nlp

熊猫钓鱼>_>

PyTorch深度学习框架入门浅析PyTorch作为近年来最受欢迎的深度学习框架之一，以其简洁直观的API设计、强大的自动微分能力和灵活的动态计算图特性，迅速成为学术界和工业界的首选工具。本文将从PyTorch的核心概念出发，系统介绍其基础用法和实践案例，帮助读者快速掌握这一强大的深度学习框架。

LARGE LANGUAGE MODELS ARE NOT ROBUST ICLR2024LLM在回答多项选择题时存在选择偏差问题（模型依赖选项"A/B/C/D"而非内容本身作答，模型爱选C）

AI人工智能+

文档抽取技术通过融合CV、NLP与深度学习，实现了复杂文献的结构化转化在数字化转型的深水区，智慧图书馆的建设已超越简单的设备联网与资源数字化，其成败关键在于知识本体的构建能力。能否将非结构化的、多模态的海量文献，高效、精准地转化为机器可理解、可关联的结构化数据，成为衡量其“智慧”程度的核心标尺。在这一关键环节，中科逸视文档抽取技术凭借深度融合CV、NLP与深度学习的多模态理解能力，实质上扮演了“知识炼金术”与“数据骨架”的双重角色，已成为驱动智慧图书馆从概念走向落地不可或缺的技术支柱。

Meeting Summarizer Using Natural Language Processing论文理解论文链接本文主要介绍了几个常见的会议摘要生成技术。记住几个关键词：term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) , PageRank algorithm, Topic Modeling Glove embedding

音画同步革命：IndexTTS2深度解析——B站开源的情感化+时长可控TTS新标杆在视频配音、虚拟主播、影视后期等核心场景中，音画不同步和情感表达生硬一直是 TTS 技术的两大痛点。传统自回归 TTS 模型虽能生成连贯语音，却难以精准控制时长，导致配音与画面节奏错位；而情感与音色的强绑定，又让个性化语音生成陷入千人一声的困境。由哔哩哔哩 IndexTTS 团队开源的 IndexTTS2，以情感表达 + 时长可控双核心突破，重新定义了零样本 TTS 的工业级标准。本文将从技术原理、核心特性、快速上手到落地场景，全面拆解这款专为音画协同设计的 TTS 利器。

基于昇腾平台的Qwen大模型推理部署实战：从模型转换到推理（含代码）基于昇腾平台的Qwen大模型推理部署实战：从模型转换到推理（含代码）本文目标：演示如何在基于GitCode平台的昇腾NPU服务器上，把一个轻量或中等规模的 vLLM（我们这里采用Qwen大模型）迁移、转换为昇腾可执行格式、部署推理服务，并给出一套可复现的测试、profiling 与初步调优流程。

【人工智能】AI 人工智能技术学习路径分析 ③ ( NLP 自然语言处理 )AI 学习路径 : Python语言 -> 微积分 / 概率论 / 线性代数 -> 机器学习 -> 深度学习 -> 机器视觉 / 自然语言处理 , 每一步都是下一步的前提 ;

ROUGE-SU4：文本摘要评估的跳连智慧本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

合作小小程序员小小店

web网页，在线%抖音,舆情，线性回归%分析系统demo，基于python+web+echart+nlp+线性回归，训练，数据库mysql经验心得帮助客户美女修改完善抖音舆情分析Demo系统时，还是一样使用Python来开发，DjangoWeb框架搞页面，MySQL存爬来的抖音数据。系统核心靠NLP分析评论情感，再用线性回归跑舆情趋势，ECharts把结果画成图表特直观。

【AI论文速递】SymAgent：知识图谱复杂推理的agent框架🔖 论文标题：SymAgent: A Neural-Symbolic Self-Learning Agent Framework for Complex Reasoning over Knowledge Graphs 📅 发布时间：18 Feb 2025 🌐 Arxiv ID：2502.03283v2 🔑 关键词：Large Language Model Agent; Knowledge Graph; Self-Learning

AI大模型学徒

NLP基础(九)_N-gram模型马尔可夫模型是一种随机过程，具有以下特性：马尔可夫性：对于任意状态序列 S1,S2,…,Sn，满足：也就是说，下一步的状态只和当前状态有关，而与之前的历史无关。

AI大模型学徒

NLP基础(八)_马尔可夫模型马尔可夫模型（Markov Model）是一种数学模型，用于描述一个系统在某个时间点的状态如何随着时间转移到另一个状态，并假设未来的状态仅依赖于当前状态，而与过去状态无关，这就是著名的马尔可夫性（Markov property）。

大模型混合多语言理解的原理大模型实现混合多语言理解(如"中文提问，英文思考，中文回答")的核心在于构建了一个跨语言共享的抽象语义空间，并通过动态语言转换机制在不同语言间灵活切换。

BPE编码从零开始实现pytorch我们直接按照目前主流 LLM（如 GPT-2/3/4, Llama）的处理方式来写：基于 Unicode 编码的 BPE。

AI人工智能+

文档抽取技术：通过OCR、NLP和机器学习技术，将非结构化的合同、发票等文档转化为结构化数据在商业和科研的日常运营中，我们被海量的非结构化文档所包围：合同、发票、简历、研究报告、医疗记录等。这些文档承载着重要信息，但其格式自由、布局多变，使得计算机难以直接理解和处理。文档抽取系统的核心使命，就是像一位训练有素的专家，从这片信息的海洋中，精准地“捕捞”出我们关心的特定内容——我们称之为关键字段。

AI人工智能+

从“海量文书”到“精准数据”：文档智能抽取重塑车险核心竞争力在传统的车险业务流程中，充斥着大量的非结构化文档：理赔申请书、事故证明、驾驶证、行驶证、维修清单、医疗报告、交警定责书……这些纸质或电子图片格式的文件，曾是保险从业者案头最繁重的工作负担。员工需要手动翻阅、查找、录入关键信息，整个过程不仅效率低下，还极易出错。

AI大模型学徒

NLP基础(一)_简介NLP，全称是 Natural Language Processing，即自然语言处理。它是人工智能（AI）和计算语言学的一个重要分支，研究的是计算机如何理解、解释、生成和与人类语言互动的技术。

17.模型微调——微调数据集构建一般来说，一个经过指令格式化的数据实例包括任务描述（也称为指令）、任务输入、任务输出以及可选的示例。公开的数据集：https://www.waytoagi.com/zh/question/51049

智能字幕校准系统实战（二）：6级匹配算法从精确到模糊的全链路解析系列文章：《智能字幕校准系统实战：从架构到算法的全栈技术解析》本文为第2篇：6级智能校准算法深度解析阅读时间：20分钟难度：(中高级) 标签：算法设计 NLP Python Spacy 时间序列对齐