技术交流：老刘说NLP技术公众号开通

最新推荐文章于 2025-03-21 11:03:48 发布
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博主老刘承诺，将带您穿越信息噪音，以简单易懂的方式解析语言计算、知识图谱等内容，提供公正的技术理解和实践指导。

我有一个念想：在当今PR文章满天飞的背景下，我们能够保持人间清醒，对NLP技术有客观、公正的了解，并实事求是地进行技术实践和知识共享。老刘说NLP，将定期发布更多、更简单、更有趣的语言知识、想法、笔记，包括：语言资源、语言计算、知识图谱、事理图谱等。

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AI：185-自然语言处理（NLP）技术在AIGC中的突破
一键难忘的博客
06-08 2623
NLP技术还可以用于大规模数据的分析与总结，帮助企业快速获取有价值的信息。例如，在金融领域，NLP可以分析市场新闻和报告，生成投资分析和建议。
看知识图谱的种类细分、构建、推理方法及与大模型的异同：On the Evolution of Knowledge Graphs
强化学习曾小健
03-26 1849
本文主要介绍了《On the Evolution of Knowledge Graphs: A Survey and Perspective》这一文章，该文章对知识图谱的分类有一定的启发意义，感兴趣的可以再看原文，会有更多收获。总之，KGs和LLMs的整合将为人工智能领域带来创新。通过互补，两个实体都有可能实现更优越的性能和更广泛的应用场景。
老刘说NLP：焦虑被大肆贩卖下的自然语言处理学习思考
lhy2014的博客
09-12 1687
当下，越来越多的人在贩卖焦虑。当我们打开知乎、脉脉、公众号、软文、自然语言处理速成机构等发布的文章和消息时，总能看到自然语言处理算法岗灰飞烟灭、算法岗高薪速成宝典等传递和炒作焦虑的身影。这些身影，直接导致了越来越多的人陷入一种茫然与迷茫之中，在算法岗高薪的诱惑之下，越来越多人（无论是科班的，半路出家的），都加入到算法岗的从业大潮之中，并且逐步形成了市场中人员素质参差不齐、鱼龙混杂，最终劣币驱逐良币的畸形形态。 近期，有不少朋友来信，表示对当前的状态很不满，希望能够尽快地找到一个合适的方向、快速的学习方式，提
老刘说NLP：这几年的NLP历程回顾，以及关于NLP(知识图谱等)落地的思考
lhy2014的博客
08-22 5117
一、前言 只有把自己所思考的，所认识的东西，以文字的方式记录下来，才是对自己成长最好的记录方式。 是的，距离上一次动手写博客或者技术文章已经过去了大半年的时间。作为一个比较喜欢总结的人，这无疑是一个一大段空白。对的，今年，我经历了一场很不可思议的事情。学业与工作经历起伏。从三月份到六月份这四个月的时间里，困在一个怎么也走不出的低谷。因此，今年我做了一个我从未想过的决定，我离开了工作整整四年(加上实习是五年)的中科院软件所，投身互联网。软件所的五年里，我以极大的热情执着于自然语言处理技术的基础研究和应用落地。
老刘分享：知识图谱增强在 360 文档知识问答及管理中的应用实践
yifangyun_360的博客
10-24 285
这次主要分享云盘文档场景知识问答及管理的应用实践，也是老刘在Datafuntalk中的一次技术分享。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ 主要内容包括以下几大部分： 1. 360 文档云知识管理/问答应用场景 2. KG 在文档 RAG 问答中的应用 3. KG 在文档标准化、层次化、结构化应用 4. KG 与 LLM 在文档场景下的挑战及展望
‘AI+人’访谈录 | 曲径通幽 老刘与AI的不解之缘
wangchen900705的博客
05-20 2517
老刘——原名刘焕勇，360人工智能研究院知识图谱方向算法负责人，曾就职于中国科学院软件研究所。主要研究方向为大模型数据挖掘与自动化评估、领域知识/事件图谱的构建与落地应用，申请发明专利十余项、论文数篇。近年来在OGB-Wikikg2、CCKS多模态实体对齐等评测中获得多项冠亚军。
图谱实战 | 面向小白的知识图谱推理扫盲案例：知识推理的任务界定、主流方式以及基于TransE模型的知识推理实践...
开放知识图谱
03-12 1万+
转载公众号 | 老刘说NLP 知识推理是从已有的知识出发，得出未知的、隐性的知识，具体到知识图谱中，即利用图谱中现有的知识（三元组），得到一些新的实体间的关系或者实体的属性（三元组）。关于知识推理这一任务，我们已经在《OGB-知识推理概览必读：三大推理评测任务、数据集与现有模型水平概述》、《技术总结：知识图谱推理中的常用方法、关键问题、评测指标与开放数据总结》等文章中进行了理论性的介绍。但目前关于...
【自然语言处理】NLP与Transformer核心技术解析及其跨领域应用综述：从文本分类到多模态融合
05-03
内容概要：本文详细介绍了自然语言处理（NLP）的基础知识和技术发展，重点阐述了Transformer架构带来的革命性突破及其广泛应用。首先概述了NLP中的关键技术和任务，包括词嵌入、预训练模型、文本分类、实体识别等。...
精选资源
自然语言处理（NLP）：概述【NLP技术的四个维度：声音、单词、句子结构、语义】
08-06
自然语言处理（NLP）：概述【NLP技术的四个维度：声音、单词、句子结构、语义】 自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种...
【自然语言处理】基于Transformer架构的NLP核心技术解析与应用进展：从语言理解到多模态拓展
最新发布
05-05
内容概要：本文详细介绍了自然语言处理（NLP）及其核心技术Transformer的发展与应用。首先阐述了NLP的核心任务，包括语言理解（词法、句法、语义分析）、语言生成（文本摘要、对话系统等）和应用扩展（故障报告分析...
自然语言处理工具与技术综述及其应用场景解析
01-24
内容概要：本文详细介绍了多种自然语言处理（NLP）领域的工具和技术，涵盖了词汇层面处理的基础组件——词性标注器和引理器的作用；深入探讨了结合知识图谱的问答系统（KG-FiD）、会话问答（KaFSP）和通用常识生成...
技术动态 | KG+RAG系列范式对比及KAG框架再思考：兼看大模型增强KBQA问答竞赛方案...
开放知识图谱
11-20 493
转载公众号 |老刘说NLP老刘说NLP社区顺利完成第34讲《OpenSPG-KAG框架与垂域应用》和第35讲《2024ccks开放知识图谱问答获奖方案分享》，两个分享都是围绕知识图谱与大模型结合，很精彩，也有很多收获。这次感悟较多，尤其是再看大模型与知识图谱结合的KAG框架，与梁磊老师交流后的一些感悟。供大家参考。一、再看大模型与知识图谱结合的KAG框架关于GraphRAG进行问答这种范式，老刘...
一文图解Agent智能体：60张图、14个技术点回顾Agent的基本认知
m0_59235245的博客
03-21 892
要了解LLM agent是什么，首先来探索LLM的基本能力。传统上，LLM不过是一个接一个地进行下一个token预测。通过连续采样许多token，可以模拟对话，并使用LLM对问题给出更详细的答案。然而，当继续“对话”时，任何给定的LLM都会展示出它的一个主要缺点，它不记得对话。
图谱实战 | 再谈图谱表示：图网络表示GE与知识图谱表示KGE的原理对比与实操效果分析...
开放知识图谱
06-11 1319
转载公众号 | 老刘说NLP知识图谱嵌入是一个经典话题，在之前的文章《知识表示技术：图谱表示VS图网络表示及基于距离函数的表示学习总结》中，围绕知识图谱嵌入学习这一主题，对比了知识图谱嵌入与图网络嵌入的异同。而在实际工作中，我们通常会面临着对一个知识图谱进行嵌入的问题，并且要选择对应的方法进行处理。先给一个草草的发现：如上面图所示，给定一个图谱中，有a,b,c,d,e,f...
技术动态 | 面向NLP任务的大模型Prompt设计
开放知识图谱
12-20 418
转载公众号| 老刘说NLP很久之前，我们介绍到，prompt是影响下游任务的关键所在，当我们在应用chatgpt进行nlp任务落地时，如何选择合适的prompt，对于SFT以及推理环节尤为重要。不过，硬想不是办法，我们可以充分参考开源的一些已有工作，幸运的是，这类工作已然存在。因此，本文主要介绍longbench、LooGLE、pclue以及firefly自然语言处理任务prompt以及Prom...
NLP大规模语言模型推理实战：大语言模型BLOOM推理工具测试实践与效果分析实录...
zenRRan的博客
02-25 3537
来自：老刘说NLP进NLP群—>加入NLP交流群LLM(大语言模型)推理存在两个两个问题：(1) 单张显卡无法容纳整个模型；(2) 推理速度太慢。针对这类问题，本文初步整理了一些推理大模型的工具和代码，并简单测试了推理速度。下面是本文测试的一些背景：目前是使用7B模型bloom-7b1-mt、4张3090(但在实际推理中仅使用2张3090)、依赖包的版本：transformers==4.26...
大模型遇上心理健康咨询：MeChat、QiaoBan、SoulChat、MindChat四大心理健康领域微调模型总结
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weixin_42466538的博客
04-01 1万+
本文主要介绍关注心理领域的几个微调模型，包括：MeChat：心理健康支持对话陪伴大模型、QiaoBan：中文儿童情感陪伴大模型“巧板”、灵心（SoulChat）：心理健康大模型以及MindChat（漫谈）心理大模型共4个，同样的从数据构造（尤其是其中的多轮构造smile方法、多个主题下的多轮数据QiaoBan）、模型效果（可以通过文中的链接进行体验）、模型基座（如新上的baichuan\internLM）。
技术动态 | LLM⊗KG范式下的知识图谱问答实现框架思想阅读
开放知识图谱
01-24 977
转载公众号 |老刘说NLP分享一张有趣的图，意思是在分类场景下，使用大模型和fasttext的效果，评论也很逗。这其实背后的逻辑是，在类别众多的分类场景下，尤其是在标注数据量不缺的情况下，大模型的收益是否能够比有监督模型的收益更多。这个例子虽然没有说标注数据量，但估计量不会少。我们继续回到知识图谱与大模型的话题:读到一个大模型和知识图谱融合的有趣工作《 Think-on-Graph: Deep ...
技术动态 | 大模型用于知识图谱推理常用范式：兼论基于TransE模型的知识推理实践...
开放知识图谱
10-18 1258
转载公众号 | 老刘说NLP知识推理是从已有的知识出发，得出未知的、隐性的知识，具体到知识图谱中，即利用图谱中现有的知识（三元组），得到一些新的实体间的关系或者实体的属性（三元组）。关于知识推理这一任务，我们已经在《OGB-知识推理概览必读：三大推理评测任务、数据集与现有模型水平概述》、《技术总结：知识图谱推理中的常用方法、关键问题、评测指标与开放数据总结》等文章中进行了理论性的介绍。其中知识图谱...
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