https://www.jianshu.com/p/f3bde26febed 这篇是 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks（by Andrej Karpathy，Stanford的Li Fei-Fei的博士生。文章介绍
https://zhuanlan.zhihu.com/p/447836322 目录 收起 一、XLNet的优势 1）独得AR与AE两大绝学 2）集成了Tansformer-XL 二、XLNet的结构特点 1） 置换语言模型（PermutationLanguage Modeling，PLM） 2）
我们知道Bert 预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于 Word2Vec、Glove 等并没有明显的提升。
引入get包：NLog.Extensions.Logging 添加一个nlog.cofig文件 并设置属性，始终复制或较新则复制
近期参加NLP领域CCL2024评测，现将赛题背景和实现方法分享，推理文本纠错领域的发展。 1、背景信息 随着教育的发展和网络的普及，作文评价的规模越来越大，人工评改作文的成本和效率成为一大难题。为了解决这一问题，许多研究者和机构开始探索利用计算机技术来实现作文的自动评改，通过分析作文的语言、内容、
chatGPT NLP技术，通过统计的手段模拟出更正确的答案。 他与以前的NLP不一样，他有上下文语义，他能够模拟场景，能够总结很多文章信息。 因此对于谷歌等搜索引擎就很有攻击性了，因为chatGPT能够自己做总结，有上下文语义等。再也不用看csdn哪些破文章抄来抄去浪费时间。还有就是对于问题的总结
摘要：今天带领大家学习自然语言处理中的词嵌入的内容。 本文分享自华为云社区《【MindSpore易点通】深度学习系列-词嵌入》，作者：Skytier。 1 特征表示 在自然语言处理中，有一个很关键的概念是词嵌入，这是语言表示的一种方式，可以让算法自动的理解一些同类别的词，比如苹果、橘子，比如袜子、手
> 自然语言处理（NLP）涵盖了从基础理论到实际应用的广泛领域，本文深入探讨了NLP的关键概念，包括词向量、文本预处理、自然语言理解与生成、统计与规则驱动方法等，为读者提供了全面而深入的视角。 > 作者 TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦
## 概述 自然语言处理(NLP)的正式定义：是一个使用计算机科学、人工智能(AI)和形式语言学概念来分析自然语言的研究领域。不太正式的定义表明：它是一组工具，用于从自然语言源(如web页面和文本文档)获取有意义和有用的信息。NLP工具的实现一般是基于机器学习与深度学习、其它算法(Lucene Co
https://www.jb51.net/LINUXjishu/157727.html 例如： 复制代码 代码如下: export LANG=zh_CN.GB2312export NLS_LANG=AMERICAN_AMERICA.ZHS16GBK$export LANG=zh_CN.GB2312$
基础 [自然语言处理（NLP）](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17450994.html) [自然语言处理PaddleNLP-词向量应用展示](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17451860.html) [自然语言处理（N
对带有感情色彩的主观性文本进行 分析、处理、归纳和推理的过程，输入文本 => (描述实体/entity，属性/aspect，情感/opinion ,观点持有者/holder，时间/time)
