paddlenlp专题

自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：PaddleNLP【飞桨自然语言处理核心开发库，拥有覆盖多场景的模型库、简洁易用的全流程API与动静统一的高性能分布式训练能力】

自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：PaddleNLP【飞桨自然语言处理核心开发库，拥有覆盖多场景的模型库、简洁易用的全流程API与动静统一的高性能分布式训练能力】参考资料： PaddleNLP官网 GitHub源码:PaddleNLP

PaddleNLP 3.0 支持大语言模型开发

huggingface不支持模型并行。张量并行，不满足大规模预训练的需求。 1、组网部分 2、数据流 3、训练器 4、异步高效的模型存储

使用PaddleNLP 从0构建一个属于你自己的心理大模型

项目源于：EmoLLM心理大模型,一直就有用paddle实践心理大模型的想法，终于实现了哈~。接下来就手把手带大家一块做一个心理大模型吧！！！简单画了个框架图：环境配置 In [ ] # !git clone -b develop https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.git%cd PaddleNLP!pip install -

openi启智社区 aarch64 npu环境安装飞桨paddlepaddle和PaddleNLP（失败）

以前在启智社区都是编译安装飞桨，这回看到飞桨提供了npu安装包，兴冲冲的以为安装很简单。之所以安装飞桨，是因为想在启智社区的启智大脑调试环境使用最新的PaddleNLP，结果报错：No module named 'paddle.nn.layer.layers'，提issuenpu下import paddlenlp报错：No module named 'paddle.nn.layer.layer

万方数据基于PaddleNLP的文献检索系统实践

又是一年开学季，看着大批莘莘学子步入高校，同时又有大批学生即将面临毕业，这一年要饱受论文的洗礼。在学术论文领域，几乎每一位大学生都避不开论文检索、查重环节。想写出一篇高质量论文，前期大量的信息储备必不可少，而文献检索成为我们获取信息的重要途径。万方数据知识服务平台以客户需求为导向，整合了数亿条全球优质知识资源，依托强大的数据采集能力，应用先进的信息处理技术和检索技术，为决策主体、科研主体、

paddlenlp github 提PR报错codestyle

错误修正参考：https://pre-commit.com/index.html 错误：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/pull/1598

利用PaddleNLP进行文本数据脱敏

最近在脱敏一些客服数据，同事用正则进行了一些处理，但是感觉针对人名、数量等信息还是无法处理，例如“北方种植了很多李子树”，李子树有可能被识别为人名，又如“美国采购坦克1005台，价值4500万比索”，如果之前的正则中没有“台”和“比索”两个词汇，就无法识别。如果在脱敏过程中忽略了人名、数量等信息，可能造成严重后果。因此尝试使用了paddlenlp中的taskflow进行处理。主要思路就是利用n

使用PaddleNLP UIE模型提取上市公司PDF公告关键信息

项目地址：使用PaddleNLP UIE模型抽取PDF版上市公司公告 - 飞桨AI Studio星河社区 (baidu.com) 背景介绍本项目将演示如何通过PDFPlumber库和PaddleNLP UIE模型，抽取公告中的相关信息。本次任务的PDF内容是破产清算的相关公告，目标是获取受理时间，受理法院，相关公司等内容，作为市场分析的关键数据。公告示例证券代码：000033

使用PaddleNLP识别垃圾邮件：用BERT做中文邮件内容分类，验证集准确率高达99.6%以上（附公开数据集）

使用PaddleNLP识别垃圾邮件：用BERT做中文邮件内容分类，验证集准确率高达99.6%以上（附公开数据集）。要使用PaddleNLP和BERT来识别垃圾邮件并做中文邮件内容分类，可以按照以下步骤进行操作：安装PaddlePaddle和PaddleNLP：首先，确保在你的环境中已经安装了PaddlePaddle和PaddleNLP。你可以根据PaddlePaddle和PaddleNL

飞桨自然语言处理框架 paddlenlp的 trainer

飞桨（PaddlePaddle）的NLP库PaddleNLP中的Trainer类是一个用于训练和评估模型的简单但功能完整的循环。它被优化用于与PaddleNLP一起使用。Trainer类简化了训练过程，提供了自动的批处理、模型保存、日志记录等特性。以下是Trainer类的主要参数和功能：模型： model：可以是一个预训练的模型或一个自定义的paddle.nn.Layer。如果使用自定义模型

PaddleNLP评论观点抽取和属性级情感分析

项目地址：PaddleNLP评论观点抽取和属性级情感分析 - 飞桨AI Studio星河社区 (baidu.com) 情感分析旨在对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，其广泛应用于消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域，具有很高的商业价值。依托百度领先的情感分析技术，食行生鲜自动生成菜品评论标签辅助用户购买，并指导运营采购部门调整选品和促销策略；房天下向购房者和开发商直

基于PaddleNLP的深度学习对文本自动添加标点符号（一）

前言目前以深度学习对文本自动添加标点符号研究很少，已知的开源项目并不多，详细的介绍就更少了，但对文本自动添加标点符号又在古文识别语音识别上有重大应用。基于此，本文开始讲解基于PaddleNLP的深度学习对文本自动添加标点符号的应用和研究，本文先讲解下，如何从PaddleSpeech提取通用的添加标点符号模型。开始一、PaddleSpeech的添加标点

基于PaddleNLP的真假新闻分类（一）数据EDA

一、基于PaddleNLP的美国大选的新闻真假分类 1.简介新闻媒体已成为向世界人民传递世界上正在发生的事情的信息的渠道。人们通常认为新闻中传达的一切都是真实的。在某些情况下，甚至新闻频道也承认他们的新闻不如他们写的那样真实。但是，一些新闻不仅对人民或政府产生重大影响，而且对经济也产生重大影响。一则新闻可以根据人们的情绪和政治局势上下移动曲线。从真实的真实新闻中识别虚假新闻非常重

构建强大的产品级NLP系统：PaddleNLP Pipelines端到端流水线框架解析

搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源）专栏详细介绍：搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源）前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：推荐系统算法库，包含推荐系统经典及最新算法讲解，以及涉及后续业务落地

运行paddlenlp入门示例：训练与演算

0. 环境 win10 + NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti 6GB python3.9 cuda 10.2 cudnn 7.6.5 paddlepaddle 2.2.0（已经搭建好GPU版本） 1. 安装PaddleNLP python -m pip install --upgrade paddlenlp -i https://pypi.org/simple 2. 运

基于OpenVINOTM开发套件“无缝”部署PaddleNLP模型

作者：杨亦诚任务背景情感分析 ( Sentiment Analysis ) 情感分析旨在对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，其广泛应用于消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域，具有很高的商业价值。例如：食行生鲜自动生成菜品评论标签辅助用户购买，并指导运营采购部门调整选品和促销策略；房天下向购房者和开发商直观展示楼盘的用户口碑情况，并对好评楼盘置顶推荐；国美搭建服务智能化

PaddleNLP系列课程二：RocketQA、SKEP（属性级情感分析）、通用信息抽取技术UIE

文章目录一、使用RocketQA搭建端到端的问答系统1.1 问答系统介绍1.2 RocketQA1.2.1 检索式QA VS预训练时代QA1.2.2 RocketQA简介 1.3 使用RocketQA搭建问答系统1.3.1 安装1.3.2 使用预置模型完成预测1.3.3 搭建问答系统1.3.3.1 使用Faiss搭建自己的问答系统1.3.3.2 使用Jina搭建自己的问答系统（更简单）1.