文本分類(lèi)是一種應(yīng)用廣泛的算法，它是各種用于大規(guī)模處理文本數(shù)據(jù)的軟件系統(tǒng)的核心，常被用于幫助電子郵箱過(guò)濾垃圾郵件，幫助論壇機(jī)器人標(biāo)記不當(dāng)評(píng)論。
2018-07-31 09:28:41
6965 文本分類(lèi)是NLP領(lǐng)域重要的部分，它與現(xiàn)實(shí)生活中的場(chǎng)景密切相關(guān)，例如機(jī)器人、語(yǔ)音助手、垃圾或詐騙信息監(jiān)測(cè)、文本分類(lèi)等等。這項(xiàng)技術(shù)的用途十分廣泛，幾乎可以用在任意語(yǔ)言模型上。本論文的作者進(jìn)行的是文本分類(lèi)，直到現(xiàn)在，很多學(xué)術(shù)研究人員仍然用詞嵌入訓(xùn)練模型，例如word2vec和GloVe。
2018-08-02 09:18:155982 特征提取就是提取出最能代表某篇文章或某類(lèi)的特征項(xiàng)，以達(dá)到降維的效果從而減少文本分類(lèi)的計(jì)算量。典型特征提取方法：信息增益（Information Gain），互信息（MI）、文檔頻度（DF）。傳統(tǒng)的MI特征提取方法：
2018-09-13 08:06:003906 ，也可以進(jìn)行文本分類(lèi)、問(wèn)答等任務(wù)。這么強(qiáng)大的功能，自然會(huì)有很多人想著測(cè)試它的能力，讓它設(shè)計(jì)生成一些“代碼”或者“文章”來(lái)了解他的能力，而我注意到很少有人用 Verilog 去試試他的能力，所以今天我們?nèi)ピ囈辉嚕詈笤倏纯此磥?lái)能為FPGA領(lǐng)域帶來(lái)什么。
2023-03-14 10:03:341522 。ChatGPT是一個(gè)由OpenAI開(kāi)發(fā)的人工智能語(yǔ)言模型，可以實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言處理、對(duì)話生成等功能。要開(kāi)發(fā)一個(gè)類(lèi)似ChatGPT的人工智能系統(tǒng)軟件，可以遵循以下步驟：確定應(yīng)用場(chǎng)景：確定人工智能系統(tǒng)軟件要
2023-05-18 10:16:50
文本分類(lèi)問(wèn)題就是將一篇文檔歸入預(yù)先定義的幾個(gè)類(lèi)別中的一個(gè)或幾個(gè)，而文本的自動(dòng)分類(lèi)則是使用計(jì)算機(jī)程序來(lái)實(shí)現(xiàn)這種文本分類(lèi)，即根據(jù)事先指定的規(guī)則和示例樣本，自動(dòng)從海量文檔中識(shí)別并訓(xùn)練分類(lèi)，文本為大家講解
2019-11-18 17:46:10
STM32CubeMX 6.0.1 不允許任務(wù)名稱(chēng)和入口函數(shù)使用相同的文本。根據(jù)我的理解，針對(duì)屬性任務(wù)名稱(chēng)輸入的文本將被封裝在雙引號(hào)中并將分配給變量名稱(chēng)。分配給入口函數(shù)的文本將成為將要執(zhí)行的任務(wù)
2023-01-12 09:03:24
在TensorFlow中實(shí)現(xiàn)CNN進(jìn)行文本分類(lèi)(譯)
2019-10-31 09:27:55
語(yǔ)料庫(kù)本文語(yǔ)料庫(kù)特指文本分類(lèi)語(yǔ)料庫(kù)，對(duì)應(yīng)IDataSet接口。而文本分類(lèi)語(yǔ)料庫(kù)包含兩個(gè)概念：文檔和類(lèi)目。一個(gè)文檔只屬于一個(gè)類(lèi)目，一個(gè)類(lèi)目可能含有多個(gè)文檔。比如搜狗文本分類(lèi)語(yǔ)料庫(kù)迷你版.zip，下載前
2019-02-20 15:37:24
OMAP-L138（定點(diǎn)/浮點(diǎn)DSP C674x+ARM9）+ FPGA處理器的開(kāi)發(fā)板。
編寫(xiě)一個(gè)用于FPGA訪問(wèn)ChatGPT 4的程序代碼是一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的任務(wù)，涉及到硬件設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)據(jù)處理等多個(gè)
2024-02-14 21:58:43
的能力仍然是不可替代的。
此外，ChatGPT等語(yǔ)言模型的應(yīng)用也需要大量的數(shù)據(jù)和算力支持，以及專(zhuān)業(yè)的技術(shù)人員進(jìn)行開(kāi)發(fā)和維護(hù)。因此，雖然ChatGPT等語(yǔ)言模型在某些方面具有一定的優(yōu)勢(shì)，但它們并不能完全取代
2023-11-19 12:06:10
社會(huì)和科技的進(jìn)步和現(xiàn)在行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的利用率提高有很大關(guān)系，各行各業(yè)積累的數(shù)據(jù)量均在增加，公安領(lǐng)域也包括在內(nèi)，有大量的案件信息數(shù)據(jù)需要進(jìn)行文本分析。 現(xiàn)在的公安部門(mén)均使用信息管理系統(tǒng)管理數(shù)據(jù)，在實(shí)現(xiàn)
2019-10-08 15:56:16
應(yīng)該學(xué)習(xí)正則表達(dá)式？其一，在實(shí)踐中應(yīng)用這門(mén)技術(shù)其實(shí)不難，只需理解為數(shù)不多的幾個(gè)元字符以及并不復(fù)雜的語(yǔ)法，就能夠獲得強(qiáng)大的文本操控能力；其二，正則表達(dá)式往往能提供處理文本的最簡(jiǎn)單最高效的解決方法（有時(shí)
2015-11-24 15:39:11
技術(shù)改變生活。最近一段時(shí)間，OpenAI旗下的ChatGPT大火。根據(jù)官網(wǎng)自身的介紹（見(jiàn)圖1），其是由 OpenAI 提出的大型預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，使用了許多深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以生成文本內(nèi)容，也可以進(jìn)行文本分
2023-02-21 15:16:46
1.整體思路第一步：先將中文文本進(jìn)行分詞，這里使用的HanLP-漢語(yǔ)言處理包進(jìn)行中文文本分詞。第二步：使用停用詞表，去除分好的詞中的停用詞。2.中文文本分詞環(huán)境配置使用的HanLP-漢語(yǔ)言處理包
2019-04-30 09:38:48
與ChatGPT“對(duì)話”的過(guò)程中，人們發(fā)現(xiàn)它的“智慧程度”遠(yuǎn)超其他的人工智能機(jī)器人。除了聊天，ChatGPT被網(wǎng)友們用來(lái)寫(xiě)文案、翻譯文本、為代碼糾錯(cuò)，甚至用來(lái)編寫(xiě)代碼。 憑借出色的表現(xiàn)，ChatGPT僅用兩個(gè)月
2023-03-03 14:28:48
文本分類(lèi)是文本挖掘的一個(gè)重要組成部分，是信息搜索領(lǐng)域的一項(xiàng)重要研究課題。該文提出一種基于文章標(biāo)題信息的漢語(yǔ)自動(dòng)文本分類(lèi)方法，在HNC理論的領(lǐng)域概念框架下，通過(guò)標(biāo)題
2009-04-13 08:31:16
10 文本分類(lèi)是文本數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)非常重要的技術(shù)，已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于信息管理、搜索引擎、推薦系統(tǒng)等多個(gè)領(lǐng)域。現(xiàn)有的文本分類(lèi)方法，大多是基于向量空間模型的算法。這
2009-06-03 09:22:5026 Web 文本挖掘是Web 數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。文本挖掘的主要方法是文本分類(lèi)和聚類(lèi)。本文主要討論了在文本挖掘中文本的表示,以及文本聚類(lèi)的算法描述。關(guān)鍵詞:Web 文本
2009-08-28 10:31:014 文本信息處理已成為一門(mén)日趨成熟、應(yīng)用面日趨廣泛的學(xué)科。文本分類(lèi)和聚類(lèi)技術(shù)是應(yīng)信息檢索和查詢(xún)需要而出現(xiàn)的自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的重要研究課題。面對(duì)急速膨脹的各種文本信
2009-12-22 14:19:463 隨著Internet的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)上的web信息資源迅速膨脹，如何在浩瀚的web文本信息資源中高效精確地挖掘出有用的知識(shí)已經(jīng)成為目前的研究熱點(diǎn)之一。本文首先介紹了web文本分類(lèi)
2010-01-27 13:39:414 分段和重組,分段和重組是什么意思
對(duì)于不同的網(wǎng)絡(luò)，其中傳送的包大小可能不一樣，因此把大包分小的功能是必須的。分段是將數(shù)據(jù)分組分割成
2010-04-03 17:13:062674 基于AdaBoost_Bayes算法的中文文本分類(lèi)系統(tǒng)_徐凱
2017-01-07 18:56:132 基于PLSA主題模型的多標(biāo)記文本分類(lèi)_蔣銘初
2017-01-08 10:40:540 根據(jù)電力企業(yè)輿情管控工作的需要，設(shè)計(jì)了一種基于文本分類(lèi)技術(shù)的企業(yè)輿情主題識(shí)別實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，技術(shù)人員只需根據(jù)需要設(shè)定文本分類(lèi)中不同的基本參數(shù)，即可針對(duì)相應(yīng)的輿情文本測(cè)試不同參數(shù)方案下主題文本的識(shí)別效果
2017-10-30 17:26:3611 隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的飛速增長(zhǎng)，文本分類(lèi)變成了一項(xiàng)處理和資質(zhì)文本信息的關(guān)鍵技術(shù)。文本分類(lèi)技術(shù)可用于分類(lèi)新聞，在互聯(lián)網(wǎng)上尋找有趣的信息，或者通過(guò)超文本去直到用戶的搜索，因?yàn)槭謩?dòng)建立文本分類(lèi)器是很困難和耗時(shí)
2017-11-09 10:25:029 如何從海量文本中自動(dòng)提取相關(guān)信息已成為巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)，文本分類(lèi)作為解決該問(wèn)題的重要方法已引起廣大關(guān)注，而其中文本表示是影響分類(lèi)效果的關(guān)鍵因素。為此采用相關(guān)主題模型進(jìn)行文本表示，以保證信息完整同時(shí)表現(xiàn)
2017-11-22 10:46:3010 針對(duì)短文本內(nèi)容簡(jiǎn)短、特征稀疏等特點(diǎn)，提出一種新的融合詞語(yǔ)類(lèi)別特征和語(yǔ)義的短文本分類(lèi)方法。該方法采用改進(jìn)的特征選擇方法從短文本中選擇最能代表類(lèi)別特征的詞語(yǔ)構(gòu)造特征詞典，同時(shí)結(jié)合利用隱含狄利克雷分布
2017-11-22 16:29:580 提高復(fù)雜背景及噪聲干擾文本圖像的文本分割性能是文本識(shí)別研究中的重要問(wèn)題和難點(diǎn)，為更好地解決這一難題，提出一種基于超像素融合的文本分割方法。首先對(duì)文本圖像初始二值化，并估計(jì)文本筆畫(huà)寬度；然后進(jìn)行圖像
2017-12-08 16:59:181 通過(guò)對(duì)云南某卷煙廠歷史檔案文本數(shù)據(jù)的分析研究，結(jié)合實(shí)際情況，對(duì)檔案文本主題詞的獲取和自動(dòng)分類(lèi)算法進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì)。且在主題詞獲取算法中引入了TFIDF算法，解決了檔案文本缺少題名、文號(hào)及責(zé)任者
2017-12-12 18:04:470 針對(duì)在文本分類(lèi)中先驗(yàn)概率的計(jì)算比較費(fèi)時(shí)而且對(duì)分類(lèi)效果影響不大、后驗(yàn)概率的精度損失影響分類(lèi)準(zhǔn)確率的現(xiàn)象，對(duì)經(jīng)典樸素貝葉斯分類(lèi)算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種先抑后揚(yáng)（抑制先驗(yàn)概率的作用，擴(kuò)大后驗(yàn)概率
2018-03-05 11:19:590 對(duì)于機(jī)器翻譯、文本摘要、Q&A、文本分類(lèi)等自然語(yǔ)言處理任務(wù)來(lái)說(shuō)，深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)一遍遍刷新了state-of-the-art的模型性能記錄，給研究帶來(lái)諸多驚喜。但這些任務(wù)一般都有各自的度量基準(zhǔn)，性能也只在一組標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上測(cè)試。
2018-06-26 15:19:094233 近日，Salesforce發(fā)布了一項(xiàng)新的研究成果：decaNLP——一個(gè)可以同時(shí)處理機(jī)器翻譯、問(wèn)答、摘要、文本分類(lèi)、情感分析等十項(xiàng)自然語(yǔ)言任務(wù)的通用模型。
2018-07-17 16:25:322630 另一種常見(jiàn)的文本分類(lèi)是情感分析（sentiment analysis），其目的是識(shí)別文本內(nèi)容的極性（polarity）：它所表達(dá)的觀點(diǎn)的類(lèi)型。這可以采用二進(jìn)制的“喜歡/不喜歡”來(lái)評(píng)級(jí)，或者使用更精
2018-07-26 10:02:1711709 
過(guò)去十幾年，人類(lèi)可以說(shuō)是在機(jī)器智能面前節(jié)節(jié)退敗，屢敗屢戰(zhàn)。而多任務(wù)處理（multi－tasking），幾乎是為數(shù)不多可以讓我們“天生驕傲”的能力了。
2018-10-29 10:03:381883 本文以開(kāi)發(fā)印尼語(yǔ)語(yǔ)音合成系統(tǒng)為目的，研究印尼語(yǔ)文本分析與處理方法，主要研究了文本歸一化和音節(jié)劃分方法。采用正則表達(dá)及關(guān)鍵字相結(jié)合的方法，對(duì)文本中數(shù)字及特殊字符進(jìn)行歸一化處理；采用基于音節(jié)列表及特殊
2018-11-23 16:10:536 ，分別在單機(jī)、Map Reduce和Spark三種不同的計(jì)算框架下測(cè)試了文本分類(lèi)的效率，并使用控制變量的方法在Spark計(jì)算框架下設(shè)計(jì)對(duì)照實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)證明，Spark計(jì)算框架下的樸素貝葉斯算法在面對(duì)海量文本分類(lèi)時(shí)有著較高的處理效率。
2018-12-18 14:19:573 目標(biāo) 從頭開(kāi)始實(shí)踐中文短文本分類(lèi)，記錄一下實(shí)驗(yàn)流程與遇到的坑運(yùn)用多種機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí) + 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)）方法比較短文本分類(lèi)處理過(guò)程與結(jié)果差別 工具 深度學(xué)習(xí)：keras 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)
2020-11-02 15:37:154798 
前言 之前書(shū)寫(xiě)了使用pytorch進(jìn)行短文本分類(lèi)，其中的數(shù)據(jù)處理方式比較簡(jiǎn)單粗暴。自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域包含很多任務(wù)，很多的數(shù)據(jù)向之前那樣處理的話未免有點(diǎn)繁瑣和耗時(shí)。在pytorch中眾所周知的數(shù)據(jù)處理
2020-12-31 10:08:422217 
文本分類(lèi)任務(wù)。 （已完成）序列標(biāo)注（NER）篇。針對(duì)命名實(shí)體識(shí)別、序列標(biāo)注任務(wù)。 文本匹配篇。針對(duì)語(yǔ)義相似度計(jì)算、向量匹配等問(wèn)題。 人工特征學(xué)習(xí)篇。針對(duì)多特征的機(jī)器、深度學(xué)習(xí)方案。 開(kāi)始我把這個(gè)標(biāo)題叫做語(yǔ)義匹配，后來(lái)感覺(jué)還是不能叫這個(gè)
2021-01-13 09:33:192190 研究動(dòng)機(jī) 多標(biāo)簽文本分類(lèi)（multi-label text classification, 簡(jiǎn)稱(chēng)MLTC）的目的是在給定文本后要求模型預(yù)測(cè)其多個(gè)非互斥的相關(guān)標(biāo)簽。該任務(wù)在許多自然語(yǔ)言處理任務(wù)上都有
2021-02-05 09:21:132593 
任何標(biāo)注數(shù)據(jù)啦！哇，真香！ 當(dāng)前的文本分類(lèi)任務(wù)需要利用眾多標(biāo)注數(shù)據(jù)，標(biāo)注成本是昂貴的。而半監(jiān)督文本分類(lèi)雖然減少了對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴(lài)，但還是需要領(lǐng)域?qū)＜沂謩?dòng)進(jìn)行標(biāo)注，特別是在類(lèi)別數(shù)目很大的情況下。 試想一下，我們?nèi)祟?lèi)是如何對(duì)新聞文本進(jìn)行分
2021-02-05 11:02:241596 
隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，許多研究者嘗試?yán)蒙疃葘W(xué)習(xí)來(lái)解決文本分類(lèi)問(wèn)題，特別是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面，出現(xiàn)了許多新穎且有效的分類(lèi)方法。對(duì)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行分析，介紹
2021-03-10 16:56:5636 識(shí)別文本蘊(yùn)涵的任務(wù)，也稱(chēng)自然語(yǔ)言推理，是指確定一段文本（前提）是否可被另一段文本（假設(shè)）所暗示或否認(rèn)（或兩者都不能）。雖然這一問(wèn)題通常被視為機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 系統(tǒng)推理能力的重要測(cè)試，并且在純文本
2021-03-10 18:06:522502 
針對(duì)現(xiàn)有中文短文夲分類(lèi)算法通常存在特征稀疏、用詞不規(guī)范和數(shù)據(jù)海量等問(wèn)題，提出一種基于Transformer的雙向編碼器表示（BERT）的中文短文本分類(lèi)算法，使用BERT預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)短文本進(jìn)行句子
2021-03-11 16:10:396 、詞向量以及短文本的概念集作為模型的輸入，運(yùn)用編碼器-解碼器模型對(duì)短文本與概念集進(jìn)行編碼，利用注意力機(jī)制計(jì)算每個(gè)概念權(quán)重值，減小無(wú)關(guān)噪聲概念對(duì)短文本分類(lèi)的影響，在此基礎(chǔ)上通過(guò)雙向門(mén)控循環(huán)單元編碼短文本輸入序
2021-03-12 14:07:477 為提高旅游問(wèn)句文本中關(guān)鍵特征的利用率，提出一種集成詞級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WL-CNN）與句級(jí)雙向長(zhǎng)短期記憶（SL-Bi-LSTM）網(wǎng)絡(luò)的旅游問(wèn)句文本分類(lèi)算法。利用 WL-CNN和SL-Bi-LSTM分別
2021-03-17 15:24:344 鐵路文本分類(lèi)對(duì)于我國(guó)鐵路事業(yè)的發(fā)展具有重要的實(shí)用意義。現(xiàn)有的中文文本特征提取方法依賴(lài)于事先對(duì)文本的分詞處理，然而面向鐵路文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞的準(zhǔn)確率不髙，導(dǎo)致鐵路文本的特征提取存在語(yǔ)乂理解不充分、特征
2021-04-08 14:19:5910 隨著網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的高速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)商家和購(gòu)物者在網(wǎng)絡(luò)交易活動(dòng)中產(chǎn)生了大量的交易數(shù)據(jù)，其中蘊(yùn)含著巨大的分析價(jià)值。針對(duì)社交電商商品文本的文本分類(lèi)問(wèn)題，為了更加高效準(zhǔn)確地判斷文本所描述商品的類(lèi)別，提出了一種
2021-04-13 15:14:218 文本摘要應(yīng)包含源文本中所有重要信息，傳統(tǒng)基于編碼器-解碼器架構(gòu)的摘要模型生成的摘要準(zhǔn)確性較低。根據(jù)文本分類(lèi)和文本摘要的相關(guān)性，提出一種多任務(wù)學(xué)習(xí)摘要模型。從文本分類(lèi)輔助任務(wù)中學(xué)習(xí)抽象信息改善摘要生成
2021-04-27 16:18:5811 傳統(tǒng)的文本分類(lèi)方法僅使用一種模型進(jìn)行分類(lèi)，容易忽略不同類(lèi)別特征詞出現(xiàn)交叉的情況，影響分類(lèi)性能。為提高文本分類(lèi)的準(zhǔn)確率，提岀基于主題相似性聚類(lèi)的文本分類(lèi)算法。通過(guò)CH和 Wordcount相結(jié)合的方法
2021-05-12 16:25:206 海量文本分析是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)理解和價(jià)值發(fā)現(xiàn)的重要手段，其中文本分類(lèi)作為自然語(yǔ)言處理的經(jīng)典問(wèn)題受到研究者廣泛關(guān)注，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本分析方面的優(yōu)異表現(xiàn)使其成為目前的主要研究方向。在此背景下，介紹卷積
2021-05-13 16:34:3448 的下游任務(wù)時(shí)，往往需要通過(guò)微調(diào)進(jìn)行一定的更新和調(diào)整，使其更適用于目標(biāo)任務(wù)。但是，目標(biāo)語(yǔ)料集中的低頻詞由于缺少訓(xùn)練樣夲，導(dǎo)致在微調(diào)過(guò)程中無(wú)法獲得穩(wěn)定的梯度信息，使得詞向量無(wú)法得到有效更新。而在短文本分類(lèi)任務(wù)中，這些低頻詞對(duì)分類(lèi)結(jié)果同樣有著重要的指示性。
2021-05-17 15:37:2413 01 研究背景及動(dòng)機(jī) 近些年，元學(xué)習(xí)已經(jīng)成為解決小樣本問(wèn)題的主流技術(shù)，并且取得不錯(cuò)的成果。然而，由于現(xiàn)有的元學(xué)習(xí)方法大多數(shù)集中在圖像分類(lèi)上，而對(duì)文本分類(lèi)上的關(guān)注比較少。與圖像不同，同一類(lèi)別中文本具有
2021-05-19 15:54:154012 
論文提出Dynamic Memory Induction Networks (DMIN) 網(wǎng)絡(luò)處理小樣本文本分類(lèi)。 兩階段的（two-stage）few-shot模型： 在監(jiān)督學(xué)習(xí)階段（綠色的部分
2021-09-27 17:46:081833 
基于向量空間模型的文本分類(lèi)方法的文本表示具有高緯度、高稀疏的特點(diǎn)，特征表達(dá)能力較弱，且特征工程依賴(lài)人工提取，成本較髙。針對(duì)該問(wèn)題，提出基于雙通道詞向量的卷積膠囊網(wǎng)絡(luò)文本分類(lèi)算法。將WordⅤec訓(xùn)練
2021-05-24 15:07:296 傳統(tǒng)隱含狄利克雷分配（LDA）主題模型在文本分類(lèi)計(jì)算時(shí)利用 Gibbs sg擬合已知條件分布下的未知參數(shù)，較難權(quán)衡分類(lèi)準(zhǔn)確率與計(jì)算復(fù)雜度間的關(guān)系。為此，在LDA主題模型的基礎(chǔ)上，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合單詞
2021-05-25 15:20:590 在對(duì)類(lèi)別模糊的文本進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，主題模型只考慮文檔和主題級(jí)別信息，未考慮底層詞語(yǔ)間的隱含信息且多數(shù)主題信息復(fù)雜、中心不明確。為此，提出一種改進(jìn)的文本分類(lèi)方法。通過(guò)分位數(shù)選擇中心明確的主題，將其映射
2021-05-25 16:33:295 樸素貝葉斯（NB）算法應(yīng)用于文本分類(lèi)時(shí)具有簡(jiǎn)單性和高效性，但算法中屬性獨(dú)立性與重要性一致的假設(shè)，使其在精確度方面存在瓶頸。針對(duì)該問(wèn)題，提出一種基于泊松分布的特征加權(quán)NB文本分類(lèi)算法。結(jié)合泊松分布模型
2021-05-28 11:30:244 文本表示和分類(lèi)是自然語(yǔ)言理解領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。目前已有很多文本分類(lèi)方法，包括卷積網(wǎng)絡(luò)、遞歸網(wǎng)絡(luò)、自注意力機(jī)制以及它們的結(jié)合。但是，復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)并不能從根本上提高文本分類(lèi)的性能，好的文本表示才是文本分
2021-06-15 16:17:1718 近些年，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類(lèi)器和詞嵌入在自然語(yǔ)言處理中被廣泛應(yīng)用。然而，傳統(tǒng)的簡(jiǎn)歷解析器采用基于關(guān)鍵字的模糊匹配或正則表達(dá)式來(lái)進(jìn)行文本塊分割。文中提岀了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本分類(lèi)器和詞向量
2021-06-16 11:47:2117 基于注意力機(jī)制的新聞文本分類(lèi)模型
2021-06-27 15:32:3229 任務(wù)和常識(shí)生成任務(wù)上的具體應(yīng)用，指出了受控文本生成技術(shù)在具體應(yīng)用場(chǎng)景下的改進(jìn)方向。 0. 什么是受控文本生成 文本生成任務(wù)是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域十分重要的一類(lèi)任務(wù)。文本摘要、語(yǔ)法糾錯(cuò)、人機(jī)對(duì)話等很多自然語(yǔ)言處理任務(wù)都可
2021-10-13 09:46:393033 
文本分類(lèi)是 NLP 中最常見(jiàn)的任務(wù)之一， 它可用于廣泛的應(yīng)用或者開(kāi)發(fā)成程序，例如將用戶反饋文本標(biāo)記為某種類(lèi)別，或者根據(jù)客戶文本語(yǔ)言自動(dòng)歸類(lèi)。另外向我們平時(shí)見(jiàn)到的郵件垃圾過(guò)濾器也是文本分類(lèi)最熟悉的應(yīng)用場(chǎng)景之一。
2022-03-22 10:49:322904 手工定義或自動(dòng)搜索得到的verbalizer有主觀性強(qiáng)覆蓋面小等缺點(diǎn)，我們使用了知識(shí)庫(kù)來(lái)進(jìn)行標(biāo)簽詞的擴(kuò)展和改善，取得了更好的文本分類(lèi)效果。同時(shí)也為如何在Prompt Learning下引入外部知識(shí)提供了參考。
2022-07-08 11:53:532436 文本分類(lèi)看似簡(jiǎn)單，但實(shí)則里面有好多門(mén)道。作者水平有限，只能將平時(shí)用到的方法和trick在此做個(gè)記錄和分享，并且盡可能提供給出簡(jiǎn)潔、清晰的代碼實(shí)現(xiàn)。希望各位看官都能有所收獲。
2022-10-11 09:47:25723 PRVR任務(wù)旨在從大量未剪輯的長(zhǎng)視頻中檢索出與查詢(xún)文本部分相關(guān)的對(duì)應(yīng)視頻。若一個(gè)未經(jīng)剪輯的長(zhǎng)視頻中存在某一片段與給出的查詢(xún)文本相關(guān)，則認(rèn)為該長(zhǎng)視頻與給出的查詢(xún)文本呈部分相關(guān)的關(guān)系。
2022-10-21 09:32:29739 簡(jiǎn)介 主要內(nèi)容包括 如何將文本處理為T(mén)ensorflow LSTM的輸入 如何定義LSTM 用訓(xùn)練好的LSTM進(jìn)行文本分類(lèi) 代碼 導(dǎo)入相關(guān)庫(kù) #coding=utf-8 import
2022-10-21 09:57:071018 數(shù)據(jù)清理通常是數(shù)據(jù)分析中最耗時(shí)的部分，根據(jù)數(shù)據(jù)量，清理步驟可能需要多次迭代。但是，投入所需的額外時(shí)間和資源所帶來(lái)的投資回報(bào)率允許在文本分析工作流的后期使用更準(zhǔn)確和成功的模型。在許多情況下，干凈的詞云會(huì)傳遞有關(guān)文本頁(yè)面上實(shí)際內(nèi)容的更多信息。
2022-11-23 15:15:34530 
學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。 今年，PaddleNLP 帶來(lái)重大升級(jí)，覆蓋信息抽取、文本分類(lèi)、情感分析、語(yǔ)義檢索、智能問(wèn)答等自然語(yǔ)言處理領(lǐng) 域核心任務(wù)。 歡迎廣大開(kāi)發(fā)者使用 NVIDIA 與飛槳聯(lián)合深度適配的 NGC 飛槳容器，在 NVIDIA GPU 上進(jìn)行體驗(yàn)！ PaddleNLP 開(kāi)源
2022-11-30 21:35:05803 這些文本通常都非常長(zhǎng)，需要利用文本分割技術(shù)來(lái)處理這些文本，將它們按照主題的轉(zhuǎn)移或變化劃分為若干主題段落，每個(gè)主題段落內(nèi)部所表達(dá)的主題一致且連貫，不同主題段落間則描述不同的主題。
2023-02-01 11:46:59669 Pre-trainingTransformer）的技術(shù)架構(gòu)，旨在更好地模擬人類(lèi)的自然語(yǔ)言表達(dá)方式。
與GPT相比，ChatGPT具有更強(qiáng)的上下文感知能力，可以在繼續(xù)對(duì)話的基礎(chǔ)上生成文本。它的應(yīng)用包括聊天機(jī)器人、對(duì)話系統(tǒng)、智能
2023-02-10 11:58:402 當(dāng)前ChatGPT是一個(gè)爆火的項(xiàng)目，近來(lái)瀏覽 Github 的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)一個(gè)好玩的項(xiàng)目：微信接入ChatGPT，利用ChatGPT的對(duì)話能力，實(shí)現(xiàn)微信的自動(dòng)聊天回復(fù)。
在這
2023-02-13 10:31:093 ，回答問(wèn)題，對(duì)話等。它基于 GPT （Generative Pre-trainingTransformer） 架構(gòu)，是一種預(yù)訓(xùn)練模型，可以用于自然語(yǔ)言處理和自然語(yǔ)言理解任務(wù)。
使用ChatGPT步驟：
1.申請(qǐng)ChatGPT賬號(hào)
2.用ChatGPT
對(duì)應(yīng)申請(qǐng)Cha
2023-02-13 10:11:071 想用好ChatGPT，我們首先要對(duì)ChatGPT有一定了解。 ChatGPT是一個(gè)基于GPT-3.5構(gòu)建的大型語(yǔ)言模型聊天機(jī)器人。它將問(wèn)答交互場(chǎng)景下的文本生成能力向前推進(jìn)了一大步，超出了人們對(duì)對(duì)
2023-02-13 09:57:170 ）是由OpenAI發(fā)明的一種自然語(yǔ)言處理技術(shù)。它是一種預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，可以用來(lái)生成文本，識(shí)別語(yǔ)義，做文本分類(lèi)等任務(wù)。 ChatGPT實(shí)現(xiàn)原理 火爆的ChatGPT，得益于AIGC 背后的關(guān)鍵技術(shù)NLP
2023-02-13 17:32:3674276 
。 ChatGPT以對(duì)話方式進(jìn)行交互，可以用于包括自動(dòng)文本生成、自動(dòng)問(wèn)答、自動(dòng)摘要等在內(nèi)的多種任務(wù)。如：在自動(dòng)文本生成方面，ChatGPT可以根據(jù)輸入的文本自動(dòng)生成類(lèi)似的文本，在自動(dòng)問(wèn)答方面，ChatGPT可以根據(jù)
2023-02-14 09:19:190 ChatGPT是由OpenAI開(kāi)發(fā)的一種大型語(yǔ)言模型，它能夠通過(guò)對(duì)語(yǔ)言的自然處理來(lái)回答問(wèn)題、產(chǎn)生文本和執(zhí)行其他的任務(wù)。 ChatGPT是基于GPT-3（Generative
2023-02-15 10:15:190 ChatGPT是由OpenAI開(kāi)發(fā)的大型語(yǔ)言模型。它的核心功能是生成人類(lèi)語(yǔ)言文本，因此有多種應(yīng)用場(chǎng)景，如文本生成、對(duì)話生成、文本分類(lèi)、文本摘要等。
程序員是當(dāng)今科技行業(yè)中重要的職業(yè)群體
2023-02-15 09:17:420 ChatGPT 的訓(xùn)練模式是基于大規(guī)模文本數(shù)據(jù)集的監(jiān)督學(xué)習(xí)和自我監(jiān)督學(xué)習(xí)，這些數(shù)據(jù)集包括了各種類(lèi)型的文本，例如新聞文章、博客、社交媒體、百科全書(shū)、小說(shuō)等等。ChatGPT 通過(guò)這些數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后在特定任務(wù)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)。
2023-02-17 11:28:561203 看到ChatGPT的華麗誕生，心情很復(fù)雜，既高興、驚喜，也感到恐慌，高興和驚喜的是沒(méi)有預(yù)料到這么快就見(jiàn)證了自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)的重大突破，體驗(yàn)到通用技術(shù)的無(wú)限魅力。恐慌的是ChatGPT幾乎可以高質(zhì)量地完成NLP中的大多數(shù)任務(wù)，逐漸認(rèn)識(shí)到很多NLP的研究方向遇到了極大挑戰(zhàn)。
2023-02-22 10:56:323799 文本分類(lèi)是NLP領(lǐng)域的較為容易的入門(mén)問(wèn)題，本文記錄文本分類(lèi)任務(wù)的基本流程，大部分操作使用了**torch**和**torchtext**兩個(gè)庫(kù)。
## 1. 文本數(shù)據(jù)預(yù)處理
2023-02-22 14:23:59729 CLUE榜單會(huì)從文本分類(lèi)、閱讀理解、自然語(yǔ)言推理等9項(xiàng)任務(wù)中全面考核AI模型的語(yǔ)言理解能力，但參評(píng)AI模型一直未能超越人類(lèi)成績(jī)，AliceMind則一舉在4項(xiàng)任務(wù)中超過(guò)了人類(lèi)水平。
2023-03-13 10:48:33947 ChatGPT的最強(qiáng)輸出能力便是他的文字輸出能力，而文字輸出變現(xiàn)的軟件有很多例如知乎百家號(hào)等，ChatGPT的語(yǔ)言生成模型，它能夠通過(guò)訓(xùn)練集自動(dòng)生成文本。這使得利用ChatGPT進(jìn)行文字變現(xiàn)成為一種可能性ChatGPT可以從給定主題生成無(wú)數(shù)種可能的文章。
2023-03-17 10:28:553247 設(shè)計(jì)好庫(kù)和API后，微軟給ChatGPT編寫(xiě)了一個(gè)文本提示（prompt），描述目標(biāo)任務(wù)，并明確說(shuō)明函數(shù)庫(kù)中哪些函數(shù)可用；另外，這還能規(guī)定ChatGPT生成代碼用哪種編程語(yǔ)言。
2023-03-27 11:13:20854 而Visual ChatGPT這個(gè)項(xiàng)目則可以把ChatGPT和一系列視覺(jué)基礎(chǔ)模型（VFM，Visual Foundation Model）給聯(lián)系起來(lái)，以便實(shí)現(xiàn)在ChatGPT聊天的過(guò)程中來(lái)發(fā)送和接收?qǐng)D像，也使得ChatGPT能夠處理更為復(fù)雜的視覺(jué)任務(wù)。
2023-03-31 11:00:371803 到目前為止，HuggingGPT已經(jīng)圍繞ChatGPT在HuggingFace上集成了數(shù)百個(gè)模型，涵蓋了文本分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、圖像生成、問(wèn)答、文本到語(yǔ)音、文本到視頻等24個(gè)任務(wù)。
2023-04-10 10:15:07643 遷移學(xué)習(xí)徹底改變了自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域，允許從業(yè)者利用預(yù)先訓(xùn)練的模型來(lái)完成自己的任務(wù)，從而大大減少了訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源。在本文中，我們將討論遷移學(xué)習(xí)的概念，探索一些流行的預(yù)訓(xùn)練模型，并通過(guò)實(shí)際示例演示如何使用這些模型進(jìn)行文本分類(lèi)。我們將使用擁抱面轉(zhuǎn)換器庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
2023-06-14 09:30:14293 的文本生成深度學(xué)習(xí)模型，支持用各種語(yǔ)言（例如中文、英文等）進(jìn)行問(wèn)答、文本摘要生成、翻譯、代碼生成和對(duì)話等各種語(yǔ)言任務(wù)。ChatGPT就像一個(gè)能夠理解自然語(yǔ)言的大型知
2023-02-02 15:10:33715 
ChatGPT 是什么？ ChatGPT 是一種大型語(yǔ)言模型（LLM），由OpenAI開(kāi)發(fā)。 它使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)模擬人類(lèi)的語(yǔ)言生成和理解能力，可以用于自然語(yǔ)言處理、對(duì)話系統(tǒng)等多種
2023-06-27 13:55:151684 ChatGPT可以用于多種不同的應(yīng)用場(chǎng)景和使用方法，包括但不限于以下幾種： 1. 聊天機(jī)器人：ChatGPT可以用于開(kāi)發(fā)聊天機(jī)器人，通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，讓機(jī)器人可以像人類(lèi)一樣
2023-07-18 14:47:436 今天我們?yōu)榇蠹規(guī)?lái)的文章，深入淺出地闡釋了ChatGPT背后的技術(shù)原理，沒(méi)有NLP或算法經(jīng)驗(yàn)的小伙伴，也可以輕松理解ChatGPT是如何工作的。 ChatGPT是一種機(jī)器學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理模型
2023-07-18 17:12:300 有不少教程，搜索觀看即可。 ChatGPT 是一款由 OpenAI 開(kāi)發(fā)的大型語(yǔ)言模型，主要功能是回答用戶的問(wèn)題和完成各種語(yǔ)言任務(wù)，如對(duì)話生成、文本摘要、翻譯、生成文本 等。它使用了先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)和海量的語(yǔ)言數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以在 各種語(yǔ)言領(lǐng)域提供高質(zhì)量的語(yǔ)言處理服務(wù)
2023-07-19 14:21:003 的通用規(guī)律，并可以對(duì)許多任務(wù)進(jìn)行自然的推理和生成。預(yù)訓(xùn)練的過(guò)程是通過(guò)輸入大量無(wú)監(jiān)督的文本數(shù)據(jù)，并使用自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法來(lái)最大化模型的語(yǔ)言建模能力。在此過(guò)程中，模型學(xué)習(xí)到了不同單詞之間的關(guān)系，以及如何在不同的上下文中使用它們。
2023-07-20 11:29:589 云服務(wù)、API、SDK，調(diào)試，查看，我都行? 閱讀短文您可以學(xué)習(xí)到：人工智能 AI 自言語(yǔ)言的情感分析、文本分詞、文本翻譯 IntelliJ?IDEA?之 API 插件介紹 API 插件支持?VS
2023-10-12 11:02:33234 
ChatGPT 能夠自動(dòng)生成類(lèi)似于人類(lèi)寫(xiě)作的文本，這一點(diǎn)非常引人注目，也令人意外。但它是如何實(shí)現(xiàn)的？為什么它能夠如此出色地生成我們認(rèn)為有意義的文本？我的目的是在這里概述ChatGPT內(nèi)部的運(yùn)行
2023-10-16 11:31:24482 
在本文中，我們?nèi)嫣接懥?b class="flag-6" style="color: red">文本分類(lèi)技術(shù)的發(fā)展歷程、基本原理、關(guān)鍵技術(shù)、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，以及從RNN到Transformer的技術(shù)演進(jìn)。文章詳細(xì)介紹了各種模型的原理和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，旨在提供對(duì)文本分類(lèi)技術(shù)深入理解的全面視角。
2023-12-16 11:37:31435 
人工智能領(lǐng)域的初創(chuàng)公司Anthropic近日宣布推出其最新型的聊天機(jī)器人——Claude 3。據(jù)公司透露，Claude 3的單詞處理能力是知名聊天機(jī)器人ChatGPT的近50倍，單次可處理約15萬(wàn)個(gè)單詞，這一突破性的進(jìn)展在人工智能領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注。
2024-03-06 11:21:17295
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