nlp备忘

最新推荐文章于 2025-06-06 14:43:45 发布
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分类专栏： nlp
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【 NLP 】 句子transformer调用备忘录
gongdiwudu的专栏
07-18 5075
本篇对句子嵌入、文本相似性、语义搜索和图像搜索等诸方面调用实现进行记录，以便再次调用时，可以参考。
nlp 财务提取_开源NLP（自然语言处理）库的功能对比
weixin_39821330的博客
12-23 293
AI Conference 北京站AI Conference 2019 北京站6月18-21日即将开幕！培训：大会推出「PyTorch 深度学习」两天培训课程，资深数据科学家主讲，限制人数，抢票从速！编者注：北京举行的人工智能大会上的相关议题。开源NLP库在开发和生产中，最受欢迎的NLP库列表如下：Spark NLPspaCyNLTKOpenNLPStanford CoreNLP显然，N...
自然语言处理资源备忘录
Kaiyuan_sjtu的博客
05-26 7030
写在前面 整理一些质量不错的自然语言处理方法的资源，备忘录性质。 持续更新~ Awesome Artificial Intelligence (AI) Awesome Deep Learning Awesome Machine Learning awesome-nlp NLP-progress YSDA Natural Language Processing ...
python自然语言处理_Python自然语言处理
weixin_39849070的博客
11-23 226
Python自然语言处理作者：（印）雅兰·萨纳卡（Jalaj Thanaki） 著出版日期：2018年08月文件大小：30.79M支持设备：￥50.00在线试读适用客户端：言商书局iPad/iPhone客户端：下载 Android客户端：下载PC客户端：下载更多详情：查看？对图书下载、阅读卡购买有疑问：立即进入帮助中心>>图书简介目录本书旨在回答三个问题：第一个，什么是自然语言处理；第二个，为什么...
中文自然语言处理工具HanLP源码包的下载使用
wolf1132的博客
04-26 4797
最近打算研究一下中文自然语言处理，去年做的项目已经积累了一些语音识别的相关项目，本来打算研究一下语音识别方向源码的，但是苦于语音数据难于搜集，网上这方面免费开源的数据也少的可怜，于是转战文本自然语言处理，相对于语音，文本的词库网上开源的比较多，自己也比较好搜集素材，毕竟网络文章随便写个脚本爬一下就是一大堆。在这里先推荐两本书吧，给同样想要学习中文自然语言处理的朋友一些参考，一本是《NLP汉语自然语...
自然语言处理处理常用写法 备忘
weixin_30888707的博客
11-20 94
s = "[零|一|二|三|四|五|六|七|八|九|0|1|2|3|4|5|6|7|8|9]" s = "[零|一|二|三|四|五|六|七|八|九|十|百|千|万|亿]" 转载于:https://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4110197.html...
自然语言处理的发展
2302_80236633的博客
06-06 1061
自然语言处理的起源可以追溯到20世纪40年代后期。当时，随着电子计算机技术的初步发展（如ENIAC计算机的诞生），科学家们开始探索如何让机器理解和处理人类语言。1948年，数学家沃伦·韦弗（Warren Weaver）在题为"翻译"的备忘录中首次提出使用计算机进行语言翻译的构想，这被认为是NLP研究的开端。
零基础入门自然语言处理的学习建议
weixin_36711901的博客
06-01 1855
在入门的阶段最适合做的事情： （1）阅读和学习自然语言处理（natural language processing，nlp）综述类文章和图书，对nlp有一个基本的认识，梳理nlp研究内容的演变，包括nlp从诞生到多次繁荣发展和多次停滞不前的原因，正确认识nlp与人工智能、机器学习、自然语言理解、计算语言学、文本挖掘等概念之间的区别与联系（除了我下面推荐的图书、文章和代码，一定要多百度和googl...
自然语言处理要解决的问题
qq_38472451的博客
06-20 152
自然语言处理要解决的问题
前沿技术，ChatGPT备忘录
03-15
在当前的科技浪潮中，自然语言处理（NLP）正扮演着越来越重要的角色，而OpenAI的ChatGPT正是这一领域的杰出代表。ChatGPT是一款强大的语言模型，能够帮助开发者和内容创作者在多个领域提升他们的技能，包括媒体内容...
基于树莓派的智能家庭语音助手系统_语音识别_自然语言处理_百度AI开放平台_自定义插件式指令_无鼠标语音控制_家庭统计展示_路况提醒_智能闹钟_儿童行为记录_声音备忘_烹饪计时_设.zip
08-13
基于树莓派的智能家庭语音助手系统_语音识别_自然语言处理_百度AI开放平台_自定义插件式指令_无鼠标语音控制_家庭统计展示_路况提醒_智能闹钟_儿童行为记录_声音备忘_烹饪计时_设.zip
Python3 【项目实战】深度解析：智能备忘录（Shelve+自然语言处理）
ROGERLEE- Python场景式编程学习与训练
02-08 810
项目代码深度解读
NLP2018论文集：深入理解自然语言处理
标题中提到的“NLP2018”可能指的是2018年召开的自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域的学术会议或研讨会，其中论文通常围绕NLP的最新研究成果和技术进展。 描述解析: 描述中提到的“纸质备忘录”...
React中实现虚拟列表的性能优化方案.doc
08-14
React中实现虚拟列表的性能优化方案.doc
编译原理与编译器设计-词法分析语法分析中间代码生成-基于C语言的Tiny编译器实现-北京理工大学2016年编译原理课程实验项目包含词法分析模块语法分析模块和中间代码生成模块使用Ti.zip
08-14
jdk1.8编译原理与编译器设计_词法分析语法分析中间代码生成_基于C语言的Tiny编译器实现_北京理工大学2016年编译原理课程实验项目包含词法分析模块语法分析模块和中间代码生成模块使用Ti.zip
【C/C++编程】深入解析void类型及其指针的应用规则与注意事项：函数声明、指针操作及编程规范了文档的主要内容
最新发布
08-14
内容概要：本文详细解析了C/C++语言中`void`类型及其指针的应用。首先解释了`void`的含义，指出它表示“无类型”，主要用于限定函数返回值或参数类型，以及作为通用指针类型。接着阐述了`void`类型的使用规则，包括：函数无返回值时声明为`void`类型；函数无参数时声明参数为`void`；谨慎使用`void`指针，避免对其进行算术运算；当函数参数可以是任意类型指针时，声明参数为`void*`；`void`不能代表具体变量。最后强调了良好的编程习惯，如指针初始化为NULL的重要性。 适合人群：C/C++语言初学者，尤其是对`void`类型及`void`指针存在疑惑的开发者。 使用场景及目标：帮助读者理解`void`类型及其指针的基本概念、正确使用方法，避免因误解而产生的编程错误，培养良好的编程习惯，提高代码质量。 其他说明：本文不仅介绍了`void`类型的基础知识，还深入探讨了其背后的编程哲学，有助于读者从更深层次理解C/C++语言的设计思想。文中提及的一些细节，如不同编译器对`void*`指针运算的支持差异，提醒读者在实际开发中要注意代码的可移植性。此外，关于指针初始化为NULL的建议，体现了编程实践中对健壮性和安全性的追求。
基于双二阶广义积分器的软件锁相环仿真模型及其在电力电子系统中的应用 自适应滤波器
08-14
基于双二阶广义积分器（DSOG I）的软件锁相环（SPLL）仿真模型，并探讨了其在不对称工况下的性能表现。文中首先解释了DSOG I-SPLL的工作原理，即通过数字滤波器的形式实现对三相电压的频率和相位无静差跟踪。接着，通过仿真实验对比了DSOG I-SPLL与传统SRF PLL在不对称工况下的性能，结果显示DSOG I-SPLL具有更快的相位锁定速度和更高的稳定性。此外，文章还比较了SOG I与SRF PLL的特点，并强调了自适应滤波器设计在实现无静差跟踪中的关键作用。最后，作者指出这些技术为并网逆变器、微电网、三相VSR等应用提供了更为高效、稳定的解决方案。 适合人群：从事电力电子系统设计的研究人员和技术人员，尤其是关注锁相技术和电力系统稳定性的专业人士。 使用场景及目标：①用于评估不同锁相技术在不对称工况下的性能；②指导并网逆变器、微电网、三相VSR等设备的设计与优化；③提高电力系统的稳定性和效率。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还通过具体的仿真实验数据支持论点，有助于深入理解和实际应用。
c语言指针的核心操作和常用用法
08-14
本资源给出了c语言指针的基本操作以及他的用法。指针是c语言中非常重要的知识同时又是c语言中相对难懂的点，指针其实是一个特殊的变量，他的值是另一个变量的内存地址，指针的用法之一是可以用指针来修改变量的值；指针可以指向数据的首地址，从而操作数组；指针充当函数的形参，传递变量的地址，可以实现对外部变量的修改。
基于TDMS数据与声学振动信号的发动机故障诊断：SDP分析与图像匹配技术的应用
08-14
内容概要：本文介绍了一种创新的发动机故障诊断方法，利用TDMS数据文件中的声学和振动信号，结合对称点模式（SDP）分析和图像匹配技术，实现了对发动机状态的精确监测和故障检测。该方法涵盖五种发动机工况（正常、稀薄燃烧、富氧燃烧、点火提前和火花延迟），并在不同转速下进行了测试。通过Bagging方法和决策树模型的学习，经过100次迭代，确保了诊断的准确性和可靠性。文中详细介绍了背景需求、数据来源与处理、算法解析、模型学习与优化，并展示了实际应用效果。 适合人群：从事汽车工程、机械工程、故障诊断研究的专业人士，以及对发动机故障诊断感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要高效、精准的发动机故障检测场合，旨在提升汽车工业中发动机故障诊断的自动化水平，减少人工干预，提高诊断速度和准确性。 其他说明：该方法不仅提高了故障诊断的精度，还为未来的汽车工业发展提供了技术支持。未来的研究将继续优化算法和技术，以更好地满足市场需求。
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