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自然語言處理相關文章
共有 60 則文章
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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 23
深度學習的學習之旅：從理論到實作 系列 第 23 篇

技術 [Day 23] 自然語言處理 NLP

自然語言處理 NLP 前言 其實在寫到今天的文章之前，我對於NLP都只是略有耳聞，但不知道他的細節，但在賽前我在規劃要介紹甚麼的時候，請chatGPT給我一點靈...

arbin ‧ 2024-10-01 ‧團隊NUTC imac
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鐵人賽 AI & Data DAY 5
淺談生成式AI與相關應用工具探索 系列 第 5 篇

技術 【Day5】淺談NLP-自然語言處理

自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)，是人工智慧的一個重要分支，跨足人工智慧和語言學領域的學科。主要目標是讓電腦(機...

科科 ‧ 2023-09-20
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鐵人賽 Software Development DAY 13
IT邦鐵人賽文章搜尋引擎 系列 第 13 篇

技術 [Day 13] NLP - 果然我的自然語言處理搞錯了。|【搜尋引擎製作錄】

Github, Over Engineering 礙於篇幅緣故，過多細節的部分，會挑重點講述，如有疑問歡迎留言討論 昨天我們有提到這次的資料處理，主要包含了以下...

tainvecs ‧ 2022-09-28
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鐵人賽 Software Development DAY 12
IT邦鐵人賽文章搜尋引擎 系列 第 12 篇

技術 [Day 12] Data Pipeline - 果然我的自然語言處理搞錯了。|【搜尋引擎製作錄】

Github, Over Engineering 礙於篇幅緣故，過多細節的部分，會挑重點講述，如有疑問歡迎留言討論 昨天我們有提到，從功能、應用端思考缺少哪些資...

tainvecs ‧ 2022-09-27
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鐵人賽 Software Development DAY 11
IT邦鐵人賽文章搜尋引擎 系列 第 11 篇

技術 [Day 11] 資料前處理 - 果然我的自然語言處理搞錯了。|【搜尋引擎製作錄】

Github, Over Engineering 礙於篇幅緣故，過多細節的部分，會挑重點講述，如有疑問歡迎留言討論 當原始資料透過爬蟲抓下來，並存入資料庫後，一...

tainvecs ‧ 2022-09-26
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鐵人賽 Software Development DAY 2
IT邦鐵人賽文章搜尋引擎 系列 第 2 篇

技術 [Day 02] 什麼是搜尋引擎 I - 在 IT 邦尋求答案是否少了些什麼 |【搜尋引擎製作錄】

Github, Over Engineering 提到搜尋引擎，大家最直接的會想到 google。若說以一個使用者的角度而言，相信大家都用過 google，也不...

tainvecs ‧ 2022-09-17
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技術 【實習心得】卓騰語言科技

  因為一直以來在學校裡接收到的東西都還是學術導向居多，對於業界到底怎麼應用 NLP 技術，讓它落地，更甚至是以此獲利都不慎了解。因此六月多的時候發現卓騰在招實...

fish_in_bed ‧ 2023-12-17
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技術 Semantic search BM25 COVID-19 dataset 自然語言BM25搜尋新冠文獻資料

延續上一篇( 連結 ) 做法，我們換一個資料庫，試試看NLP BM25 的搜尋功能如何。資料庫來源：COVID-19 metadata.csv downloa...

neocaffe ‧ 2021-10-10
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鐵人賽 AI & Data DAY 11
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 11 篇

技術 [常見的自然語言處理技術] 重不重要？TF-IDF 會告訴你

前言 在自然語言處理的諸多課題如信息檢索（ information retrieval ）和文本探勘（ text mining ）當中，我們希望找出重要的單詞或...

Friedrich1942 ‧ 2021-09-19
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鐵人賽 AI & Data DAY 10
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 10 篇

技術 [常見的自然語言處理技術] N-Gram Model 與關鍵字預測 (II)

前言 上次我們提到，語言模型（ language model, LM ）就是賦予一段文句機率值。在自然語言處理的許多情境中皆仰賴語言模型： 拼字檢查（ Spe...

Friedrich1942 ‧ 2021-09-18
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鐵人賽 AI & Data DAY 9
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 9 篇

技術 [常見的自然語言處理技術] N-Gram Model 與關鍵字預測 (I)

前言 當我們在 Google 搜尋引擎輸入 The most incredible 時，系統會推薦你高熱度的關鍵字：我們不禁產生疑問：系統是如何預測關鍵字的呢？...

Friedrich1942 ‧ 2021-09-17
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鐵人賽 AI & Data DAY 8
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 8 篇

技術 [常見的自然語言處理技術] Bag-of-Words Model：簡單直觀的統計語言模型

前言 當我們要使用機器學習演算法來解決自然語言的問題，我們首先必須將文字進行量化（ quantification ）。而透過數字來表示語言的演算法，就稱之為語言...

Friedrich1942 ‧ 2021-09-16
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鐵人賽 AI & Data DAY 7
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 7 篇

技術 [自然語言處理基礎] 語法分析與資訊檢索 (II)

前言 上一回我們將詞性標籤依序排列建構出片語組塊（ phrase chunk ），描繪出相應的分析樹，藉由簡單的文法結構來分析句子。當我們在進行語塊分析時並不會...

Friedrich1942 ‧ 2021-09-15
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鐵人賽 AI & Data DAY 6
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 6 篇

技術 [自然語言處理基礎] 語法分析與資訊檢索 (I)

前言 前一回我們利用 WordNetLemmatizer 來還原詞條的衍生形體，在這之中我們引入了一項神奇武器而順利地還原詞形，今天我們就來揭開它神秘面紗！...

Friedrich1942 ‧ 2021-09-14
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鐵人賽 AI & Data DAY 5
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 5 篇

技術 [自然語言處理基礎] 文本預處理(II)：正規化，就是一視同仁

前言 上次我們斷開了英文文本的鎖鏈，將龐大的字串拆解成成為詞條的小單元。語言中仍有時態變化、單複數型態、甚至是口語等複雜甚至隨機的因素不利於後續的文字處理，因此...

Friedrich1942 ‧ 2021-09-13
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鐵人賽 AI & Data DAY 8
[自然語言處理NLP]BERT系列Model的應用、訓練技巧與實戰 系列 第 8 篇

技術 【Day 8】Adaptation！適應！讓BERT更好地過渡到下游任務！

今天開始，我們要進入一個新的主題「Adaptation」。這是指在預訓練模型和Fine-tune之間對模型額外做一個「適應」（Adaptation）的動作，讓B...

wow1310s ‧ 2021-09-11
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鐵人賽 AI & Data DAY 5
[自然語言處理NLP]BERT系列Model的應用、訓練技巧與實戰 系列 第 5 篇

技術 【Day 5】BERT家族的成員們

當本系列文章提到BERT時，最初是指Google所開發的BERT，但後續基本就是指所有運用Transformer和預訓練模式的語言模型。今天這篇文章就是在廣義的...

wow1310s ‧ 2021-09-08
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鐵人賽 AI & Data DAY 3
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 3 篇

技術 [自然語言處理基礎] Regular Expression (II): 文本清理

前言 今天我們將繼續介紹正則表達式，這次的任務圍繞在自然語言處理中流程的文本清理（text cleaning）。我們或許都曾聽過Garbage in, garb...

Friedrich1942 ‧ 2021-09-11
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鐵人賽 AI & Data DAY 4
[自然語言處理NLP]BERT系列Model的應用、訓練技巧與實戰 系列 第 4 篇

技術 【Day 4】輸出之後，BERT轉換的Embedding怎麼用？

在此之前，我們已經介紹過BERT的核心概念遷移學習Transfer Learning以及它的輸入輸出。那麼接下來的問題就是BERT將詞語轉換為包含了上下文資訊的...

wow1310s ‧ 2021-09-07
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鐵人賽 AI & Data DAY 2
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 2 篇

技術 [自然語言處理基礎] Regular Expression (I): 「Ctrl + F」立馬找出關鍵字

關鍵字搜尋與自然語言處理的關聯 在正式介紹標題所提到的regular expression之前，我們先來聊聊為什麼搜尋關鍵字與自然語言處理有關。在瀏覽網頁時，我...

Friedrich1942 ‧ 2021-09-10
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鐵人賽 AI & Data DAY 3
[自然語言處理NLP]BERT系列Model的應用、訓練技巧與實戰 系列 第 3 篇

技術 【Day 3】BERT的輸出與它們的意義

BERT輸出了什麼？ 回應上一篇關於詞嵌入Token Embedding的討論，BERT的輸出就是文本序列中每個詞單位的高維向量表示，你也可以把它當成一連串抽取...

wow1310s ‧ 2021-09-06
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鐵人賽 AI & Data DAY 2
[自然語言處理NLP]BERT系列Model的應用、訓練技巧與實戰 系列 第 2 篇

技術 【Day 2】詞嵌入與BERT的輸入

如何從實戰層面認識BERT BERT的研究與應用可以分為不同的層次。你可以鑽研BERT的模型技術細節，瞭解它為什麼這麼有效，甚至可以發現其中有問題的設計來加以改...

wow1310s ‧ 2021-09-05
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鐵人賽 AI & Data DAY 1
[自然語言處理NLP]BERT系列Model的應用、訓練技巧與實戰 系列 第 1 篇

技術 【Day 1】誰是BERT？如何BERT？BERT的基礎介紹

從芝麻街角色到改變NLP的模型 如果你用Google以「BERT」作為關鍵字搜尋圖片，那麼你會發現一個奇特的現象：一隻黃色的玩偶與奇怪的網狀結構模型混雜在一起。...

wow1310s ‧ 2021-09-04
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鐵人賽 AI & Data DAY 1
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 1 篇

技術 [序章] 自然語言處理初探

前言 生活在網際網路以及智慧型手機普及的今天，與外國朋友聊天、出國旅行、與國外客戶開商務會議，縱使不熟悉當地語言，只要開啟Google Translate，語言...

Friedrich1942 ‧ 2021-09-09
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鐵人賽 自我挑戰組 DAY 2
30天初步了解自然語言處理-自學筆記 系列 第 2 篇

技術 [Day2] 斷詞介紹

一. 為何需要斷詞最主要的原因就是中文的最小一個單位就是一個詞，通常不能直接餵一個句子給你的語言模型處理，這樣模型連詞跟詞的關係都不知道，所以我們需要先利用斷詞...

eating ‧ 2021-09-02
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鐵人賽 自我挑戰組 DAY 1
30天初步了解自然語言處理-自學筆記 系列 第 1 篇

技術 [Day1] 何謂自然語言處理

其實google的話就會有很多相關自然語言處理的定義與文章，自然語言處理英文為Natural Language Processing，通常稱作NLP，是人工智慧...

eating ‧ 2021-09-01
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鐵人賽 AI & Data DAY 3
今晚，我想來點經典ＮＬＰ論文。 系列 第 3 篇

技術 [D3] Unsupervised Keyphrase Extraction with Multipartite Graphs (Florian Boudin, 2018)

TL;DR 本文延續 TopicRank 的思想，使用 HAC 先將候選詞分群，希望最後的結果能涵蓋到較多主題。詞圖的構成為：以候選詞為節點；除了同主題下的節點...

victor.huang ‧ 2020-09-17
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鐵人賽 AI & Data DAY 2
今晚，我想來點經典ＮＬＰ論文。 系列 第 2 篇

技術 [D2] 我說在座的各位都是＿＿：TopicRank (Bougouin et al. 2013)

TL;DR 本文引入主題的概念，利用聚合式階層分群法(HAC) 將字面相近的詞彙歸入同一個主題，視為網路中的一個節點。將所有的主題節點構成全聯接圖，而邊的權重則...

victor.huang ‧ 2020-09-16
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鐵人賽 AI & Data DAY 1
今晚，我想來點經典ＮＬＰ論文。 系列 第 1 篇

技術 [D1] 偏心的 TextRank: PositionRank (Florescu and Caragea, 2017)

TL;DR 此文章試圖改進原始的 TextRank 的演算法的明顯缺陷：沒有利用到位置資訊。藉由將 PageRank 算法中原有的 Random surfer...

victor.huang ‧ 2020-09-15
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技術 利用自然語言處理協助學生度過難關——均一 AI 工程師柏任技術分享

均一教育平台身為台灣目前規模最大的線上教育平台之一，團隊打拼的方向一是建構優質而免費的線上學校，二是透過功能開發、師資培訓，協助老師、家長能夠更省時省力地陪...

junyiacademy_小均 ‧ 2020-04-14
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