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国科大自然语言处理基础与大模型
"相关结果 20条专栏介绍：本栏目为 “2021秋季中国科学院大学胡玥老师的自然语言处理” 课程记录，不仅仅是课程笔记噢～ 每周上两小节课，每周更新两篇博客，如果感兴趣的话，就和我一起入门NLP吧🥰 第【1】课：绪论 本节课老师讲了很多故事，整体介绍了自然语言处理这个领域以及它的发展历史，由于硬核的内容不多，因此本篇
blog.csdn.net引言 语言模型是构建NLP应用程序的关键。现在人们普遍相信基于预训练模型来构建NLP语言模型是切实有效的方法。随着疫情阴霾的散去，相信NLP技术会继续渗透到众多行业中。在此过程中，肯定有很多同学会用到或者学习NLP预训练模型，为此作者整理了目前2023年NLP的十大预训练模型及论文，模型效果不分先后
cloud.tencent.com自然语言处理的相关基础知识 什么是语言模型 概念：语言模型是计算一个句子是句子的概率的模型。（即这句话是不是按照人的说话方式说出来，别人是否能听懂） 栗子：（假设大多数人认为某某老师讲课很厉害） 某某老师的课讲的真好！ 0.8 （既合乎语义也合乎语法） 某某老师的课讲的真的很一般！ 0.01 （合乎
blog.csdn.net专栏介绍：本栏目为 “2021秋季中国科学院大学胡玥老师的自然语言处理” 课程记录，不仅仅是课程笔记噢～ 如果感兴趣的话，就和我一起入门NLP吧🥰 1. 神经语言模型概述 对于语言模型参数P（Wi | W1W2…Wi-1） 统计语言模型：用概率统计法学习参数（在上一篇博客中我们做过一个似然估计法的例
blog.csdn.net第 1 章-自然语言处理基础概念 什么是自然语言处理 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门融合了计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。 自然语言是人工智能的一个领域。 自然语言处理的终极目标是理解人类语言或人工智能。 自然语言概述 人类独有的自然语
blog.csdn.net学长的话：之前做的笔记（写的有点乱不要在意），现在拿出来翻了一翻，我研一一直在实验室搬砖，课基本没怎么上，期末剩下两周开始复习nlp，ml，ai三门专业课，均分也有90+。所以现在还没复习的学弟学妹们不要慌，这三门考试都不难，看看我整理的两个复习笔记，再看看老师的ppt，没问题的！ 上次考试知识点
blog.csdn.net大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理实战9-大语言模型的训练与文本生成过程，以下是本文的目录结构： 文章目录 1.引言 2.大语言模型概述 3.大语言模型的应用项目 3.1 语言生成 3.2 机器翻译 3.3 问答系统 3.4 自动摘要 3.5 情感分析 4.大语言模型的原理 4.1
blog.csdn.net老师上课讲的重点 数学基础:概率论和信息论部分，熵的计算啥的公式一定要记下来 隐马尔可夫模型:是重点重点！前向概率，后向概率，Viterbi的计算，EM 支持向量机:了解核函数，对偶问题，不会考察它的具体推导过程 最大熵，对数线性模型:了解基本概念 词法分析:加1平滑重要，哪些是曲折语，孤立语，黏着
blog.csdn.net3. 语言模型性能评价 如何评价一个语言模型的好坏呢？ 外部任务评价：将模型应用于具体的外部任务（如机器翻译），并根据该任务上指标的高低对语言模型进行评价。但是此方法计算代价较高，实现难度也大。 基于困惑度（Perplexity, PPL）的内部评价方式：详述如下 讲述数据划分为不相交的集合：训练集
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