目录写在前面1.背景2.Brat的安装与启动3.Brat的运行4.标注配置与标注(1)原始数据文件准备(2)配置文件配置(3)标注(4)中文标签配置(5)标注(6)标注结果5.标注与修正示例视频总结写在前面今天跟大家分享的是 NLP标注工具 Brat 的简单使用。1.背景Brat 所支持的标注任务有：实体识别、实体关系、事件抽取等；当然也可适配到Aspect-BasedSentimentAnalysis即方面级情感分析任务的数据标注，可参考情感分析系列之《利用BRAT进行中文情感分析语料标注》[1]；另外，Brat工具可适配到中文标注场景；需要注意的是其安装环境需要为osx或linux系统或l
大模型&NLP&算法大汇总订阅本专栏【大模型&NLP&算法知识大礼包】，即可获取博主多年积累的关于【大模型&NLP&算法】全部资料，只要¥59.9！订阅成功后请主动联系博主索要资料～目前大模型和ChatGPT的发展迅速，NLP算法的技术更新快速，网上涌现出大量关于大模型、NLP、算法等相关博客、公众号文章以及学术论文。然而，读者能够全面系统的学习这些知识需要花费大量的时间精力去搜索，学习效率低下，不能够适应现在的大模型发展潮流。因此，博主根据近几年来积累学习和整理的相关知识，以及最近大模型与ChatGPT相关的技术原理，整理了“大模型&NLP&算法大礼包”，呈现给各位读者用户，方便全面系统的掌
译者|布加迪审校|重楼开发人员和数据科学家使用生成式AI和大语言模型（LLM）来查询大量文档和非结构化数据。开源LLM包括Dolly2.0、EleutherAIPythia、MetaAILLaMa和StabilityLM等，它们都是尝试人工智能的起点，可以接受自然语言提示，生成总结式响应。Fluree首席执行官兼联合创始人BrianPlatz说：“作为知识和信息的基本来源，文本很重要，但目前还没有任何端到端解决方案可以驾驭处理文本的复杂性。虽然大多数组织处理结构化或半结构化数据、放到集中式数据平台上，但非结构化数据仍然被遗忘，未充分利用起来。”如果贵组织和团队没有试用自然语言处理（NLP）功能
人工智能的一个重要方面是人机交互智能，人机交互智能的核心在于机器对自然语言的理解，而机器翻译是衡量这种理解的标准与有效方式。按照目前LLM的技术路线，仅仅靠计算概率能否产生人类式理解还是未知，但我们知道人类式理解是能够反语言形式概率的，这可以作为LLM是否理解语言的评估标准，也可以作为图灵测试的评估标准。反概率的一种表现形式是，人类具有质疑自己所相信的并将注意力重新聚焦到与第一印象不相符的部分的能力。下面就是一个典型的反语言形式概率的翻译案例。至今没看到哪个翻译系统能对下面这句话准确翻译：北京市市长江大桥发表重要讲话。但是北京市市长李大桥发表重要讲话，都是能正常翻译的。即使改为比“江”姓更小的
人工智能的一个重要方面是人机交互智能，人机交互智能的核心在于机器对自然语言的理解，而机器翻译是衡量这种理解的标准与有效方式。按照目前LLM的技术路线，仅仅靠计算概率能否产生人类式理解还是未知，但我们知道人类式理解是能够反语言形式概率的，这可以作为LLM是否理解语言的评估标准，也可以作为图灵测试的评估标准。反概率的一种表现形式是，人类具有质疑自己所相信的并将注意力重新聚焦到与第一印象不相符的部分的能力。下面就是一个典型的反语言形式概率的翻译案例。至今没看到哪个翻译系统能对下面这句话准确翻译：北京市市长江大桥发表重要讲话。但是北京市市长李大桥发表重要讲话，都是能正常翻译的。即使改为比“江”姓更小的
一、初入职场1、初入职场面临问题初入职场，大家从校招毕业生成为社会人，迷茫在所难免。若在硕士或博士阶段，跟导师做的科研项目或企业项目多，则上手相对快些。若仅是授课型的，与导师联系较松散，则易出现不适应的状况。初入职场，面临去哪家公司工作、选择什么技术方向的选择困难，同时需要熟悉公司业务、处理好跟上级和同事的事关系，以及规划未来职业发展等等，需要考虑的因素很多，这就是此次交流的目的。怎么样才能快速上手工作？如何判断什么方向更适合我？什么方向更有前景？（CV、NLP、搜推广、供应链等）该如何选择未来的职业方向和如何更快速成长？（跟随潮流还是坚持一个方向）业务总是在变化，导致无所适从怎么办？（领导、
关系抽取关系抽取又称实体关系抽取，以实体识别为前提，在实体识别之后，判断给定文本中的任意两个实体是否构成事先定义好的关系，是文本内容理解的重要支撑技术之一，对于问答系统，智能客服和语义搜索等应用都十分重要。当前深度学习方法在关系抽取任务上取得了很好的效果，这是由于深度学习可以自动抽取文本特征。深度学习做关系抽取的方法有很多，诸如基于卷积神经网络的关系抽取和基于预训练模型的关系抽取等。其中基于卷积神经网络的方法是最典型的方法之一。基于卷积神经网络的关系抽取算法卷积神经网络应用到关系抽取领域中的一个核心算法是PCNN算法。首先通过单词的词嵌入和位置嵌入把句子转换成向量表示，然后通过卷积神经网络的卷
Transformer是什么呢？\qquadTransformer最早起源于论文Attentionisallyourneed，是谷歌云TPU推荐的参考模型。\qquad目前，在NLP领域当中，主要存在三种特征处理器——CNN、RNN以及Transformer，当前Transformer的流行程度已经大过CNN和RNN，它抛弃了传统CNN和RNN神经网络，整个网络结构完全由Attention机制以及前馈神经网络组成。首先给出一个来自原论文的Transformer整体架构图方便之后回顾。\qquad上图中的Transformer可以说是一个使用“selfattention”的Seq2seq模型。那
Transformer是什么呢？\qquadTransformer最早起源于论文Attentionisallyourneed，是谷歌云TPU推荐的参考模型。\qquad目前，在NLP领域当中，主要存在三种特征处理器——CNN、RNN以及Transformer，当前Transformer的流行程度已经大过CNN和RNN，它抛弃了传统CNN和RNN神经网络，整个网络结构完全由Attention机制以及前馈神经网络组成。首先给出一个来自原论文的Transformer整体架构图方便之后回顾。\qquad上图中的Transformer可以说是一个使用“selfattention”的Seq2seq模型。那
近几年，大型语言模型（LLM）技术飞速发展，以ChatGPT为首的对话助手更是将AI技术实用性增强。语言模型开发的最主要目标是成为「以人为中心」的助手，具有乐于助人、诚实且无害的性格特质，能够与人类保持一致的价值观，而基于人类反馈的强化学习（RLHF）则是支撑这一目标的关键技术。目前的技术路线通常包括衡量人类偏好的奖励模型、优化策略模型输出的近端策略优化（ProximalPolicyOptimization,PPO）以及提高逐步推理能力的过程监督（processsupervision）。但现状是，由于奖励设计、环境交互、智能体训练等方面仍然存在挑战，再加上大型语言模型的训练需要付出巨大的试错成
