NLP: Text Summarization and Keyword Extraction on Property Rental Listings — Part 1
NLP：房产租赁清单上的文本摘要和关键字提取 - 第 1 部分文本摘要、NER、主题建模和文本分类等 NLP 技术在租赁清单数据上的实际应用简介自然语言处理 (NLP) 可以显著增强租赁清单描述的分析和可用性。在本练习中，我们将探索文本摘要、命名实体识别 (NER) 和主题建模等 NLP 技术的实际应用，以提取见解并丰富东京 Airbnb 房源数据中的房源描述。使用公开可用的数据和 spaCy 和 SciKit-Learn 等工具，您可以跟着做，重现结果，或将这些技术应用于您自己的文本数据，只需进行最少的调整。代码库可在 GitHub 上找到，您可以 fork 并进行试验。本文演示了如何使用各
Salesforce challenges trends in AI with the tiny yet mighty xLAM-1B and 7B models
企业软件公司 Salesforce 推出了两个紧凑型 AI 模型，挑战了 AI 中的“越大越好”范式。尽管体积小巧，但 10 亿和 70 亿参数的 xLAM 模型在函数调用任务中的表现优于许多更大的模型。这些任务涉及 AI 系统将自然语言请求解释和翻译成特定的函数调用或 API 请求。例如，如果您要求 AI 系统“查找下周末飞往纽约的 500 美元以下航班”，则模型需要理解此请求，识别相关函数（例如 search_flights、filter_by_price），并使用正确的参数执行它们。“我们展示了 Salesforce 用小巧但强大的 xLAM-1B 和 7B 模型挑战 AI 趋势的帖子首
自然语言处理正在迅速发展，重点是针对特定任务优化大型语言模型 (LLM)。这些模型通常包含数十亿个参数，对定制提出了重大挑战。目标是开发高效且更好的方法来微调这些模型以适应特定的下游任务，而无需过高的计算成本。这需要创新的方法来处理 DeepSeek AI 研究人员提出专家专业微调或 ESFT，以减少高达 90% 的内存和高达 30% 的时间，首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Programmatic Breakthrough: AI’s Leap From Language to Logic To Solve Complex Problems
研究人员开发了一种称为自然语言嵌入式程序 (NLEP) 的技术，该技术通过生成 Python 程序来解决……
Using OpenAI and PandasAI for Series Operations
将自然语言查询和操作纳入 Python 数据清理工作流程。艺术家 Karen Walker 捐赠的红熊猫画作。我们在熊猫数据清理项目中需要执行的许多系列操作都可以由 AI 工具（包括 PandasAI）协助完成。PandasAI 利用大型语言模型（例如来自 OpenAI 的模型）来启用对数据列的自然语言查询和操作。在这篇文章中，我们将研究如何使用 PandasAI 查询系列值、创建新系列、有条件地设置系列值以及重塑数据。您可以通过在终端或 Windows Powershell 中输入 pip install pandasai 来安装 PandasAI。您还需要从 openai.com 获取令牌
Code Embedding: A Comprehensive Guide
代码嵌入是一种将代码片段表示为连续空间中的密集向量的变革性方式。这些嵌入捕获了代码片段之间的语义和功能关系，从而为 AI 辅助编程提供了强大的应用程序。与自然语言处理 (NLP) 中的词嵌入类似，代码嵌入将相似的代码片段在向量空间中紧密定位在一起，[…] 文章《代码嵌入：综合指南》首先出现在 Unite.AI 上。
Applying RLAIF for Code Generation with API-usage in Lightweight LLMs
这篇论文被 ACL 2024 的自然语言推理和结构化解释研讨会接受。人工智能反馈强化学习 (RLAIF) 已在各个领域展现出巨大潜力，包括减轻 LLM 输出的危害、增强文本摘要和数学推理。本文介绍了一个 RLAIF 框架，用于提高轻量级（<1B 个参数）LLM 的代码生成能力。我们特别关注需要编写适当 API 调用的代码生成任务，这很有挑战性，因为众所周知的问题......
自然语言处理中的开放域问答 (ODQA) 涉及构建使用大规模知识语料库回答事实问题的系统。最近的进展源于多种因素的融合，例如大规模训练数据集、深度学习技术和大型语言模型的兴起。高质量的数据集用于在现实场景中训练模型，并支持对可能看不见的数据进行系统评估。标准化指标有助于比较不同的 ODQA 系统，使研究人员能够客观地跟踪进展……
Understanding Tokenization, Stemming, and Lemmatization in NLP
自然语言处理 (NLP) 涉及处理和分析人类语言数据的各种技术。在本博客中，我们将探讨三种基本技术：标记化、词干提取和词形还原。这些技术是许多 NLP 应用程序的基础，例如文本预处理、情感分析和机器翻译。让我们深入研究每种技术，了解其用途、优缺点，并了解如何使用 Python 的 NLTK 库实现它们。1. 标记化什么是标记化？标记化是将文本拆分为单个单元（称为标记）的过程。这些标记可以是单词、句子或子单词。标记化有助于将复杂文本分解为可管理的部分，以便进一步处理和分析。为什么使用标记化？标记化是文本预处理的第一步。它将原始文本转换为可以分析的格式。这一过程对于文本挖掘、信息检索和文本分类等任
Unlocking the Power of AI Driven Development with SudoLang
随着人工智能继续快速发展，开发人员越来越多地转向人工智能驱动的开发 (AIDD) 来构建更智能、更具适应性的应用程序。然而，使用自然语言提示向人工智能描述复杂的行为可能是一个真正的挑战。虽然自然语言富有表现力，但它缺乏清晰传达 [...]
Artificial Intelligence: Generative AI Technologies and Their Commercial Applications
GAO 发现生成式人工智能可以根据用户的提示创建文本、图像、音频或视频等内容。生成式人工智能与其他人工智能系统的不同之处在于，它能够生成新颖的内容，需要大量的数据进行训练，并且模型的规模和复杂性更高。生成式人工智能模型的其他几个显著差异包括：使用自然语言进行提示，以及理解和解释模型决策的难度增加。生成式人工智能系统采用多种模型架构或底层结构。这些系统被称为神经网络，大致模仿人类大脑，可识别数据中的模式。多种因素的融合推动了生成式人工智能的快速发展：大型数据集的可用性、深度学习算法的改进和增强以及计算能力。生成式人工智能模型的训练需要大量数据，其中大部分数据通常来自互联网上的公开信息，其中可能包
Technique improves the reasoning capabilities of large language models
该方法结合了自然语言和编程，使法学硕士能够透明地解决数值、分析和基于语言的任务。
Role of AI in Business Intelligence— PoV
生成式人工智能将如何改变商业智能？探索其在自动化洞察、提高数据质量和实现组织内数据访问民主化方面的应用范围。Freepik 上的 pixelmart1 提供的图片为什么要写这个博客？您是否渴望在数据工作流中充分发挥人工智能的潜力？深入了解生成式人工智能在商业智能中的变革力量，使您能够自动化洞察、提高数据质量和实现数据访问民主化。无论您是数据科学家、分析师还是业务领导者，本博客都提供了宝贵的见解，以推动您的组织在数据驱动的世界中前进。生成式人工智能将如何改变商业智能 (BI) 世界？作者 Vikas Chavan 撰写 | 作者提供的图片我认为，Gen AI 将通过显著影响和改进以下领域来改变商
Video: Eve humanoid voice-prompted to perform back-to-back multi-tasking
OpenAI 支持的机器人公司 1X 发布了一段视频，视频中一群轮式服务机器人在整理办公空间时无缝地从一项简单任务转移到另一项简单任务，并在语音控制的自然语言界面的提示下采取行动。继续阅读类别：机器人技术，技术标签：人形机器人，人工智能，自动化
Interview with Henok Biadglign Ademtew: Creating an Amharic, Ge’ez and English parallel dataset
非洲语言在自然语言处理 (NLP) 中没有得到很好的体现。这在很大程度上是由于缺乏训练模型的资源。Henok Biadglign Ademtew 和 Mikiyas Girma Birbo 创建了一个阿姆哈拉语、吉兹语和英语并行数据集，以帮助推进对资源匮乏语言的研究。我们与 Henok 谈论了这个项目，[…]
What is NLP? How it Works, Benefits, Challenges, Examples
下载信息图 什么是 NLP？ 自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 的一个子集 - 特别是机器学习 (ML)，它允许计算机和机器理解、解释、操纵和交流人类语言。无论是 21 世纪初让我们大吃一惊的文本转语音选项，还是可以无缝传递 [...]
每年，伯克利人工智能研究 (BAIR) 实验室都会培养出人工智能和机器学习领域最有才华和创新精神的人才。我们的博士毕业生们都拓展了人工智能研究的前沿，现在已准备好在学术界、工业界和其他领域开启新的冒险。这些杰出的人才带来了丰富的知识、新的想法，以及继续为人工智能的发展做出贡献的动力。他们在 BAIR 的工作范围从深度学习、机器人技术和自然语言处理到计算机视觉、安全等等，为各自的领域做出了重大贡献，并对社会产生了变革性影响。本网站致力于展示我们的同事，使学术机构、研究组织和行业领导者更容易发现和招募最新一代的人工智能先驱。在这里，您可以找到我们每位毕业生的详细个人资料、研究兴趣和联系信息。我们邀
The Impact of NLP on Healthcare Diagnostics
自然语言处理 (NLP) 改变了我们与技术互动的方式。它处理人类语言以释放巨大的信息潜力。该技术在为医疗保健行业带来益处方面具有同样的潜力。它识别语音模式并处理口语。这有助于临床医生访问在患者护理期间创建的结构化数据。本文进一步探讨了 NLP 的 […]
