基于transformers的自然语言处理(NLP)入门

最新推荐文章于 2025-01-09 00:39:00 发布
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博客围绕基于transformers的自然语言处理（NLP）展开，提供了NLP入门相关内容，帮助读者了解如何借助transformers进行自然语言处理方面的学习。
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【自然语言处理】Transformers快速入门：统计语言模型发展史与现代模型综述
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直到20世纪70年代中期，IBM实验室的贾里尼克提出了一种基于统计概率的方法，即通过计算句子中各词出现的概率来判断句子的合理性，这一创新极大地推动了自然语言处理技术的进步。随后，基于马尔可夫假设的n-gram模型...
基于Transformers的自然语言处理入门【一】
hezzfew的博客
09-13 531
基于Transformers的自然语言处理入门（一）1 自然语言处理（NLP）2 基于Transformers的自然语言处理 1 自然语言处理（NLP） 自然语言处理( Natural Language Processing, 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理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。 自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识
基于Transformers入门自然语言处理！
Datawhale
09-20 765
前言读者朋友们好，我是多多，许久未见，甚是想念。我最近忙了1件自己感觉有意义的事情，特来分享。我将之前零零散散的Transformer博客、讲解文章进行了整理，形成了一个完整的教程叫做：l...
Transformers 自然语言处理（一）
龙哥盟
04-30 1272
Transformers对于自然语言理解NLU）的重要性不言而喻，NLU 是自然语言处理NLP）的一个子集，在全球数字经济中已经成为人工智能的支柱之一。Transformers模型标志着人工智能的新时代的开始。语言理解已成为语言建模、聊天机器人、个人助手、问答、文本摘要、语音转文本、情感分析、机器翻译等领域的支柱。
【组队学习】【29期】9. 基于transformers的自然语言处理(NLP)入门
老马的程序人生
09-11 576
9. 基于transformers的自然语言处理(NLP)入门 航路开辟者：多多、erenup、张帆、张贤、李泺秋、蔡杰、hlzhang 领航员：张红旭、袁一涵 航海士：多多、张红旭、袁一涵、童鸣 基本信息 开源内容：https://github.com/datawhalechina/Learn-NLP-with-Transformers 内容属性：打磨课程 内容说明：以NLP经典任务和Transformer为主线，配合经典模型讲解和7个经典任务的代码实践。 定位人群：有一定NLP基础的学员。 特别提
DataWhale组队学习--1.0-本地阅读和代码运行环境配置
qsx123432的博客
08-15 196
本地阅读和代码运行环境配置参考说明环境配置下载本项目所有文件配置本项目本地运行环境本地pycharm打开项目文件夹（win10系统）本地vscode打开项目文件夹本地环境配置（以Mac为例）上传到google colab打开（国内上colab） 参考说明 datawhale 组队学习内容；知乎文章(后有连接) 环境配置 下载本项目所有文件 目的是下载本地文件：方法可二选一 点击本网页右上角的Github标识，进入github页面，找到下载/clone链接： 选项1: 直接点击Download ZIP即可
NLP课程笔记-基于transformers的自然语言处理入门
Everyday try to become better -Kobe Bryant
05-31 939
于是学习的问题就拆解为：1. 什么是seq2seq模型？2. 基于RNN的seq2seq模型如何处理文本/长文本序列？3. seq2seq模型处理长文本序列时遇到了什么问题？seq2seq模型的输入可以是一个（单词、字母或者图像特征）序列，输出是另外一个（单词、字母或者图像特征）序列。seq2seq是一种常见的NLP模型结构，全称是：sequence to sequence，翻译为“序列到序列”。顾名思义：从一个文本序列得到一个新的文本序列。潜在的答案：基于循环神经网络（RNN）一类的seq2seq模型，
基于transformers的自然语言处理(NLP)入门1.0-本地阅读和代码运行环境配置
lw19155275856的博客
05-05 387
基于transformers的自然语言处理(NLP)入门1.0-本地阅读和代码运行环境配置
基于Transformers的自然语言处理入门【二】-Transformer相关原理
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09-15 520
基于Transformers的自然语言处理入门（二）1 Tansformer相关原理1.1 seq2seq框架三级目录 1 Tansformer相关原理 对于Transformer相关学习，我们的学习路径：Attention->Transformer-Bert-NLP。Attention出现的原因是什么：基于循环神经网络（RNN）一类的seq2seq模型，在处理长文本时遇到了挑战，而对长文本中不同位置的信息进行attention有助于提升RNN的模型效果。 1.1 seq2seq框架 seq2se
教程 # 从 Transformers 库开始学习 NLP # 1 NLP基础与Transformer基础
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skysys的研究小屋
01-09 1421
UNILM 模型通过给 Transformer 中的 Self-Attention 机制添加不同的 MASK 矩阵，在不改变 BERT 模型结构的基础上同时实现了双向、单向和序列到序列（Sequence-to-Sequence，Seq2Seq）语言模型，是一种对 BERT 模型进行扩展的优雅方案。大部分情况下，我们都不会从头训练模型，而是将别人预训练好的模型权重通过迁移学习应用到自己的模型中，即使用自己的任务语料对模型进行“二次训练”，通过微调参数使模型适用于新任务。
基于Transformers的自然语言处理入门【七】-Transformers解决文本分类任务、超参搜索
hezzfew的博客
09-24 429
基于Transformers的自然语言处理入门【七】-Transformers解决文本分类任务、超参搜索1 数据预处理2 微调预训练模型3 超参数搜索 1 数据预处理 在数据喂入模型之前，需要对数据进行预处理，预处理的工具叫Tokenizer。Tokenizer首先对输入进行tokenize，然后将tokens转化为预模型中需要对应的token ID，再转化为模型需要的输入格式。 为了达到数据预处理的目的，我们使用AutoTokenizer.from_pretrained方法实例化我们的tokenizer，
【CVPR2021之UP-DETR】 基于Transformers无监督预训练提升的目标检测 | 环境搭建 | 基础测试
专注于AI领域前沿技术学习与分享：目标检测、图像修复、超分重建、AI工程化
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UP-DETR: Unsupervised Pre-training for Object Detection with Transformers https://arxiv.org/pdf/2011.09094.pdf https://github.com/dddzg/up-detr 环境搭建 Linux下cuda10.0安装Pytorch和Torchvision|简记 cat /etc/issue Ubuntu 18.04.5 LTS \n \l conda create -n torch16.
中文自然语言处理---Transformer模型
qq_34595138的博客
04-20 422
【NLP最佳实践】Huggingface Transformers实战教程
yanqianglifei的专栏
03-27 3066
内容简介 🤗手把手带你学 ：快速入门Huggingface Transformers 《Huggingface Transformers实战教程 》是专门针对HuggingFace开源的transformers库开发的实战教程，适合从事自然语言处理研究的学生、研究人员以及工程师等相关人员的学习与参考，目标是阐释transformers模型以及Bert等预训练模型背后的原理，通俗生动地解释transformers库的如何使用与定制化开发，帮助受众使用当前NLP前沿模型解决实际问题并取得优秀稳定的实践效果。
【直播】闫强：文本分类上分利器 -- Bert微调技巧大全
老马的程序人生
07-24 706
文本分类上分利器 – Bert微调技巧大全 直播信息 主讲人：ChallengeHub成员，中国人民大学硕士。 直播时间：2021年07月25日 15:00~16:00 直播内容： 经典论文介绍与解读 模型继续预训练实现 交流&答疑 直播网址： https://live.bilibili.com/21482458 组队学习之余，来读读组队学习中发生的故事！ 钱振：助教的那些事 红星：队长的那些事 代硕：学习者的那些事 田瑶：学习者的那些事 红星：学习者的那些事 姚行志：助教的那些事 姚昱君
Transformers 自然语言处理（六）
龙哥盟
04-30 1125
本章描述了 AI 副驾驶机器人的崛起，具有人类决策水平的能力。工业 4.0 已经打开了机器互联的大门。机器之间的微决策将加快交易速度。AI 副驾驶机器人将提高我们在各个领域的生产力。我们看到如何使用 OpenAI Codex 在编码时生成源代码，甚至可以使用自然语言指令。我们利用 MDP 程序生成的数据集来训练一个 RoBERTa Transformers模型，构建了基于Transformers的推荐系统。数据集结构是一个多用途序列模型。因此，元人类可以获得多领域的推荐功能。
最新自然语言处理库transformers
abcdefg90876的博客
03-07 8406
作 者 | huggingface编 译 | VK来 源 | GithubTransformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库Transform...
BERT大火却不懂Transformer？读这一篇就够了
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01-08 1万+
大数据文摘与百度NLP联合出品编译：张驰、毅航、Conrad、龙心尘编者按：前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务，当时达到了STOA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attent...
Python NLTK自然语言处理入门与实战教程
本文以“Python NLTK入门教程[项目代码]”为核心主题，深入剖析其标题、描述及标签所涵盖的丰富知识点，并结合压缩包中的项目结构，系统阐述NLTK在自然语言处理中的基础功能与高级应用。 首先，从标题“Python NLTK...
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