度，反应出计算机对相同内容，不同表达的识别能力。因而识别范围至少是个句子，最大范围就是文章，其研究方法有所区别。本文将按照目前高手的研究成绩，作为谈资介绍给诸位。 二、语义相似度简介         自然语言处理 (NLP) 中的语义相似性代表了理解机器如何处理语言的一个重要方面。它涉及对两段文本在含义方面的相似程度进行计算分析。这个概念在从信息检索到会话人工智能的各个领域都具有深远的影响。语义相似度是指两个...

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.11454.pdf 一、简介 ​ LoRA是降低微调LLM时降低可训练参数的一种方法，但是将其应用在更大的模型仍然面临着挑战。本文提出了了一种基于向量的随机矩阵适配(VeRA，Vector-based Random Matrix Adaptation)。与LoRA相比，其可以将训练参数的数量减少10倍，但保持相同的性能。 二、相关工作 1. L...

文章目录 第二章 编辑距离 求解英文字符串的编辑距离 求解汉字编辑距离 正则表达式 [] [^] | ? * + . ^ $ 举例 常用 第三章 一阶马尔可夫过程 马尔可夫模型 隐马尔可夫模型（HMM） HMM涉及的三个基本问题 评估 前向算法 后向算法 预测 维特比算法 训练 < ...

一、引言 篇章分析在自然语言处理（NLP）领域是一个不可或缺的研究主题。与词语和句子分析不同，篇章分析涉及到文本的更高级别结构，如段落、节、章等，旨在捕捉这些结构之间的复杂关系。这些关系通常包括但不限于衔接、连贯性和结构等方面，它们不仅对理解单一文本有重要意义，还在多文本、跨文本甚至跨模态的分析中起到至关重要的作用。从推荐系统的个性化内容生成，到机器翻译的文本质量优化，再到对话系统的上下文理解，篇章分析的应...

文章目录 任务三：按照实验手册进行Transformer中英文翻译实验 步骤 1 OBS创建项目文件夹 步骤 2 下载自然语言处理包 步骤 3 上传实验源码及数据 步骤 4 进入ModelArts开发环境 步骤 1 上传源码和数据至本地容器 步骤 2 导入依赖库 步骤 3 设置运行环境 步骤 4 定义数据处理相关参数 步骤 5 定义数据处理函数 步骤 6 数据处理，选择20%作为验证集 步骤 7 定义数据加...

文章目录 任务一：按照实验手册进行Seq2Seq中英文翻译实验 步骤 1 进入ModelArts开发环境 步骤 2 下载自然语言处理包 步骤 3 上传实验数据 步骤 4 进入Notebook实验环境 步骤 1 导入实验所需的第三方模块 步骤 2 设置运行环境 步骤 3 查看数据内容 步骤 4 定义数据预处理函数 步骤 5 获得mindrecord文件 步骤 6 超参数设置 步骤 7 定义读取mindreco...

LearningMultilingual BERT 语言特异性形态丰富性字符集和编码 多语言词向量FastTextByte Pair Encoding (BPE) 代码示例：多语言词性标注 五、词在自然语言处理中的应用5.1 词嵌入定义和重要性算法和模型代码示例：使用Word2Vec 5.2 词在文本分类中的应用任务解析代码示例：使用LSTM进行文本分类 5.3 词在机器翻译中的应用任务解析代码示例：使用S...

Python自然语言处理（NLP）是一种广泛使用的技术，用于从人类语言数据中提取和分析有意义的信息。其中一个重要的NLP应用是词向量（word embeddings），它是一种将单词转换为数字向量的技术，将单词的语义表示为向量空间中的实数值。在本文中，我们将学习如何使用Python和NLP库来创建词向量模型，并对其进行一些基本的分析。安装Python NLP库我们将使用Python中的gensim库，它是一...

随着越来越多的人需要写作，尤其是在教育和商业领域，智能作文辅助系统已经成为一个非常有用的工具。这些系统可以通过自然语言处理和机器学习技术来自动检查语言错误、提供建议和改进作文的结构。如果你对Java编程有一定的了解，下面将为你介绍如何编写一个基于自然语言处理的智能作文辅助系统。学习自然语言处理和机器学习在开始之前，你需要对自然语言处理和机器学习的基本概念有所了解。自然语言处理是指计算机处理和理解人类自然语言...

Python自然语言处理（NLP）是一种广泛使用的技术，用于从人类语言数据中提取和分析有意义的信息。其中一个重要的NLP应用是词向量（word embeddings），它是一种将单词转换为数字向量的技术，将单词的语义表示为向量空间中的实数值。在本文中，我们将学习如何使用Python和NLP库来创建词向量模型，并对其进行一些基本的分析。安装Python NLP库我们将使用Python中的gensim库，它是一...