【LLM】如何将开源基础模型训练成特定领域的LLM？

我在哪里可以找到详尽的停用词列表 我的那篇文章很短 似乎不适用于科学文本 我正在创建词汇链以从科学论文中提取关键主题 问题是像这样的词based regarding等也应被视为停用词 因为它们没有太多意义 您还可以轻松添加到现有的停用词列表

我目前正在研究 NER 模型 我有一堆以 CoNLL 格式存储的数据 需要转换为 Spacy 格式 在 CoNLL 中 句子的每个单词旁边都有一个标签 在 Spacy 中 标签仅显示给具有实际标签的单词 我如何从下面的这种格式转换 CoNL

我从 wit ai 收到一个 json 对象 其中包含一些快速回复元素 如下所示 msg So glad to have you back What do you want me to do action id 6fd7f2bd db67

main text 是包含已被词性标记的句子的列表的列表 main text the DT mad JJ hatter NN likes VB tea NN and CC hats NN the DT red JJ queen NN hat

Closed 这个问题不符合堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 我是 NLP 新手 正在研究应该使用哪种语言工具包来执行以下操作 我想做两件事之一来完成同样的事情 我基本上想对文本进行分类 通常是一个包

我正在尝试解决一个 nlp 问题 其中我有一个单词字典 例如 list 1 phone android chair netflit charger macbook laptop sony 现在 如果输入是 phone 我可以轻松地使用 in

注意力权重计算如下 我想知道什么h s指 在tensorflow代码中 编码器RNN返回一个元组 encoder outputs encoder state tf nn dynamic rnn 正如我所想 h s应该是encoder sta

我试图在我的代码中使用natural js 在客户端使用它 我使用browserify 但它给出了一个错误 Uncaught TypeError fs readFileSync is not a function at loadDictio

我将 Python 3 和 NLTK 3 0 0 与 WordNet 3 0 结合使用 我想用该数据 semval2007 https github com alvations pywsd tree master pywsd data se

我知道关于这个问题有很多问题 我已经阅读了其中的一些问题 但没有一个对我有用 I am trying to build a model with the following architecture 代码如下 token inputs In

在不同大小的数据集上进行训练时 doc2vec 的表现如何 原始语料库中没有提到数据集大小 所以我想知道从 doc2vec 中获得良好性能所需的最小大小是多少 有很多东西被称为 doc2vec 但它似乎最常指的是 Le 和 Mikolov

LDA 原始输出 一元语法 主题1 水肺 水 蒸汽 潜水 主题2 二氧化物 植物 绿色 碳 所需输出 二元组主题 主题1 水肺潜水 水蒸气 主题2 绿色植物 二氧化碳 任何想法 鉴于我有一个名为docs 包含文档中的单词列表 我可以使用 n

我正在尝试通过 NLTK 使用斯坦福解析器 按照示例here http www nltk org api nltk parse html nltk parse corenlp CoreNLPDependencyParser 20tutori

如何从给定模式的句子中获取所有块 示例 NP

如何用整数值对数据表中字符串类型的列值进行编码 例如 我有两个特征变量 颜色 可能的字符串值 R G 和 B 和技能 可能的字符串值 C Java SQL 和 Python 给定数据表有两列 Color gt R G B B G R B G

我正在使用命名实体识别和分块器对 NLTK 进行一些工作 我使用重新训练了分类器nltk chunk named entity py为此 我采取了以下措施 ChunkParse score IOB Accuracy 96 5 Precisi

我正在尝试找到使用人工智能和机器学习方法来比较两个文本文档的最佳方法 我使用了 TF IDF Cosine 相似度和其他相似度度量 但这会在单词 或 n gram 级别上比较文档 我正在寻找一种方法来比较meaning的文件 最好的方法是什

我在 Tensorflow 中使用 BERT 有一个细节我不太明白 根据文档 https tfhub dev google bert uncased L 12 H 768 A 12 1 https tfhub dev google bert

我一直在尝试微调 HuggingFace 的对话模型 Blendebot 我已经尝试过官方拥抱脸网站上给出的传统方法 该方法要求我们使用 trainer train 方法来完成此操作 我使用 compile 方法尝试了它 我尝试过使用 Py

我一直在读关于node2vec https cs stanford edu jure pubs node2vec kdd16 pdf嵌入算法 我有点困惑它是如何工作的 作为参考 node2vec 由 p 和 q 参数化 并通过模拟来自节点的