- 本文深入探讨了信息抽取的关键组成部分：命名实体识别、关系抽取和事件抽取，并提供了基于PyTorch的实现代码。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。引言背景和信息抽取的重要性随着互联网和社交媒体的飞速发展，我们每天都... 本文深入探讨了信息抽取的关键组成部分：命名实体识别、关系抽取和事件抽取，并提供了基于PyTorch的实现代码。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。引言背景和信息抽取的重要性随着互联网和社交媒体的飞速发展，我们每天都...
- 在本文中，我们深入探讨了语言模型的内部工作机制，从基础模型到大规模的变种，并分析了各种评价指标的优缺点。文章通过代码示例、算法细节和最新研究，提供了一份全面而深入的视角，旨在帮助读者更准确地理解和评估语言模型的性能。本文适用于研究者、开发者以及对人工智能有兴趣的广大读者。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复... 在本文中，我们深入探讨了语言模型的内部工作机制，从基础模型到大规模的变种，并分析了各种评价指标的优缺点。文章通过代码示例、算法细节和最新研究，提供了一份全面而深入的视角，旨在帮助读者更准确地理解和评估语言模型的性能。本文适用于研究者、开发者以及对人工智能有兴趣的广大读者。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复...
- 本文全面回顾了自然语言处理（NLP）从20世纪50年代至今的历史发展。从初创期的符号学派和随机学派，到理性主义时代的逻辑和规则范式，再到经验主义和深度学习时代的数据驱动方法，以及最近的大模型时代，NLP经历了多次技术革新和范式转换。文章不仅详细介绍了每个阶段的核心概念和技术，还提供了丰富的Python和PyTorch实战代码。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服... 本文全面回顾了自然语言处理（NLP）从20世纪50年代至今的历史发展。从初创期的符号学派和随机学派，到理性主义时代的逻辑和规则范式，再到经验主义和深度学习时代的数据驱动方法，以及最近的大模型时代，NLP经历了多次技术革新和范式转换。文章不仅详细介绍了每个阶段的核心概念和技术，还提供了丰富的Python和PyTorch实战代码。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服...
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