从自然语言的角度看，NLP可以大致分为自然语言处理和自然语言生成这两部分，就是理解文本和文本生成。

BeamSearch简介一、概要传统的广度优先策略能够找到最优的路径，但是在搜索空间非常大的情况下，内存占用是指数级增长，很容易造成内存溢出，因此提出了beamsearch的算法。beamsearch尝试在广度优先基础上进行进行搜索空间的优化(类似于剪枝)达到减少内存消耗的目的。二、BeamSearch算法新的概念为了达到搜索的目的，beamsearch引入了启发函数的概念(h)来估计从当前节点到

多大了，还纠于爱与不爱，都羞于谈出口，可人生的道理是生活刻骨铭心一点一滴教给我的。

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Thu,18Jan2024Totally35papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersDecipheringTextualAuthenticity

人生里的很多困扰并不是因为事件，而是我们没有区分清楚事情里面的边界，我们把很多事件揉在一起，就会变得乱，纠缠，从而让自己活得很累。人生三件事：1.自己的事:只能自己去做，对自己的人生负责任，自己的事情全力以赴，不把自己人生的钥匙交给他人。2.别人的事:一个人不能改变另一个人，尊重他人的选择，放下对他人的期待3.老天的事：臣服，尊重，顺势而为例：你开心了我就开心你关心我我心情就好这是一种托付心态，把

限制性信念潜意识我的收获：我有很多时候会感到无助，无望，无资格或者叫无价值感，比如曾经有一次自己想卖东西，结果没人买，被拒绝，当时只觉得好没面子，原来以为别人也会像我一样热衷，结果没有人捧场，被拒绝了一次，我就再也没骨气第二次的勇气，可能是我小时候被这样拒绝了太多次，那种身体里的感觉太深刻，所以再一次体验，就陷在里面出不来了，全是羞耻，恐惧，就更不会去想一想，也许有人需要呢？也许有人跟我一样看好这

原文链接无论在工程界还是学术界自然语言处理(NLP)一直是一个比较热的话题，尤其随着近些年深度学习的发展给NLP也带来一些新思路。对于这个话题随便聊聊，想到哪写到哪。

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主要内容包括：丁香园主要的业务和所服务的对象，以及在垂直领域下NLP工作可能需要面对的挑战在医疗健康领域短文本理解上的尝试结合工

这次写不出东西了，但是我知道我一直在坚持，我学会了坚持，坚持快乐，坚持nlp的核心理念我的人生是成功快乐的

随着LLMs的发展，其支持的上下文长度越来越长。仅一年时间，GPT-4就从一开始的4K、8K拓展到了128k。128k什么概念？相当于一本300页厚的书。这是当初只支持512个tokens的BERT时代不敢想象的事情。随着上下文窗口长度的增加，可以提供更丰富的语义信息，从而减少LLM的出错率和“幻觉”发生的可能性，提升用户体验。但现有的构建长上下文LLMs的工作主要集中在上下文扩展方面，即位置编码

谈判，就是大家坐下来聊聊，看怎么能达成共识，共同解决问题。可以是朋友间的闲聊，也可以是国与国之间的外交场合。但谈判这事儿，说简单也不简单。人们往往会带着偏见和情绪，忽略了别人的好建议，导致结果不尽如人意。而且，谈判也是门技术活，不是谁都能轻易搞定的。为了促进人类谈判过程，研究者们提出了智能谈判Agent，能够在多轮互动中辅助人类甚至直接与人类进行谈判。一个典型的谈判对话涉及到Agent和人类之间的

引言：经济选择预测的新视角在经济决策的预测领域，传统方法通常受限于获取人类选择数据的难度。实验经济学研究大多集中在简单的选择设置上，而这些设置往往无法捕捉复杂的人类行为。近年来，人工智能社区通过两种方式为这一领域做出了贡献：一是探讨大型语言模型（LLMs）是否能在简单的选择预测设置中替代人类；二是通过机器学习（ML）的视角研究更复杂的实验经济学设置，这些设置涉及不完全信息、重复游戏和自然语言交流，

随着LLMs的广泛应用，幻觉问题引起了越来越多的安全和道德关注，各种各样的幻觉缓解方法也层出不穷，比如各类知识增强方法、对模型答案进行验证、新的评估基准等。相信大家会和我一样有一个疑问：幻觉问题有望被彻底解决吗？今天介绍的这篇文章很特别，它没有具体讨论缓解幻觉的方法，而是通过对幻觉问题进行明确定义和形式化分析，对幻觉精确讨论与验证实验，最终得出了一个基本结果：即无论模型架构、学习算法、提示技术或训

引言：将大型语言模型与环境对齐的挑战虽然大语言模型（LLMs）在自然语言生成、理解等多项任务中取得了显著成就，但是在面对看起来简单的决策任务时，却常常表现不佳。这个问题的主要原因是大语言模型内嵌的知识与实际环境之间存在不对齐的问题。相比之下，强化学习（RL）能够通过试错的方法从零开始学习策略，从而确保内部嵌入知识与环境的对齐。但是，怎样将先验知识高效地融入这样的学习过程是一大挑战，为了解决这一差距

开篇：OLMo的诞生与开放模型的重要性在人工智能领域，语言模型（LMs）的发展一直是推动自然语言处理（NLP）技术进步的核心力量。

上几节已经介绍了文本的分词,拼写纠错,这节介绍wordrepresentation和距离的计算都比较简单,不做详细说明.什么是wordrepresentation即将一个文本进行向量化,这样可以容易地进行距离的度量.有哪些方法进行文本向量化onehot:每个词都用onehot变化表示成稀疏向量;booleanrepresentation:即词典的长度为向量长度,有词的记为1;booleanrepr

上一篇文章我写了理财的第一步：记账。这一篇就顺势写写对于普通工薪家庭来讲，接下来能做的理财。对于我们这些想要不断成长精进的小伙伴们来说，有一个健康稳定的经济状况是心无旁骛地学习成长的基础。所以，我想把自己对于这方面的心得跟大家分享一下，也许不足挂齿，但只求对你们有用。只要稍微了解过理财的人，都知道要做储蓄和投资。包括我之前写过的《财务自由之路》的书评，就有这方面的详细介绍。但是我相信，跟理论比起来

❤️《肖申克的救赎》这部电影表达的一个主题：有目标有梦想，从来不说出口，却用行动一点一滴付出了二十年。❤️所谓成熟，就是理解了世界的复杂性，不再要求一味走直线。

一点一滴地积累，努力就好，读完一遍南师的《论语别裁》，有感悟却记不住，经典的东西总是需要重复、重复、再重复，好书不厌百回读，何况还是我们中华文化的精华。重新开始背诵《论语》，每天一两句，直到背会为止

出国留学-微信讨论组自然语言处理（NLP）学习路线【每日一问】ID3、C4.5、C5.0和CART有什么联系、区别和优劣？【每日一问】假设模型准确率接近的情况下，模型融合越多越好吗？

我从来都没有怪过你可是你一点都不坚定你纠结着一点一滴的细节揣测着身边人的心思你害怕你愧疚你自责你总是不敢说出自己的心声你在担心什么呀你怕会被拒绝你怕会被嘲笑可是，我们一直都很爱你的呀这种爱不是一直不变的而且一种长久的感情有时候考虑的太多太在意别人的看法你以为你是在为了别人想可是你好像忘了自己你心里面愧疚什么你怕打扰别人你怕连累别人别人

从最开始没有运动习惯的意识，再到运动习惯的意识慢慢的一点一滴的改变，至少来

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50443871没办法，写的太好了图片.pngNLP的巨人肩膀我们都知道，牛顿说过一句名言IfIhaveseenfurther,itisbystandingontheshouldersofgiants

是这些人组成你生命中一点一滴的温暖是这些温暖使你远离阴霾。有

灵：1.我在每一次的觉察中，一点一滴、一步一脚印地把自己找回来；2.我悦纳生命中的一切；3.我的疗愈已经在进行。

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修行不是知道很多道理，而是做到一点一滴。修行不是口若悬河滔滔不绝，而是低调谦逊脚踏实地。图片发自App言行一致，知行合一，我说我做，我做我说，修行的最高境界。我们知道的已经足够多，我们做到的却足够少。

打起精神来，不辜负每一个太阳升起的日子，也不忽视身边一点一滴的美好。新的一月已经来临——2021年的最后一个月，用阳光的心态对待每一天。周四早安！

然而，我们知道，没有什么事情能够一蹴而就，无论是当富翁还是做官，都是通过一点一滴的积累而得到的。而做好我们眼下的工作，就是我们实现梦想的起点。

有一篇帖子总结了一下学习处理NLP问题中间的坑。NLP数据预处理要比CV的麻烦很多。去除停用词，建立词典，加载各种预训练词向量，Sentence->Wo

日常生活10个减肥小窍门亲测有效的各种减肥小窍门，都是一点一滴从各位大神身上学习到的宝贵经验，只要你愿意坚持尝试看看，一个月减10斤以上不是问题，我就是一个很好的例子，结合一些方法，1个半月掉了36斤！

高中这三年，我们从一点一滴的基础做起，我们化解起起伏伏的情绪，我们望向远方，期待有美好的前程，我们俯下身子，渴盼用努力填补短板。

定下目标纠正自己的问题，一点一滴每天进步一点点

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22017年的夏日的洛阳，凯旋路上高大的梧桐树依稀可见，参加NLP专业执行师的学习，遇见应童老师，收到小树宝宝的礼物。回来

3月nlp经验层次时，我有个心愿是未来12个月带领12场工作坊。

这次的讲师居然是我16年学习NLP时的同学，当叶老师讲述她自己的故事时，我有一种心有戚戚然的感觉。

我喜欢看，虽然平常工作忙，但是有时间看看书会让自己处于一种很放松的状态，可以跟随着作者的步伐，在他们的文字里去感受他一点一滴的所思所想。让自己的心，让自己的情沉浸在喜悦欢乐，悲伤痛苦中。

目录介绍：搭建上下文或预测目标词来学习词向量建模1：建模2：预测：介绍：Word2Vec是一种用于将文本转换为向量表示的技术。它是由谷歌团队于2013年提出的一种神经网络模型。Word2Vec可以将单词表示为高维空间中的向量，使得具有相似含义的单词在向量空间中距离较近。这种向量表示可以用于各种自然语言处理任务，如语义相似度计算、文本分类和命名实体识别等。Word2Vec的核心思想是通过预测上下文或

目录介绍：one-hot：pad_sequences:建模:介绍：WordEmbedding是一种将单词表示为低维稠密向量的技术。它通过学习单词在文本中的上下文关系，将其映射到一个连续的向量空间中。在这个向量空间中，相似的单词在空间中的距离也比较接近，具有相似含义的单词在空间中的方向也比较一致。WordEmbedding可以通过各种方法来实现，包括基于统计的方法（如Word2Vec和GloVe）和

1个汉堡＝5碗米饭2两瓜子＝1两油半个西瓜＝3碗米饭6个栗子＝1碗米饭5瓶啤酒＝10个馒头9个汤圆＝半两油1片桃酥＝2个馒头1个小月饼＝3碗米饭1袋沙拉酱＝1袋油食物热量是在一点一滴中累计的，人体每累积

ERNIE实现酒店情感分析（文本分类）引言在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是一项重要的任务，它能够帮助我们理解和分析大量的文本数据。

NLP专业执行师课程单元一（程晓毅）功课1.请列出身心语言程序学(NLP)的七项预设前题(Presuppositions)。试描述我们如何可以在日常生活里运用它们。一.尊重别人的内心世界。

NLP是什么?

仍然记得老师在NLP讲的终极目标和过程目标的案例。本次进入这个项目，最大的不同是焦虑情绪明显减少，明确知道要去控制什么，要去监管什么。家里领导说，也看不到我焦虑不安的样子。也许这是一个好的开始。

终点看似遥遥无期，但就在你一点一滴的前进中积攒下前进的动力，才能逐步靠近自己的梦想。

什么是自然语言处理NLP（NaturalLanguageProcessing，自然语言处理）当中所谓的「自然」是为了

以前老家农村里城市很远，那时候每天的工作就是和土地打交道，不曾接触太多城市的繁华，那时候做什么都是从一点一滴开始，春种，秋收四季轮回，一切如旧。

Q1.WhatisNLP?