行业词典
02-27
区块链行业词典区块链行业词典区块链行业词典区块链行业词典
语料
qq_20906745的博客
06-01 955
https://pan.baidu.com/s/1pQkOpFgltoK4gFzUPNVZKA
语料库
u012474716的博客
08-19 978
https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus
语料和语料库
顺其自然~专栏
03-15 1132
语料库名词（corpus，复数corpora）指经科学取样和加工的大规模电子文本库。借助计算机分析工具，研究者可开展相关的语言理论及应用研究。corpusn. (pl. corpora)语料库是语料库语言学研究的基础资源，也是经验主义语言研究方法的主要资源。应用于词典编纂，语言教学，传统语言研究，自然语言处理中基于统计或实例的研究等方面。【动态流通语料库】第三代语料库是历时语料库，是基于大规模真实文本的语料库，是对语言文字的使用进行动态追踪。
区块链和大模型的结合
qq_52234528的博客
11-10 1120
大模型 @区块链（4个应用）_哔哩哔哩_bilibili通过使用自然语言询问有关Aptos区块链生态系统的任何问题，使用户能够无缝地进入web3，开发人员可以通过轻松访问资源构建智能合约和去中心化应用程序。与copilot结合，支持合约开发、测试等功能。
智能合约与区块链中的NLP应用：自动化法律文书分析与合同审查【附核心实战代码】
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一键难忘的博客
02-05 10万+
随着信息量的爆炸式增长，自动摘要和信息提取技术变得越来越重要。语言模型，特别是基于Transformer的模型，在自动生成摘要和提取关键信息方面表现出色。无论是长文档的自动摘要，还是从大量数据中提取特定信息，语言模型都能极大提高处理效率。示例代码使用Hugging Face的BART​# 加载BART模型进行文本摘要​# 输入长文本"""​# 生成摘要输出示例自然语言处理技术已经取得了显著的突破，尤其是基于Transformer架构的语言模型，它们的成功应用推动了人工智能领域的发展。
区块链上基于B 树索引结构的密文排序搜索方案.pdf
08-15
在多关键词查询结果排序中，TF-IDF算法根据关键词在文档中出现的频率（TF）和关键词在语料库中出现的频率的倒数（IDF）计算出每个关键词的权重，以此来评估一个词在一篇文档中的重要性。 7. 随机预言机模型：随机...
NLP浅谈语料库
ABC__xiaoming的博客
07-23 1万+
NLP浅谈语料库 1. 浅谈语料库 1.1 预料和语料库 ​ 语料通常指在统计自然语言处理中实际上不可能观测到大规模的语言实例。所以人们简单地用文本作为替代，并把文本中的上下文关系作为现实世界中语言的上下文关系的替代品。 ​ 语料库一词在语言学上意指大量的文本，通常经过整理，具有既定格式与标记。其具备三个显著的特点： 语料库中存放的是在语言的实际使用中真实出现过的语言材料。 语料库以电子计算机为载体承载语言知识的基础资源，但并不等于语言知识。 真实材料需要经过加工（分析和处理），才能成为有用的资源
小黄鸡-未分词-语料库
01-15
来源于人人网小黄鸡语料库，经过一部分处理后，但是并没有分词，可以用于对于中文的常用对话系统训练，也可以进行普通的中文自然语言处理。
【NLP】语料库和词汇知识库
喜欢吃夫妻肺片
04-14 5449
语料库和词汇知识库
【自然语言处理】浅谈语料库
贾继康的博客
11-05 2万+
文章目录【自然语言处理】浅谈语料库前言一、浅谈语料库1、语料和语料库2、语料库语言学3、 建议语料库的意义二、语料库深入了解1、语料库划分与种类2、语料库构建原则3、语料标注的优缺点三、自然语言处理工具包：NLTK一、 了解NLTK二、获取NLTK 【自然语言处理】浅谈语料库 前言    
第四章 语料库与语言知识库
weixin_46365033的博客
10-21 3364
文章目录语料库技术概述语料库语言学的发展早期的语料库语言学沉寂时代复苏与发展时期语料库的类型平衡语料库和平行语料库共时语料库和历时语料库汉语语料库建设中的问题一般语料库设计需要考虑的问题汉语语料库建设的规范问题汉语语料库产权保护和国家语料库建设问题典型语料库的介绍布朗语料库（Brown Corpus）LLC口语语料库朗文语料库树库（Tree Bank）举例PropBank（命题库）NomBank（名词化树库）Penn语篇树库（PDTB）和汉语篇章树库（CDTB）布拉格依存树库（PDT）其他语料库语言知识库词
一个可以使用自己语料进行训练的聊天机器人开源项目
Chatopera
09-08 3880
目录背景关于语料的说明seq2seq版本代码执行顺序seqGAN版本代码执行顺序参考代码和文献建议环境已更新功能清单版本路线图 背景 自定义语料训练聊天机器人，可以用于智能客服、在线问答、智能聊天等场景。目前包含seq2seq、seqGAN版本和tf2.0版本。 https://github.com/chatopera/chatbot-seq2seq 后续计划更新pytorch版本，欢迎大家实践交流。 关于语料的说明 以小黄鸡的语料为例子，地址 corpus-小黄鸡 其它语料： 心理咨询问答语料库 保险行业
对话语料库
FREEDOM
05-23 2万+
用于训练中英文对话系统的语料库 Datasets for Training Chatbot System 用于对话系统的中英文语料本项目收集了一些从网络中找到的用于训练中文（英文）聊天机器人的对话语料 公开语料 搜集到的一些数据集如下，点击链接可以进入原始地址 dgk_shooter_min.conv.zip 中文电影对白语料，噪音比较大，许多对白问答关系没有
自然语言处理：问答语料生成词汇表,词转向量(三)
天然玩家的博客
02-16 2300
1 获取语料 2 预处理语料 2.1 拆分问答数据集 2.2 词转向量（word2vec） [参考文献] [] [] [] []
深度学习【使用seq2seq实现聊天机器人】
weixin_43923463的博客
09-06 1581
由于数据中存到大量的噪声，可以对其进行基础的处理，然后分别把input和target使用两个文件保存，即input中的第N行为问，target的第N行为答。当前的数据量为500多万条，在GTX1070（8G显存）上训练，大概需要90分一个epoch，耐心的等待吧。的聊天数据非常不好获取，所以从github上使用一些开放的数据集来训练闲聊机器人模型。和之前的操作相同，需要把文本能转化为数字，同时还需实现方法把数字转化为文本。微博的标题和评论：质量相对较高。小黄鸡的聊天语料：噪声很大。...
NLP简单项目实战——ChatBOT（一）
weixin_62436171的博客
04-08 4218
需要实现一个聊天机器人，该机器人可以起到智能客服的作用。由于语料的限制，准备了相关的编程问题，回答什么是python、python有什么优势等问题。实现流程：后面的QA机器人是问答模型内容，我们将在前面将基础功能进行完善，后续实现问答模型只用实现内部细节就好了。实际运作流程：接受用户的问题之后对问题进行基础的处理，然后对问题进行分类判断意图。如果用户希望咨询问题就调用问答模型，希望进行闲聊就调用闲聊模型。
{'体育': 0, '数字化': 1, '文化旅游': 2, '新能源': 3, '旅游': 4, '轨道交通': 5, '中医药': 6, '物联网': 7, '大数据': 8, '新一代信息技术': 9, '互联网+': 10, '人工智能': 11, '区块链': 12, '数字经济': 13, '生命': 14} Requirement already satisfied: matplotlib in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (3.7.0) Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (0.11.0) Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (1.0.5) Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (4.25.0) Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (22.0) Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (3.0.9) Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (1.4.4) Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (2.8.2) Requirement already satisfied: numpy>=1.20 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (1.23.5) Requirement already satisfied: pillow>=6.2.0 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (9.4.0) Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib) (1.16.0)
07-15
根据你提供的词典token到id的映射关系，以及你已经安装了matplotlib库，你应该可以成功绘制热力图了。 请确保在绘制热力图之前，你已经执行了以下代码来加载数据和设置词典： ```python import pickle import gensim import matplotlib.pyplot as plt # 加载语料库 text_corpus = pickle.load(open('/Users/hh/Desktop/11_14/十一五-十四五产业规划bow.pkl', mode='rb')) # 创建词典 dictionary = gensim.corpora.Dictionary(text_corpus) # 设置词典的token到id映射关系 token2id = dictionary.token2id # 打印词典的token到id映射关系 print(token2id) # 其他代码... ``` 接下来，你可以使用你提供的绘制热力图的代码来绘制热力图。确保在绘制热力图之前，`data`变量中包含了正确的数据。 希望这次能成功绘制热力图！如果还有其他问题，请随时提问。
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