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青春之我_XP

【自然语言处理系列】手动安装和测试Spacy中en_core_web_sm模型的详细教程摘要：本教程旨在为自然语言处理（NLP）初学者提供一个详细的指南，用于手动安装流行的NLP库Spacy及其英语模型en_core_web_sm。文章将逐步指导您如何安装Spacy库、查看其版本，确定并下载适合的en_core_web_sm模型版本，以及如何正确安装并测试这些组件确保它们正常工作。完成本教程后，您将能够使用Spacy进行基本的NLP任务，例如分词、命名实体识别和依赖关系解析。

住在天上的云

【自然语言处理】司法阅读理解裁判文书中包含了丰富的案件信息，比如时间、地点、人物关系等等，通过机器智能化地阅读理解裁判文书，可以更快速、便捷地辅助法官、律师以及普通大众获取所需信息。本次任务覆盖多种法律文书类型，包括民事、刑事、行政，问题类型为多步推理，即对于给定问题，只通过单句文本很难得出正确回答，模型需要结合多句话通过推理得出答案。

爱看书的小沐

【小沐学AI】Python实现语音识别（whisper+HuggingFace）https://arxiv.org/pdf/2212.04356 https://github.com/openai/whisper

自然语言处理课程论文：《Attention is all you need》复现与解读目录1.背景介绍1.1 文献介绍1.2 研究背景1.3 知识概述1.3.1 机器翻译1.3.2 attention机制与self-attention机制

论文翻译 | ITER-RETGEN：利用迭代检索生成协同增强检索增强的大型语言模型论文地址：Enhancing Retrieval-Augmented Large Language Models with Iterative Retrieval-Generation Synergy

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【自然语言处理系列】探索NLP：使用Spacy进行分词、分句、词性标注和命名实体识别,并以《傲慢与偏见》与全球恐怖活动两个实例文本进行分析本文深入探讨了scaPy库在文本分析和数据可视化方面的应用。首先，我们通过简单的文本处理任务，如分词和分句，来展示scaPy的基本功能。接着，我们利用scaPy的命名实体识别和词性标注功能，分析了Jane Austen的经典小说《傲慢与偏见》，识别出文中的主要人物和地点。最后，我们将这些文本分析技术应用于全球恐怖活动的数据集中，揭示了不同恐怖组织在全球各地的活动分布。文章展示了如何用scaPy进行复杂的文本挖掘和数据分析，为研究和政策制定提供见解。

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探索AudioLM：音频生成技术的未来目录2. AudioLM的基础理论2.1. 音频生成的基本概念2.2. 语言模型在音频生成中的应用2.3. 深度学习在音频生成中的作用

多分类情绪识别模型训练及基于ChatGLM4-9B的评论机器人拓展你的下一个微博罗伯特何必是罗伯特这是一篇我在使用开源数据集(Twitter Emotion Dataset (kaggle.com))进行情绪识别的分类模型训练及将模型文件介入对话模型进行应用的过程记录。当通过训练得到了可以输入新样本预测的模型文件后，想到了或许可以使用模型文件对新样本的预测来做一个与微博罗伯特类似的评论机器人应该会很有趣。

爱看书的小沐

【小沐学AI】Python实现语音识别（Whisper-Web）https://openai.com/index/whisper/Whisper 是一种自动语音识别（ASR）系统，经过 680,000 小时的多语言和多任务监督数据的训练，从网络上收集。我们表明，使用如此庞大而多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。此外，它还支持多种语言的转录，以及从这些语言翻译成英语。我们正在开源模型和推理代码，作为构建有用应用程序和进一步研究鲁棒语音处理的基础。 Whisper 架构是一种简单的端到端方法，作为编码器-解码器 Transformer 实现。输入

Python 高级实战：基于自然语言处理的情感分析系统在大数据和人工智能迅猛发展的今天，自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，已经深入到我们的日常生活和工作中。情感分析作为NLP中的一个重要应用，广泛应用于市场分析、舆情监控和客户反馈等领域。本文将讲述一个基于Python实现的情感分析系统，旨在帮助大家进一步提升在NLP领域的技能。

三月七（爱看动漫的程序员）

使用插件和微调优化 GPT 模型OpenAI 在其网站上展示了许多激励人心的客户故事，我们需要了解这些模型如何改变我们的社会并为商业和创造力开辟新机遇。正如你将看到的，许多企业已经开始使用这些新技术，但还有更多创意空间需要去探索。

自然语言处理 (NLP) 概述自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，主要致力于实现计算机对人类语言的理解和生成。随着大数据和深度学习技术的发展，NLP在过去的几十年中取得了显著的进展，广泛应用于语音识别、机器翻译、情感分析、文本生成等领域。

自然语言处理概述目录1.概述2.背景3.作用4.优缺点4.1.优点4.2.缺点5.应用场景5.1.十个应用场景5.2.文本分类

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自然语言处理nlp概述### 自然语言处理（NLP）概述自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个分支，旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP 涉及一系列技术和算法，旨在实现计算机对自然语言的有效处理。

自然语言处理NLP概述自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个分支，主要研究人类语言和计算机之间的相互作用。NLP的目标是使计算机能够理解、解释和生成自然语言，以便实现人与计算机之间的有效沟通。以下是NLP的一些核心概念和应用：

Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces论文笔记论文地址: https://arxiv.org/abs/2312.00752 代码: https://github.com/state-spaces/mamba 主要学习Mamba的结构，因此不包含实验及后面的部分

RegionClip环境安装踩坑指南

GLM4大模型微调入门实战-命名实体识别（NER）任务GLM4是清华智谱团队最近开源的大语言模型。以GLM4作为基座大模型，通过指令微调的方式做高精度的命名实体识别（NER），是学习入门LLM微调、建立大模型认知的非常好的任务。

LSTM与BiLSTM-传统rnn升级模型LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的RNN（Recurrent Neural Network）结构，它能够有效地学习长期依赖关系。LSTM的内部原理包括三个门控机制：遗忘门、输入门和输出门，以及一个细胞状态（cell state）来存储信息。

embed_model和llm_modelembed_model 和 llm_model 是两个术语，它们通常出现在自然语言处理（NLP）或机器学习相关的上下文中，具体的区别取决于具体的上下文和使用场景。下面我会解释一般情况下它们的区别：