Python数据挖掘与机器学习实战

自然语言与机器学习.pdf

自然语言与机器学习.pdf

北大语言学 自然语言处理课程 NLP系列课程 2_机器学习与自然语言处理 共33页.pptx

2_机器学习与自然语言处理 共33页.pdf 3_n元模型 共33页.pdf 4_数据平滑技术 共39页.pdf 5_汉语分词 共34页.pdf 6_隐马尔科夫模型 共40页.pdf 7_词类标注 共32页.pdf 8_ME&CRF 共48页.pdf 9_常见深度学习模型 共49页...

OpenNLP 是一个机器学习工具包，用于处理自然语言文本.rar

维基百科：Apache OpenNLP库是一个基于机器学习的自然语言文本处理的开发工具包，它支持自然语言处理中一些共有的任务，例如：标记化、句子分割、词性标注、固有实体提取（指在句子中辨认出专有名词，例如：人名）、...

自然语言处理NaturalLanguageProcessing(NLP).ppt

自然语言处理概述 什么是自然语言处理 自然语言处理的典型应用 自然语言处理的基本任务 自然语言处理的基本策略和实现方法 自然语言处理的难点 自然语言处理所涉及的学科 基于规则的自然语言处理方法（理性方法，...

多语言语义角色标注联合学习方法

多语言语义角色标注联合学习方法，蒲相忠，赵磊，近年来，多语言联合学习在多个自然语言任务中取得了不错的效果，如机器翻译，语义表达式分析等。为解决多语言的语义角色标注任务

自然语言处理论文

本届 EMNLP 大会涉及自然语言处理的各个领域，“机器学习”毫无悬念仍然成为重点，并且还首次单独出来自成一类（EMNLP 2015 时是“统计机器学习方法”）。大会覆盖的主题包括：计算心理语言；对话和交互系统；话语...

统计自然语言处理

内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和...

OpenNLP 是一个机器学习工具包，用于处理自然语言文本

OpenNLP 是一个机器学习工具包，用于处理自然语言文本。支持大多数常用的 NLP 任务，例如：标识化、句子切分、部分词性标注、名称抽取、组块、解析等 OpenNLP 是一个机器学习工具包，用于处理自然语言文本。支持...

北大语言学 自然语言处理课程 NLP系列课程 1_自然语言处理概论 共48页.pptx

2_机器学习与自然语言处理 共33页.pdf 3_n元模型 共33页.pdf 4_数据平滑技术 共39页.pdf 5_汉语分词 共34页.pdf 6_隐马尔科夫模型 共40页.pdf 7_词类标注 共32页.pdf 8_ME&CRF 共48页.pdf 9_常见深度学习模型 共49页...

北大语言学 自然语言处理课程 NLP系列课程 9_常见深度学习模型 共49页.pptx

2_机器学习与自然语言处理 共33页.pdf 3_n元模型 共33页.pdf 4_数据平滑技术 共39页.pdf 5_汉语分词 共34页.pdf 6_隐马尔科夫模型 共40页.pdf 7_词类标注 共32页.pdf 8_ME&CRF 共48页.pdf 9_常见深度学习模型 共49页...

北大语言学 自然语言处理课程 NLP系列课程 7-词类自动标注 共32页.pptx

2_机器学习与自然语言处理 共33页.pdf 3_n元模型 共33页.pdf 4_数据平滑技术 共39页.pdf 5_汉语分词 共34页.pdf 6_隐马尔科夫模型 共40页.pdf 7_词类标注 共32页.pdf 8_ME&CRF 共48页.pdf 9_常见深度学习模型 共49页...

基于Pytorch和torchtext的自然语言处理深度学习框架

基于Pytorch和torchtext的自然语言处理深度学习框架，包含序列标注、文本分类、句子关系、文本生成、结构分析、五大功能模块，已实现了命名实体识别、中文分词、词性标注、语义角色标注、情感分析、关系抽取、语言...

机器学习课件、期末复习资料

此外，自然语言处理、图像识别和推荐系统等方面也是机器学习的重要应用领域。 随着大数据和计算能力的不断提升，机器学习正在取得更加显著的成果。它不仅为科学研究提供了新的工具，也为社会创新和发展带来了...

自然语言处理综论 冯志伟译著

语音转换、发音与拼写的概率模型、词类自动标注、N元语法、隐马尔可夫模型、上下文无关语法、特征与合一、词汇化剖析与概率剖析、一阶谓词演算、词义排歧、修辞结构理论、机器翻译等非常广泛的内容。本书具有“覆盖...

2021 自然语言处理峰会 共35份

2021 自然语言处理峰会 共35份 内容如下 1-1 Green Deep Learning 1-2 大规模预训练模型的压缩和蒸馏 1-3 中文大规模多模态预训练模型M6 1-4 多语言预训练语言模型在机器翻译中的应用 1-5 医疗 NLP 实践与思考 ...

小样本NLP自然语言处理的元学习Meta-learning for Few-shot NLP.pdf

小样本自然语言处理的元学习 小样本自然语言处理(NLP)是指NLP任务只具有少量标注的样例。这是人工智能系统必须学会处理的现实挑战。通常我们依赖于收集更多的辅助信息或开发一个更有效的学习算法。

北大语言学 自然语言处理课程 NLP系列课程 15-机器翻译概述 共45页.pptx

2_机器学习与自然语言处理 共33页.pdf 3_n元模型 共33页.pdf 4_数据平滑技术 共39页.pdf 5_汉语分词 共34页.pdf 6_隐马尔科夫模型 共40页.pdf 7_词类标注 共32页.pdf 8_ME&CRF 共48页.pdf 9_常见深度学习模型 共49页...

自然语言处理论文集合

基于树库和机器学习的汉语依存句法分析.pdf 基于树库的汉语依存句法分析.pdf 基于概率上下文无关语法的句法分析研究与实现.pdf 基于统计的自然语言处理.pdf 基于自然语言理解的自动应答技术及应用研究.pdf ...

机器学习实现法律文本分类

因此，通过收集法律与犯罪领域文本，构建起司法领域语料库，使用自然语言处理技术进行挖掘，实现文本分类，并利用机器学习等技术实现对法律案件的预测具有重要意义。 文本分类算法，是计算机对文本集合按照事先定义...

GATE 自然语言处理

第17章 机器学习 459 程显毅 第18章 校准任务工具 409 第19章 组合GATE 和UIMA 425 第20章 更多的CREOLE插件 437 潘燕 第四部分 GATE家族: 云, MIMIR, Teamware 第21章GATE 云 499 第22章GATE Teamware: 一个基于Web...

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

yolov8调用zed相机实现三维测距（版本一）

yolov8调用zed相机实现三维测距（版本一），具体内容见博客https://blog.csdn.net/qq_45077760?type=blog

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。

基于CNN卷积神经网络花朵花卉识别系统GUI界面.zip代码119

基于CNN卷积神经网络花朵花卉识别系统，有数据集进行训练，可以增加其它花朵图像数据。 基于CNN卷积神经网络花朵花卉识别系统，有数据集进行训练，可以增加其它花朵图像数据。 基于CNN卷积神经网络花朵花卉识别系统，有数据集进行训练，可以增加其它花朵图像数据。