使用 embeddings 可以实现如下的一些 NLP 任务: 搜索(根据与查询字符串的相关性对结果进行排名) 聚类(文本字符串按相似度分组) 推荐(推荐具有相...
基于 OpenAI 的模型进行分类任务微调,大致需要以下几个步骤: Doc:https://platform.openai.com/docs/api-refer...
Completions 是指GPT模型接收一个输入字符串,然后自动生成一个完成的输出字符串。这种功能通常用于生成文本,例如自动生成文章、电子邮件回复或聊天记录等...

高斯朴素贝叶斯(Gaussian Naive Bayes)是一种基于贝叶斯定理的分类算法,它假设数据的特征遵循高斯(正态)分布,属于朴素贝叶斯分类器的一种。 我...

状态机用于描述系统或对象在不同状态之间的转换和行为。它由一组状态(States)、一组可能的事件(Events)和一组状态转换规则(Transitions)组成...


人工智能标记语言(Artificial Intelligence Markup Language,AIML)是由 Richard Wallace 和世界各地的自...
多项式朴素贝叶斯(Multinomial Naive Bayes)是朴素贝叶斯分类器的一种变体,主要用于文本分类任务。它是一种基于概率的分类算法,通常适用于处理...

伯努利朴素贝叶斯(Bernoulli Naive Bayes)分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类器,常用于处理文本分类等离散数据。它假设特征之间是条件独立的,...


Python 提供了对容器元素构建和操作的两个便捷语法,分别是: 生成式语法:构造容器元素 切片语法:容器元素选择 1. 生成式语法 生成式语法能够实现非常便捷...

