LCQMC数据集 输入是两个句子，输出是 0 或 1。其中 0 代表语义不相似，1 代表语义相似。 数据量：训练集 (238,766)，验证集 (8,802)，测试集 (12,500) 例子： 1. 聊天室都有哪些好的 [分隔符] 聊天室哪个好 [分隔符] 1 2. 飞行员没钱买房怎么办？[分隔符] 父母没钱买房子 [分隔符] 0

自然语言处理NLP综述

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For undergraduate or advanced undergraduate courses in Classical Natural Language Processing, Statistical Natural Language Processing, Speech Recognition, Computational Linguistics, and Human Language Processing.

复旦《自然语言处理导论》Introduction-To-NLP.pdf

本文来自于51cto，文章详细介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念深度学习中的NLP等相关知识。本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念，再向读者展示了深度学习中的NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文，希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。首先第一部分介绍了自然语言处理的基本概念，作者将NLP分为自然语言理解和自然语言生成，并解释了NLP过程的各个层级和应用，这一篇论文很适合读者系统的了解NLP的基本概念。第二描述的是基于深度学习的NLP，该论文首先描述了深度学习中的词表征，即从one-hot编码、词袋模型到词嵌入和word2vec等，我们首先需

大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大规模语言模型 或大型语言模型 ，是一种 由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标注文 本进行训练。自 2018 年以来，Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都相继发布 了包括 BERT[1]，GPT[6] 等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。2019 年 大模型呈现爆发式的增长，特别是 2022 年 11 月 ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer） 发布后，更是引起了全世界的广泛关注。用户可以使用自然语言与系统交互，从而实现包括问答、 分类、摘要、翻译、聊天等从理解到生成的各种任务。大型语言模型展现出了强大的对世界知识 掌握和对语言的理解。

对餐厅评论进行情感分析。情感分析是通过分析文本的情感色彩，确定其所传达的情绪或情感倾向。在该项目中，主要通过分析餐厅顾客在评论中表达的情感来评估对餐厅的满意度或不满意度。 使用自然语言处理和机器学习技术，对餐厅评论文本进行处理和分析。他们会提取评论中的关键词、句子结构和情感词汇，并使用情感分类算法来确定评论所包含的情感，如积极、消极或中性。通过这种方式，可以帮助餐厅经营者了解顾客对他们。。。 文件是.ipynb是Jupyter Notebook的文件格式。Jupyter Notebook是一个交互式计算环境，可以在其中编写和执行代码、进行数据分析和可视化，并生成文档式的实时展示。 .ipynb文件实际上是一个JSON格式的文本文件，其中包含了代码、文本、图像、公式和输出结果等内容。它以网页的形式进行呈现，可以通过Web浏览器进行编辑和运行。 Jupyter Notebook的优点在于它结合了代码编写、实验和文档撰写，使得代码和相关说明文档可以在同一个环境中进行编辑和共享。因此，.ipynb文件常用于数据科学、机器学习和数据分析等领域，方便进行可复现的研究和分享。