自然语言语料用于机器学习决策模型的训练方法.pdf

自然语言处理模型的训练方法、自然语言处理方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113361285 B (45)授权公告日 2022.07.12 (21)申请号 202110747046.X (51)Int.Cl.

2023-06-19 约2.67万字 22页立即下载

用于业务对象分类的决策模型训练方法和装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112801231 B (45)授权公告日 2021.07.06 (21)申请号 202110373889.8 审查员乔帅 (22)申请日 2021.04.07

2023-06-03 约2.39万字 19页立即下载

机器学习模型的训练方法、训练装置、评价系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114818401 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202110130044.6 G16C 10/00 (2019.01)

2023-05-13 约5.13万字 33页立即下载

机器学习模型训练方法、装置以及虚拟实验箱.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112966439 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110248976.0 (22)申请日 2021.03.05 (71)申请人北京金山云网络技术有限公司

2023-06-09 约2.4万字 20页立即下载

机器学习在自然语言处理中的新应用.docx 机器学习在自然语言处理中的新应用第PAGE页 机器学习在自然语言处理中的新应用随着信息技术的飞速发展，机器学习作为人工智能的核心技术之一，在自然语言处理领域的应用日益广泛。自然语言处理是计算机科学的一部分，致力于让机器理解和处理人类语言。而机器学习的介入，为自然语言处理带来了前所未有的变革和新的可能性。本文将探讨机器学习在自然语言处理中的新应用及其所带来的影响。一、情感分析情感分析是机器学习在自然语言处理中的一个重要应用。随着社交媒体和在线评论的普及，企业和组织需要了解公众对其产品、服务或品牌的情感倾向。机器学习算法可以通过分析文本中的词汇、语法和语境来识别作者的情感，从而判断文本的情

2025-06-09 约3.18千字 6页立即下载

语言模型预训练方法、装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113408619 A (43)申请公布日 2021.09.17 (21)申请号 202110683642.6 (22)申请日 2021.06.21 (71)申请人江苏

2023-06-18 约1.27万字 12页立即下载

自然语言理解-语料库.ppt 01LLC语料库021960年代初，由RandolphQuirk主持03收集2000小时的谈话和广播等口语素材并整理成书面材料04由瑞典Lund大学J.Svartvik主持全部录入计算机051975年建成第一代语料库3COBUILD语料库01以词典编撰为应用背景03规模达2000万词次05建于1980年代02有英国Birminghan大学与Collins出版社合作完成04基于该语料库出版的CollinsCobuild词典（1987）受到了广泛的好评06第二代语料库1词典规模达5000万词次LCLE（Longman英语学习语料库）LLELC语料库（Longman/Lancaster英语语料库）建

2025-02-25 约4.44千字 10页立即下载

针对存储装置故障的用于训练机器学习模型的方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113377284 A (43)申请公布日 2021.09.10 (21)申请号 202110141148.7 G06N 20/00 (2019.01) (22)申请日 2

2023-06-16 约1.99万字 18页立即下载

电池数据的处理方法、机器学习模型的训练方法以及设备.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116050480 A (43)申请公布日 2023.05.02 (21)申请号 202211502073.1 (22)申请日 2022.11.28 (71)申请人华为技术有限公司地址 5181

2023-05-12 约4.69万字 36页立即下载

语料标注迁移模型的训练方法、模型、装置及迁移方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114548319 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210210068.7 (22)申请日 2022.03.03 (71)申请人深圳壹账通科技服务

2023-05-06 约2.14万字 18页立即下载

机器人自然语言处理：文本生成与理解_13.自然语言处理中的强化学习.docx PAGE1 PAGE1 13.自然语言处理中的强化学习 13.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过试错学习（trialanderror）来训练代理（agent）的机器学习方法。代理通过与环境（environment）的互动来学习如何采取行动以最大化某种形式的累积奖励（reward）。在自然语言处理（NLP）领域，强化学习可以用于训练代理生成高质量的文本、理解和回应用户的请求，以及优化对话系统的交互。 13.1.1强化学习的基本概念代理（Agent）：执行特定任务的智能体，例如生成文本或理解用户输入。环境（Env

2025-05-09 约1.58万字 24页立即下载

机器人自然语言处理：文本生成与理解_12.自然语言处理中的迁移学习.docx PAGE1 PAGE1 12.自然语言处理中的迁移学习 12.1迁移学习的定义与原理迁移学习（TransferLearning）是机器学习领域的一个重要概念，它允许模型将从一个任务中学习到的知识应用到另一个相关任务中。在自然语言处理（NLP）中，迁移学习尤为重要，因为它能够解决数据不足、计算资源有限等问题，提高模型的性能和泛化能力。迁移学习的基本原理是通过预先训练好的模型在新的任务上进行微调，从而利用已有的知识来加速和优化新任务的学习过程。 12.1.1迁移学习的类型迁移学习主要分为以下几种类型：基于参数的迁移学习：通过将预训练模型的权重作为初始权重，应用到新任务

2025-05-07 约2.3万字 35页立即下载

机器人自然语言处理：自然语言处理在服务机器人中的应用_（3）.语言模型与文本生成.docx PAGE1 PAGE1 语言模型与文本生成在上一节中，我们讨论了自然语言处理的基本概念和技术，包括文本预处理、词向量表示和特征提取等。这些技术为服务机器人理解和处理自然语言奠定了基础。然而，要使服务机器人能够生成自然、流畅且符合上下文的文本，还需要更高级的自然语言处理技术，这就是语言模型与文本生成。 1.语言模型的基本概念 1.1什么是语言模型？语言模型是自然语言处理中的一个重要工具，用于计算一个句子或短语在某种语言中出现的概率。语言模型可以通过学习大量文本数据来预测下一个词或下一个字符的概率分布。这对于服务机器人来说尤为重要，因为它们需要生成符合自然语言规则的回复和指

2025-05-07 约1.65万字 29页立即下载

机器人自然语言处理：文本生成与理解_15.自然语言处理的评估方法.docx PAGE1 PAGE1 15.自然语言处理的评估方法在自然语言处理（NLP）任务中，评估模型的性能是至关重要的一步。合理的评估方法不仅可以帮助我们了解模型在特定任务上的表现，还可以指导我们进行模型的优化和改进。本节将详细介绍几种常见的自然语言处理评估方法，包括自动评估指标和人工评估方法，并探讨它们在不同任务中的应用。 15.1自动评估指标自动评估指标是通过计算模型生成的文本与参考文本之间的相似度来评估模型性能的方法。这些指标通常基于统计方法，可以快速、自动地提供评估结果。常见的自动评估指标包括BLEU、ROUGE、METEOR和BERTScore。 15.1.1BLE

2025-05-09 约1.08万字 19页立即下载

机器学习在自然语言处理中的应用与优化.pptx 机器学习在自然语言处理中的应用与优化目录contents引言机器学习在自然语言处理中的应用机器学习在自然语言处理中的优化面临的挑战与未来展望结论引言CATALOGUE01 机器学习与自然语言处理的关系机器学习为自然语言处理提供强大的算法和模型，使其能够自动识别、理解和生成自然语言文本。自然语言处理中的任务如文本分类、情感分析、机器翻译等都依赖于机器学习算法来实现。 机器学习使得自然语言处理更加智能化，提高了处理效率和准确性。通过机器学习，我们可以构建更加智能的聊天机器人、语音助手等应用，改善人机交互体验。机器学习在自然语言处理中的重要性 机器学习在自然语言处理中的应用CATALOGUE02

2024-11-23 约2.43千字 22页立即下载