aigc专题：chatgpt项目实战-金沙娱场城app

原标题：aigc专题：chatgpt项目实战-理解真实业务场景中, chatgpt的使用方式

今天分享的是aigc系列深度研究报告：《aigc专题：chatgpt项目实战-理解真实业务场景中, chatgpt的使用方式》。

（报告出品方：黑马程序员）

报告共计：63页

海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》

以一个人名为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能是来自哪一个国家的人名。

这在某些国际化公司的业务中具有重要意义, 在用户注册过程中, 会根据用户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项, 以及该国家或地区的国旗, 限制手机号码位数等等。

以一个人名为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能是来自哪一个国家的人名, 这在某些国际化公司的业务中具有重要意义, 在用户注册过程中, 会根据用户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项, 以及该国家或地区的国旗，限制手机号码位数等等。

用户注册过程中，会根据用户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项等。

文本分类、文本摘要、问答系统、机器翻译、文本纠错等等。

文本分类问题。

数据获取：

如何读取数据？

模型构建与训练：

模型构建：rnn系列模型 全连接层；模型训练：模型预测值和真实值loss；(计算损失，反向传播，梯度更新，模型保存)。

数据处理：

目的：将文本数据处理成符合模型输入的文本；文本张量化：将文本转化为符合模型输入x以及对应标签y(lucy---english)；原因：人名属于短文，同时字母之间的联系不紧密(如：lucy，zhangsan) ；构建数据迭代器：将上一步数据源进一步封装，方便模型输入。

模型评估：

作用：检验模型效果 (实例化模型，加载保存模型，模型预测)。

数据获取，数据处理，模型构建与训练，模型预测，模型评估。

将文本数据处理成符合模型输入的文本采用的是文本张量化(字符张量化)，通过onehot解决。

rnn(recurrent neural network), 循环神经网络；一般以序列数据为输入；通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征；一般也是以序列形式进行输出。

输入层，隐藏层，输出层； 每一个时间步的输入有2个；每一个时间步的输出有2个。

因为rnn结构能够很好利用序列之间的关系，因此针对自然界具有连续性的输入序列，如人类的语言，语音等进行很好的处理。

广泛应用于nlp领域的各项任务，如文本分类，情感分析，意图识别，机器翻译等。

循环神经网络。

针对自然界具有连续性的输入序列，进行很好的处理如人类的语言，语音等。

报告共计：63页

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