刚考完NLP，趁着还没忘记，写一个回忆版试题。题型及得分：选择题20道，每道1分；填空题10道，每道1分；判断题15道，每道1分；简答题4道，每道5分；推理题2道，每道10分；综合题1道，15分。合计100分。选择题主要考察知识点的记忆，考了“编辑距离”，“词向量one-hot表示”，“SGNS中负样本k的选取是大于1还是小于1”，“宏平均和微平均”，“HMM中后向算法的时间复杂度”，“主题模型算法是什么（LDA）”等等，基本上都是一些必要的知识点，大部分都是送分题，不用太担心。填空题跟选择题差不多，也是考察一些小知识点，第一道是“语言系统中的两种基本关系是()和()”，答案是组合关系和聚合关
1.什么是信息抽取即自动从无结构或半结构的文本中抽取出结构化信息的任务(病历抽取)2.实体抽取3.关系抽取4.事件抽取信息抽取和知识图谱是一个上下游的关系。抽取的结果，可以组装成知识图谱（一种存储知识的结构）医疗、金融、法律，三大行业用得比较多从问诊中抽取信息贷款审核，大量的纸质、DPF文件，需要将里面的信息进行匹配审核根据抽取结果在不在原文中对信息抽取分类这次我们只关注抽取式，不在原文中的情况需要参考生成方法抽取式：结果在原文中生成式：结果不在原文中，如果生成的结果需要一个知识做为辅助，就需要知识图谱，很多时候不需要知识图谱抽取式分类实体抽取关系抽取事件抽取信息抽取的通用评测指标，所有的信息
大家好，我是微学AI，今天给大家带来SpeakGPT的本地实现，在自己的网页部署，可随时随地通过语音进行问答，本项目项目是基于ChatGPT的语音版，我称之为SpeakGPT。ChatGPT最近大火，其实在去年12月份就想做一期关于ChatGPT的文章。ChatGPT是美国OpenAI公司研发的功能强大的聊天机器人，他于2022年11月30日发布。ChatGPT是自然语言处理的天花板，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至可以完成论文、文案，代码的编写。ChatGPT（全称：ChatGenerativePre-trainedTra
大家好，我是微学AI，今天给大家带来SpeakGPT的本地实现，在自己的网页部署，可随时随地通过语音进行问答，本项目项目是基于ChatGPT的语音版，我称之为SpeakGPT。ChatGPT最近大火，其实在去年12月份就想做一期关于ChatGPT的文章。ChatGPT是美国OpenAI公司研发的功能强大的聊天机器人，他于2022年11月30日发布。ChatGPT是自然语言处理的天花板，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至可以完成论文、文案，代码的编写。ChatGPT（全称：ChatGenerativePre-trainedTra
文档检索：需要把业务问题拆解成子任务。文本分类->文本匹配->等任务->PanddleAPI完成子任务->子任务再拼起来介绍在2017年之前，工业界和学术界对文本处理依赖于序列模型RecurrentNeuralNetwork(RNN).图1：RNN示意图基于BiGRU+CRF的快递单信息抽取项目介绍了如何使用序列模型完成快递单信息抽取任务。近年来随着深度学习的发展，模型参数的数量飞速增长。为了训练这些参数，需要更大的数据集来避免过拟合。然而，对于大部分NLP任务来说，构建大规模的标注数据集非常困难（成本过高），特别是对于句法和语义相关的任务。相比之下，大规模的未标注语料库的构建则相对容易。为了
上周gpt-4和文心一言陆续发布，热搜上挂了好几天，话题量暴涨。体验了一下，学姐觉得，文心一言虽然还是有一定的差距，但百度这么多年一直持续在相关领域深耕技术，在这么短的时间内就推出了类ChatGPT产品，还是很值得称赞的，这也和背后的长期积累有关，包括人才和算力的积累。说到人才了，据猎聘最近发布的《ChatGPT相关领域就业洞察报告》数据显示，我国AI领域人才的需求持续高于互联网，特别是AI大模型方向。国家工业信息安全发展研究中心发布的《人工智能与制造业融合发展白皮书2020》也显示，中国人工智能人才缺口达30万人。虽然缺口大，但目前AI人才的供给还是较小，造成了人才市场上“一将难求”的局面。
上周gpt-4和文心一言陆续发布，热搜上挂了好几天，话题量暴涨。体验了一下，学姐觉得，文心一言虽然还是有一定的差距，但百度这么多年一直持续在相关领域深耕技术，在这么短的时间内就推出了类ChatGPT产品，还是很值得称赞的，这也和背后的长期积累有关，包括人才和算力的积累。说到人才了，据猎聘最近发布的《ChatGPT相关领域就业洞察报告》数据显示，我国AI领域人才的需求持续高于互联网，特别是AI大模型方向。国家工业信息安全发展研究中心发布的《人工智能与制造业融合发展白皮书2020》也显示，中国人工智能人才缺口达30万人。虽然缺口大，但目前AI人才的供给还是较小，造成了人才市场上“一将难求”的局面。
假设我们想把英语句子iamgood翻译成法语句子JeVaisbein，首先将原句送入编码器，使编码器学习原句，并计算特征值，在上一篇博客中已经讲解了编码器是如何计算原句的特征值的，然后我们把从编码器求得的特征值送入解码器，解码器将特征值作为输入，并生成目标据，流程如下 在编码器部分，我们了解到可以叠加N个解码器，同理，解码器也可以有N个叠加在一起，编码器将原句的所有特征值作为输入传给所有解码器，而非只给第一个解码器，因此一个解码器将有两个输入，一个是来自前一个解码器的输出，另一个是编码器输出的特征值接下来我们学习解码器是如何生成目标句子的，当t=1时（t表示时间步）解码器开始工作，生成目标为句
假设我们想把英语句子iamgood翻译成法语句子JeVaisbein，首先将原句送入编码器，使编码器学习原句，并计算特征值，在上一篇博客中已经讲解了编码器是如何计算原句的特征值的，然后我们把从编码器求得的特征值送入解码器，解码器将特征值作为输入，并生成目标据，流程如下 在编码器部分，我们了解到可以叠加N个解码器，同理，解码器也可以有N个叠加在一起，编码器将原句的所有特征值作为输入传给所有解码器，而非只给第一个解码器，因此一个解码器将有两个输入，一个是来自前一个解码器的输出，另一个是编码器输出的特征值接下来我们学习解码器是如何生成目标句子的，当t=1时（t表示时间步）解码器开始工作，生成目标为句
NLP之LLMs：《ZenoChatbotReport》的翻译与解读—CMU副教授详测七款个类ChatGPT大模型(GPT-2、LLaMa、Alpaca、Vicuna、MPT-Chat、CohereCommand和ChatGPT)目录《ZenoChatbotReport》的翻译与解读—CMU副教授详细测评七款个类ChatGPT大模型Overview概览Setup设置ModelSettings模型设置EvaluationMetrics评估指标FurtherAnalysis进一步分析Results结果Howwelldomodelsperformoverall?模型整体表现如何？Accuracyby
