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基于 BERT 的抽取式摘要
torch
脚本
模型
数据
self
Python: 3.7 或更高版本（推荐 3.8 或 3.9，与 PyTorch 和 Transformers 兼容性更好）。
小言从不摸鱼
2025-03-05
57
0
【机器学习】深入探索SVM概念及其核方法
svm
函数
数据
性能
机器学习
支持向量机在深度学习技术出现之前，使用高斯核的支持向量机在很多分类问题上取得了很好的结果，支持向量机不仅用于分类，还可以用于回归问题。它具有泛化性能好，适合小样本和高维特征的优点。
小言从不摸鱼
2025-02-08
155
0
【机器学习】深入探索SVM：支持向量机的原理与应用
svm
技巧
数据
原理
机器学习
在很久以前的情人节，一位大侠要去救他的爱人，但魔鬼需要大侠先攻克他设置的防线，于是和他玩了一个游戏game。
小言从不摸鱼
2025-01-27
98
0
【AI大模型】BERT GPT ELMo模型的对比
模型
数据
gpt
lstm
架构
ELMo: * 优点: * 从早期的Word2Vec预训练模型的最大缺点出发, 进行改进, 这一缺点就是无法解决多义词的问题. * ELMo根据上下文动态调整word embedding, 可以解决多义词的问题. * 缺点: * ELMo使用LSTM提取特征的能力弱于Transformer. * ELMo使用向量拼接的方式融合上下文特征的能力弱于Transformer.
小言从不摸鱼
2025-01-17
98
0
【NLP自然语言处理】Transformer模型的几大核心优势与应用前景
自然语言处理
nlp
token
架构
模型
对于Transformer比传统序列模型RNN/LSTM具备优势的第一大原因就是强大的并行计算能力.
小言从不摸鱼
2025-01-17
183
0
【AI大模型】探索GPT模型的奥秘：引领自然语言处理的新纪元
gpt
函数
架构
模型
自然语言处理
给定句子U = [u1, u2, ..., un], GPT训练语言模型时的目标是最大化下面的似然函数:
小言从不摸鱼
2025-01-17
134
0
【AI大模型】深入GPT-2模型细节：揭秘其卓越性能的秘密
模型
性能
机器人
gpt
编码
从模型架构上看, GPT2并没有特别新颖的架构, 它和只带有解码器模块的Transformer很像.
小言从不摸鱼
2025-01-17
82
0
【NLP自然语言处理】TextRank揭秘：文本摘要与关键词提取的强大算法
工具
实践
算法
自然语言处理
nlp
小言从不摸鱼
2025-01-17
140
0
【面试宝典】机器学习：深度解析高频面试题与解答策略（上）
函数
面试
模型
算法
机器学习
在分类问题中，这个问题相对好理解⼀点，⽐如⼈脸识别中的例⼦，正样本很好理解，就是⼈脸的图 ⽚，负样本的选取就与问题场景相关，具体⽽⾔，如果你要进⾏教室中学⽣的⼈脸识别，那么负样本就 是教室的窗⼦、墙等等，也就是说，不能是与你要研究的问题毫不相关的乱七⼋糟的场景图⽚，这样的 负样本并没有意义。负样本可以根据背景⽣成，有时候不需要寻找额外的负样本。⼀般3000-10000的正样本需要5，000,000-100,000,000的负样本来学习，在互⾦领域⼀般在⼊模前将正负⽐例通过采样的⽅ 法调整到3:1-5:1。
小言从不摸鱼
2024-12-12
105
0
探索Neo4j：图数据库的卓越特性与应用实践
neo4j
函数
实践
索引
图数据库
第三步：修改配置文件默认在/etc/neo4j/neo4j.conf, 为了方便显示下面把一些修改显示在这里
小言从不摸鱼
2024-12-12
276
0
【NLP自然语言处理】FastText在文本分类中的智能应用与探索
nlp
模型
数据
自然语言处理
label
数据集介绍，本案例烹饪相关的数据集, 它是由facebook AI实验室提供的演示数据集
小言从不摸鱼
2024-12-12
264
0
拥抱AI未来：Hugging Face平台使用指南与实战技巧
自然语言处理
开源
服务器
技巧
模型
Huggingface总部位于纽约，是一家专注于自然语言处理、人工智能和分布式系统的创业公司。他们所提供的聊天机器人技术一直颇受欢迎，但更出名的是他们在NLP开源社区上的贡献。Huggingface一直致力于自然语言处理NLP技术的平民化(democratize)，希望每个人都能用上最先进(SOTA, state-of-the-art)的NLP技术，而非困窘于训练资源的匮乏。同时Hugging Face专注于NLP技术，拥有大型的开源社区。尤其是在github上开源的自然语言处理，预训练模型库 Transformers，已被下载超过一百万次，github上超过24000个star。Transformers 提供了NLP领域大量state-of-art的 预训练语言模型结构的模型和调用框架。
小言从不摸鱼
2024-11-24
382
0
【AI大模型】ELMo模型介绍：深度理解语言模型的嵌入艺术
编码
架构
论文
模型
网络
ELMo最底层的词嵌入采用CNN对字符级进行编码, 本质就是获得一个静态的词嵌入向量作为网络的底层输入.
小言从不摸鱼
2024-11-24
206
0
【机器学习】带你迅速了解什么是机器学习
模型
数据
算法
机器学习
计算机
试想这样一个场景，傍晚小街路面上沁出微雨后的湿润，和煦的细风吹来，抬头看看天边的晚霞。心里想着明天又是一个好天气。
小言从不摸鱼
2024-11-24
85
0
【NLP自然语言处理】深入探索Self-Attention：自注意力机制详解
self
函数
数学
自然语言处理
nlp
self-attention是一种通过自身和自身进行关联的attention机制, 从而得到更好的representation来表达自身.
小言从不摸鱼
2024-11-24
260
0
【AI大模型】大型语言模型LLM基础概览：技术原理、发展历程与未来展望
原理
LLM
基础
模型
数据
大语言模型 (英文：Large Language Model，缩写LLM) 是一种人工智能模型, 旨在理解和生成人类语言. 大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、翻译、对话等等.
小言从不摸鱼
2024-11-24
589
0
【NLP自然语言处理】深入解析Encoder与Decoder模块：结构、作用与深度学习应用
nlp
连接
模型
自然语言处理
深度学习
多头self-attention层的作用: 实验结果表明, Multi-head可以在更细致的层面上提取不同head的特征, 总体计算量和单一head相同的情况下, 提取特征的效果更佳.
小言从不摸鱼
2024-11-24
393
0
【Python】运算符详解：从基础到高级，掌握数据操作的利器
数据
字符串
python
变量
基础
需求：用户手工输入梯形的上底、下底以及高，能直接通过Python打印出梯形的面积为多少。
小言从不摸鱼
2024-10-22
176
0
【AI大模型】深入Transformer架构：输入和输出部分的实现与解析
函数
架构
模型
编码
对象
因为在Transformer的编码器结构中, 并没有针对词汇位置信息的处理，因此需要在Embedding层后加入位置编码器，将词汇位置不同可能会产生不同语义的信息加入到词嵌入张量中, 以弥补位置信息的缺失.
小言从不摸鱼
2024-10-22
243
0
【AI大模型】深入Transformer架构：解码器部分的实现与解析
连接
模型
数据
函数
架构
小言从不摸鱼
2024-10-20
199
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