机器学习搭建自己的学习框架｜很想分享一句话｜尝试一种很新的拍摄

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《被AI支配的大学生：自我解放还是彻底取代？》

命名实体识别/序列标注—基于Bert-BiLSTM-CRF模型实现，代码实现讲解、100%可以跑通! 一键三连+关注，私信即可获得代码

Bert： 接收原始的数据，文本数据向量化，为输入序列中的每个词（或子词）生成富含上下文信息的深度语义表示向量； BiLSTM ：接收Bert层输出的每个 token 的上下文向量序列，通过前向LSTM和后向LSTM，进一步捕捉当前位置词左边和右边的上下文信息，输出一个新的融合了双向上下文信息的特征向量； CRF：基于每个词的特征（BiLSTM层的输出）做决策，同时考虑整个标签序列的联合概率，显式地学习标签之间的转移规则。CRF层学习一个转移分数的矩阵，其中每个元素 T[i, j] 表示从标签 i 转移到标签 j 的概率，在预测时使用Viterbi算法找到整个序列上得分最高的标签路径，而不是贪心地为每个词选择局部最优标签。 注：模型的详细介绍可自行到网上查询，建议掌握模型的原理。

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当机器人打算偷袭教练，格斗现场将会发生什么？能猜到结尾算我输【世界人形机器人运动会】

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青春会客厅|世界青年看江苏•科技篇

7月16日，2025年世界青年发展论坛人工智能与科技创新主题论坛在江苏苏州举办。世界青年代表们围绕科技创新进行了深入对话，智慧激荡间，展示出了江苏科技创新的无限动能。青春会客厅栏目特别邀请中外嘉宾畅聊江苏科技影响力。