# 人工智能简介 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学领域的一个分支，致力于开发能够模拟人类智能行为的计算机系统和算法。人工智能的目标是使计算机具备学习、推理、解决问题、感知环境和理解自然语言等智能能力，以便能够执行各种任务，甚至超越人类的智能水平。 以下是人工智能的一些关键概念和应用领域： 1. **机器学习：** 机器学习是人工智能的一个子领域，它涉及构建能够从数据中学习和改进的算法。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，用于各种任务，如图像识别、自然语言处理、预测和决策制定。 2. **深度学习：** 深度学习是机器学习的一个分支，它使用深度神经网络来模拟人脑的神经结构。深度学习在图像和语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。 3. **自然语言处理（NLP）：** NLP是AI的一个领域，致力于使计算机能够理解、分析和生成自然语言文本。NLP用于机器翻译、文本分析、情感分析等应用。 4. **计算机视觉：** 计算机视觉是研究如何使计算机理解和解释图像和视频的领域。它在图像识别、人脸识别、物体检测等方面有广

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。

深度学习自然语言处理-Transformer模型.zip

这一讲里，我们重新回到 Completion 接口。而且这一讲里，我们还会快速搭建出一个 有界面的聊天机器人来给你用。在这个过程里，你也会第一次使用 HuggingFace 这个平台。 HuggingFace 是现在最流行的深度模型的社区，你可以在里面下载到最新开源的模型，以及 看到别人提供的示例代码。 ChatGPT 来了，更快的速度更低的价格 我在第 03 讲里，已经给你看了如何通过 Completion 的接口，实现一个聊天机器人的功 能。在那个时候，我们采用的是自己将整个对话拼接起来，将整个上下文都发送给 OpenAI 的 Completion API 的方式。不过，在 3 月 2 日，因为 ChatGPT 的火热，OpenAI 放出了一个直接可以进行对话聊天的接口。这个接口叫做 ChatCompletion，对应的模型叫做 gpt- 3.5-turbo，不但用起来更容易了，速度还快，而且价格也是我们之前使用的 text-davinci- 003 的十分之一，可谓是物美价廉了。  复制代码 1 import openai 2 openai 这一讲里，我们重新回到 Compl

整理自搜狗实验室中的新闻分类。含有金融、体育、军事等11个分类集。

自己搜集的NLTK的安装包，里面是Python3.4.1版本，可以安装Python，numpy,NLTK，还附带一些插件，例如jieba中文分词，matplotlib绘图，按照步骤安装，自然语言处理的基本功能都可以实现。

SYSU_课程 介绍 本项目分享了本人及友友们在中山大学计算机学院计算机科学与技术专业的课程资料，项目，笔记，回忆或收集的期末考试资料等。希望对你们有启发或帮助〜如果喜欢不妨碍点个star嘻嘻！ 资料表明参考，同学们可自由共享取阅（如若转发请注明出处！谢谢！）。 指数 本仓库中收录的课程及资料目录： :curly_loop: 意味着空（本来就无） 课程 老师 学期 教材/课件 笔记 作业/答案 试卷 项目链接 黄华威 大三上 :check_mark: :check_mark: :curly_loop: :check_mark: 权小军 大三上 :check_mark: :curly_loop: :check_mark: :check_mark: 成慧 大三上 :check_mark: :curly_loop: 陈旭 大三上 :check_mark: :check_mark: :curly_loop: :check_mark: 饶洋辉 大三上 :check_mark: :check_mark: :check_mark: :check_

润色方向 根据自己的需求调整润色方式。以下列举了一些常用词汇，可与后文的示例结合使用。 更精确的措辞（More precise）：选择更精确的词汇，例如使用“generate”代替“produce” 或“analyze”代替“look at”。 更简练的表达（More concise）：消除不必要的词语和短语，使句子更加清晰、直接。 更客观的语言（More objective）：删除主观性语言，以中立的方式呈现信息。 更具体的描述（More specific）：提供更具体的细节，以支持论点或想法。 更连贯的表达（More coherent）：确保句子组织良好，逻辑流畅。 更一致的风格（More consistent）：确保句子所使用的语言和风格与论文的其余部分一致。 更符合学术风格（More academic）：使用学术写作中常用的术语和短语，例如 “furthermore”和“thus”。 更正式的语法（More formal grammar）：使用正确的语法和句法，例如避免句子碎片或跑题的 句子。 更具细节的描述（More nuanced）：通过使用词语或短语来传达更复杂或微妙的含

文本预训练模型实战：（1.预训练模型效果分析 2.文本数据截断处理 3.预训练模型自定义训练）

# 深入分析ChatGPT原理以及GPT-4自然语言处理技术的实现 ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理技术，通过对大量的语料进行训练，可以生成具有自然流畅度的文本。GPT-4是ChatGPT的下一代版本，相比前一代，它在语言模型的建模能力、文本生成质量和上下文理解等方面都有所提升。 ## ChatGPT的原理分析 ChatGPT的原理是基于Transformer模型的，它是一种自注意力机制，可以将输入序列中的每个元素与其他元素进行交互，从而实现上下文建模。在ChatGPT中，输入序列是一段自然语言文本，输出序列是一个具有自然流畅度的文本。 ChatGPT的训练过程可以分为两个阶段。第一阶段是基于无标注语料的预训练，它使用大量的数据来学习语言模型的参数。在这个阶段，ChatGPT的目标是预测下一个词语的概率分布。第二阶段是基于有标注数据的微调，它使用特定的任务来对语言模型进行微调。在这个阶段，ChatGPT的目标是最小化任务特定的损失函数。 ## GPT-4自然语言处理技术的实现 GPT-4的实现与ChatGPT类似，但是它在模型结构和训练方法上都有所改进。GPT