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你的语料库“平衡”吗?从零开始设计一个可用的中文NLP数据集避坑指南
本文探讨了构建高质量中文NLP语料库的关键原则和实用技巧,特别强调语料库的平衡性和科学性设计。从真实性、代表性到分布性等七大核心原则出发,提供了针对中文处理的特殊挑战解决方案,包括分词标准选择、标注规范制定等,并推荐了现代语料库管理工具链和小规模高质量语料库构建策略,助力开发者避开常见陷阱。
NLP 民工的乐园
今天在 GitHub 上看到一个非常受欢迎的仓库,33.7K。https://github.com/fighting41love/funNLP它几乎最全的中文 NLP 资源库,很多包非常有...
20、网络作为语料库:从下载到上传的变革
本文探讨了网络作为语料库在语料库语言学中的变革性作用,从Web 2.0时代的用户生成内容、维基百科的多语言潜力,到云端语料库与集体智慧驱动的合作模式,全面分析了网络语料的多元特性、技术应用及未来趋势。文章还比较了网络搜索与语料库搜索的异同,阐述了语料库概念的演变,并强调传统语料库研究与网络语料库研究将长期共存,共同推动语言学的发展。
OpenSLR 中国镜像背后的数据存储服务商,原来是这样一家公司!
张晴晴作者 | 夕颜采访嘉宾 | 张晴晴出品 | 优快云(ID:优快云news)从事语音领域的开发者、学习者一定对OpenSLR不陌生,这个美国著名的语音资源开放平台托管着来自世界各...
维基百科英文语料库压缩包详解
本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:本文档为英文维基百科语料库的压缩包,适用于自然语言处理任务。经过预处理,数据包括分词、去停用词、英文小写、词干提取和词形还原等步骤,提高了语料的分析效率和质量。预处理后的语料库适合用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务,并且由于其来源的开放性与多样性,为AI研究提供了丰富的语言数据。压缩包内包含多个独立文件,覆盖了不同的维基百科英文文...
保姆级教程:用AdGuard DNS代理实现全设备广告过滤(含Win/Mac/安卓/iOS配置)
本文提供了一份详尽的AdGuard DNS代理配置指南,帮助用户在全设备(Win/Mac/安卓/iOS)上实现广告过滤。通过系统级DNS设置,AdGuard能有效拦截广告、跟踪器和恶意网站,提升隐私保护和浏览效率。教程涵盖原理说明、各平台配置步骤及高级优化技巧,适合不同技术水平的用户。
语音识别实践、Kaldi下跑清华30小时例程(thchs30)笔记
这一周在kaldi下跑thchs30例程,做了些笔记,记录以下(黑体字是要运行的命令,实际上是从run.sh分离出来的) 如果自行下载语料的话,推荐一个openslr的镜像网址,速度快很多 http://openslr.magicdatatech.com/18/ 因为服务器里有thchs30语料了,在/data/ASR/data_537h/路径下,直接将其解压到s5: tar zxvf /data/ASR/data_537h/data_thchs30.tgz -C /work/kaldi/e...
RTC时钟芯片替换代码移植-IIC通信
1、问题 RTC时钟芯片由爱普生RX-8010SJ更换成大普INS5710A,两者都是IIC通信,更换大普芯片后时钟不走、以及报掉电错误。仿真分析原因是CPU和RTC芯片收发数据延时不够导致,根据爱普生芯片手册,8010收发数据不采取延时,但大普芯片采用同样方式读取不行(需要加延时) 2、RX-8010SJ手册说明(以读取数据为例) (1)寄存器读操作时序图 指定地址读操作: 1)CPU 发送开始条件[S] 2)CPU 传输RX-8010SJ 的从地址,用R/W 位设定写模式 3)检测从RX-8010
Kaldi数据下载很慢
运行kaldi 的run.sh文件时,数据集在openslr上,数据集比较大(例如aishell,总共15G),国内网络情况下下载比较慢。 1)修改为国内地址 例如 aishell,默认的run.sh里写的是www.openslr.org/resources/33,需要改为国内站点,http://openslr.magicdatatech.com/resources/33。 其他目录可以看:http://openslr.magicdatatech.com/resources.php 2)即使修改为.
大模型系统构建的“三驾马车”——Prompt、Context与Harness工程
在LLM应用开发的早期阶段,我们热衷于比拼“提示词”的精妙程度。那时,一个精心构造的思维链CoT就能让模型的表现提升10%以上。随着大模型从“玩具”走向“生产系统”,我们逐渐意识到:单一的 Prompt 只是起点,而非终点。 真正的工业级应用,需要构建一套三层递进的工程体系——Prompt Engineering、Context Engineering 和 Harness Engineering。
Arcgis 10.3 与 ArcGIS Engine 10.3 安装与破解
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语音识别(ASR)论文优选:粤语语料集Automatic Speech Recognition Datasets in Cantonese Language: A Survey and a New D
声明:平时看些文章做些笔记分享出来,文章中难免存在错误的地方,还望大家海涵。搜集一些资料,方便查阅学习:http://yqli.tech/page/speech.html。语音合成领域论文列表请访问http://yqli.tech/page/tts_paper.html,语音识别领域论文统计请访问http://yqli.tech/page/asr_paper.html。如何查找语音资料请参考文章https://mp.weixin.qq.com/s/eJcpsfs3OuhrccJ7_BvKOg)。如有转载,请
淘宝抓包,直达函数内部request请求体和response响应体, 告别FD, Charles,SSL,justtrustme 等http代理,证书工具。
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国内可用免费语料库
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XGBoost详解(原理篇)
XGBoost全称为eXtreme Gradient Boosting,即极致梯度提升树。XGBoost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器(个体学习器间存在强依赖关系,必须串行生成的序列化方法)。Note:关于Boosting算法详见博文集成学习详解_tt丫的博客-优快云博客XGBoost是一种提升树模型,即它将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器。其中所用到的树模型则是CART回归树模型。
SAP 批量处理分包事后调整:BAPI_GOODSMVT_CREATE 关键参数与避坑指南
本文详细解析了SAP系统中使用BAPI_GOODSMVT_CREATE进行分包事后批量调整的关键参数配置与常见错误排查。重点介绍了GOODSMVT_CODE设置为'07'的必要性、GOODSMVT_ITEM结构体的正确配置方法,以及如何避免M7384、M7386等常见错误,帮助用户高效处理分包业务中的数量调整问题。
语料库汇总
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YOLOv11涨点改进 | NeurIPS2025最佳论文!注意力改进篇| 引入Gated Attention门控注意力模块、太牛了!直接拯救了大模型的发展,助力目标检测、图像分割、图像分类有效涨点
本文提出了一种基于门控注意力机制(GatedAttention)的YOLOv11改进方法。该模块通过在标准注意力机制中引入头部特定的sigmoid门控,有效提升了模型性能和训练稳定性。实验表明,GatedAttention能够增强模型对关键信息的聚焦能力,减少无关区域关注,提高检测精度。同时,门控机制带来的非线性和稀疏性优化了计算效率,并缓解了训练不稳定性问题。文章详细介绍了模块原理、实现代码及三种改进方案配置方法,为YOLOv11在复杂场景下的目标检测提供了有效解决方案。
【汇总】语料库资源
感谢豆友prayever分享:Tmxmall是公开的专业平行双语语料库平台,可以查询和下载双语语料库。www.tmxmall.com 国内可用免费语料库(凡没有标注不可用的链接均可用)(一) 国家语委1.国家语委现代汉语语料库http://www.cncorpus.org/现代汉语通用平衡语料库现在重新开放网络查询了。重开后的在线检索速度更快,功能更强,同时提供检索结果下载。现代汉语语料库在线提...
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
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在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
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原标题:燃,9大对外汉语必备语料库,每个都很有“性格”!!【汉府君按】语料库建设是最近几年一个热门的话题,也成为很多会议上的议题。对于对外汉语教学方面来说,语料库很多,但是对外开放的不多,真的是有点浪费。但是也有些语料库是面向社会开放的,早在一年前,平台君整理了目前国内质量较高、且可以免费使用的语料库。前几天,在微信群里,有学生问有没有语料库推荐的,今天,我把这些语料库进行整理,再次分享给大家。每...
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探索前沿AI:EFAQA语料库,助力中文问答系统发展 项目简介 是由ChatOpera团队精心打造的一个高质量的中文问答数据集。该项目旨在为自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)开发者提供一个丰富的资源,特别是对于增强式学习在自动问答系统中的应用。通过这个项目,您可以获取到大量经过结构化处理的真实世界问题与答案对,以便于训练和优化您的AI模型。 技术分析 EFAQA语料库主要由以下几个核心部分组...
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