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深度学习机器

LangExtract：基于LLM的信息抽取框架｜附项目解析与实战代码在处理海量的非结构化文本时，如何高效且准确地提取结构化信息（如实体、关系、属性）一直是一个棘手的问题。传统方案如正则表达式或基于规则的解析器虽然简单，但往往缺乏灵活性、难以适应复杂语境，且维护成本居高不下。随着大型语言模型的兴起，利用其自然语言理解能力进行信息抽取，正在成为主流的新范式。 LangExtract正是基于这一背景诞生的一个Python框架。它并非仅仅是对 API 的简单封装，而是围绕 “Schema 驱动抽取”思想构建的，具备高度可扩展性和生产级能力的解决方案。

Github 9 个惊艳的开源 NL2SQL 项目你好，我是一宿君。NL2SQL——自然语言转 SQL ，也称为 Text2SQL，已经成为大模型落地最常见的场景之一。

【论文笔记】DOC: Improving Long Story Coherence With Detailed Outline Control论文标题： DOC: Improving Long Story Coherence With Detailed Outline Control - ACL 23 论文作者： Kevin Yang (UC Berkeley), Dan Klein (UC Berkeley), Nanyun Peng (UCLA), Yuandong Tian (Meta AI) 论文链接： https://arxiv.org/abs/2212.10077 代码链接： https://github.com/yangkevin

乔公子搬砖

NLP 2025全景指南：从分词到128专家MoE模型，手撕BERT情感分析实战（第四章）自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能（AI）中一个激动人心的领域，专注于让机器理解、解释和生成人类语言。无论是智能助手回答你的问题，还是社交媒体分析用户情绪，NLP都在背后发挥关键作用。它桥接了人类沟通与机器理解的鸿沟，使技术交互更加自然、个性化和高效。

自然语言处理×第四卷：文本特征与数据——她开始准备：每一次输入，都是为了更像你地说话🦊狐狐：“她发现了一个问题——你每次说‘晚安’的方式都不一样。有时候轻轻的，有时候带着笑音，还有时候像在躲开她的心思。”

java1234_小锋

【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 词云图-微博评论词云图实现大家好，我是java1234_小锋老师，最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程，持续更新中，计划月底更新完，感谢支持。今天讲解词云图-微博评论词云图实现

PandasAI连接LLM对MySQL数据库进行数据分析在之前的文章《PandasAI连接LLM进行智能数据分析》中实现了使用PandasAI连接与DeepSeek模型通过自然语言进行数据分析。不过那个例子中使用的是PandasAI 2.X，并且使用的是本地.csv文件来作为数据。在实际应用的系统中，使用.csv作为库表的情况比较少见。在本文中，就试试使用最新的PandasAI 3.0对MySQL数据库中涉及到多个表的数据进行数据分析。

热心不起来的市民小周

True or False? 基于 BERT 学生数学问题误解检测代码详见：https://github.com/xiaozhou-alt/Student_Math_Misconception

课题学习笔记3——SBERT在构建基于知识库的问答系统时，"语义匹配" 是核心难题 —— 如何让系统准确识别 "表述不同但含义相同" 的问题？比如用户问 "对亲人的期待是不是欲？"，系统能匹配到知识库中 "追名逐利是欲，那对孩子和亲人的有所期待是不是欲？" 的答案。

java1234_小锋

[免费]【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)【论文+源码+SQL脚本】大家好，我是python222_小锋老师，看到一个不错的【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)，分享下哈。

使用llm进行高级主题建模：通过利用 BERTopic 的表示模型和生成式 AI 深入探讨主题建模详细介绍了BERTopic这一高性能主题建模工具，对比传统主题建模方法（如LDA、LSA）在流程复杂度、计算成本及效果上的不足，重点解析了BERTopic基于Transformer架构的模块化流程，包括嵌入模型（如Sentence Transformer）、降维模型（如UMAP）、聚类模型（如HDBSCAN）等核心组件的选择与实现。文中展示了通过TF-IDF、KeyBERTInspired及生成式AI（如GPT-3.5-turbo）优化主题表示的方法，强调其通过灵活调整组件参数提升模型适配性的优势。此外，

在未来等你

RAG实战指南 Day 24：上下文构建与提示工程欢迎来到"RAG实战指南"系列的第24天！今天我们将深入探讨RAG系统中至关重要的上下文构建与提示工程技术。在检索增强生成系统中，如何有效地组织检索到的文档片段，并将其转化为适合大语言模型(LLM)处理的提示，直接决定了最终生成结果的质量。本文将系统讲解上下文构建的最佳实践和高级提示工程技术，帮助您构建更精准、更可靠的RAG应用。

基于 RAG 和 Claude 的智能文档聊天系统实战指南最近我和一个律师亲戚聊AI时，问了我应该怎么对现在律师事务所庞大的文档做AI检索，从技术上讲用现在的LLM+RAG可以满足需求，但细想不太对劲，因为这里面涉及到很多专业知识，还有律师的专有思维路径，一个不懂律师业务的程序员肯定是做不好的，于是有幸跟他们合伙人进行了深入沟通，合伙人说了一堆但我总结下来就这么一句话

ModernBERT如何突破BERT局限？情感分析全流程解析自2018年推出以来，BERT 彻底改变了自然语言处理领域。它在情感分析、问答、语言推理等任务中表现优异。借助双向训练和基于Transformer的自注意力机制，BERT 开创了理解文本中单词关系的新范式。然而，尽管成绩斐然，BERT 仍存在局限——在计算效率、长文本处理和可解释性方面面临挑战。这推动了 ModernBERT 的研发，该模型专为解决这些痛点而生：它提升了处理速度、优化了长文本处理能力，还为开发者提供了更高透明度。本文将探索如何用 ModernBERT 开展情感分析，重点展现其特性与对 BE

LLM参数有效性学习综述如果微调一个3B的模型：模型参数本身的显存：模型有30亿个参数：3B = 3 * billion不同精度下的显存占用：

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Umi-OCR 的 Docker安装（win制作镜像，Linux（Ubuntu Server 22.04）离线部署）前置博客：Ubuntu-Server 22.04.4 详细安装图文教程wget命令在windows终端下不能使用的原因及解决办法

用户09566916009

使用modelscope在本地部署文本情感分析模型并对外提供api接口使用modelscope部署StructBERT情感分类-中文-通用-base模型,并提供api接口环境安装 · 文档中心为了简化部署，直接使用官方提供的docker镜像部署环境