NLP基础知识

最新推荐文章于 2025-01-10 10:41:36 发布
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自然语言处理入门教程推荐！这6套NLP入门天花板教程必须看完！
OpenCVtuxiang的博客
05-30 658
【NLP入门教程推荐】精选6门适合不同基础学习者的自然语言处理课程：1️⃣Coursera专项课程（中文字幕）-系统学习词向量、注意力机制等核心概念；2️⃣斯坦福CS224n（英文）-深度学习前沿应用权威讲解；3️⃣fast.ai实战课-项目驱动快速上手；4️⃣HuggingFace官方教程-Transformers框架实践；5️⃣DataWhale中文组队学习-涵盖文本分类等实用技能；6️⃣《动手学深度学习》NLP部分-交互式代码练习。这些资源覆盖从理论到实践的学习路径，帮助初学者高效入门自然语言处理技术
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自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，它涉及人工智能、语言学和计算机科学，旨在使计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。本课程是针对初学者设计的NLP...
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在探讨自然语言处理（NLP）的数学基础时，首先需要明确的是，NLP是一个将自然语言与计算机科学相结合的领域，旨在使机器能够理解和处理人类语言。为了达到这个目标，NLP的数学基础需要涵盖多个数学分支，包括线性...
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它的目标是要通过与环境（Environment）交互，根据环境的反馈（Reward），优化自己的策略（Policy），再根据策略行动（Action），以获得更多更好的反馈奖励（Reward）。大语言模型也不属于生成式AI，比如谷歌的BERT，不擅长长文本生成工作。有能力学习输入序列中的所有词的相关性和上下文，不会收到短时记忆的影响；并非所有的生成式AI都属于大语言模型，如图像的扩散模型，并不输出文本；位置编码：规定了词在句子中出现的顺序，便于并行训练，提高速度。LLM中的大：参数多，高达数十亿；
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china1000的专栏
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目录 一、生成模型 VS 判别模型 一、生成模型 VS 判别模型 从概率分布的角度考虑，对于一堆样本数据，每个均有特征Xi对应分类标记yi。 生成模型：学习得到联合概率分布P(x,y)，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制。 判别模型：学习得到条件概率分布P(y|x)，即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。 数据要求：生成模型需要的数据量比较大，能够较好地估计概率密度；而判别模型对数据样本量的要求没有那么多。 https://blog.csdn..
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1.正则表达式 正则表达式在处理文本方面发挥着重要的作用 1.re.match() 从字符串开头匹配，匹配成功返回匹配结果，加上.group（）可查看匹配到的具体的值，匹配不成功则返回None import re print(re.match(r'a','abc123').group()) #a print(re.match(r'A','abc123',re.I).group())#a，加上re.I可忽略大小写 print(re.match(r'Ab','abc123',re.I).group())#ab
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【一】Inverted Index（倒排索引） Vocabulary：[ Word1, Word2, …, WordN ] Word1: [ Doc1, Doc2, … ]；Word2: [ Doc1, Doc2, … ]；WordN: [ Doc1, Doc2, … ] 建立倒排表，用于快速检索，如搜索引擎   【二】Noisy Channel Model Bayes 贝叶斯公式...
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