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文章目录概率论基础概率(probability)最大似然估计(maximumlikelihoodestimation)条件概率(conditionalprobability)全概率公式(fullprobability)贝叶斯公式(Bayes’theorem)贝叶斯决策理论(Bayesiandecisiontheory)最小错误率贝叶斯决策最小风险贝叶斯决策二项式分布(binomialdistrib

随着人工智能的飞速发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）已经成为了AI领域的一颗璀璨明珠。

它提供了易于使用的接口，通过这些接口可以访问超过50个语料库和词汇资源（如WordNet），还有一套用于分类、标记化、词干标记、解析和语义推理的文本处理库，以及工业级NLP库的封装器和一个活跃的讨论论坛

Huggingface是一个很好的开源社区，包含nlp,cv中最新、最先进的模型和数据集等。

因为毕业设计的需要，得对中英文双语语料进行词性标注了，中文我就用了jieba，英文的没找到别的工具，用了Stanfordcorenlp了，首先用一片短文试运行了一下，运行没问题，但是用我自己的语料（十万行

标题：SelectiveDemonstrationsforCross-domainText-to-SQL会议：EMNLP2023Findings链接：https://arxiv.org/abs/2310.06302

ChatGPT高效提问—基础知识（NLP）自然语言处理（NatureLanguageProcessing,NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够自动处理、理解和生成人类语言。

NLP入门系列—词嵌入Wordembedding2013年，Word2Vec横空出世，自然语言处理领域各项任务效果均得到极大提升。

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三、中英文分词的3个典型区别四、中文分词的3大难点五、3种典型的分词方法六、分词工具总结参考分词是NLP的基础任务，将句子，段落分解为字词单位，方便后续的处理的分析。

分词在许多NLP任务中都有重要应用，如文本分类、情感分析和机器翻译等。2.2.1英文分词英文分词相对简单，因为单词之间通常由空格分隔。然而，仅仅依靠空格进行分词可能导致一些问题，如标点符号和缩写等。

NLP入门系列—分词Tokenization分词是NLP的基础任务，将句子，段落分解为字词单位，方便后续的处理的分析。

分类二.Python线程先进后出队列LifoQueue简介三.Python线程先进后出队列LifoQueue函数介绍四.Python线程先进后出队列LifoQueue使用五.猜你喜欢零基础Python学习路线推荐

自然语言处理：定义、关键技术、技术发展、应用场景与商业化成功一、自然语言处理的定义自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）领域的一个重要分支，它研究的是如何让计算机理解和生成人类自然语言中的文本或语音。

这些模型属于自然语言处理领域中最强大、最先进的技术之列，并广泛用于各种NLP任务，例如文本生成、文本分类、情感分析和机器翻译等

以下是NLP接龙记录：第30天:在小区停车场，看到一个外来奔驰车辆像无头苍蝇一样拐来拐去（我们停车场像迷宫），司机看到保安，眼睛放光，问说这个路口能不能出去？保安很烦躁地说:“你自己

来源：juejin.cn/post/7288961029937070080欢迎加入小哈的星球，你将获得:专属的项目实战/Java学习路线/一对一提问/学习打卡/赠书福利全栈前后端分离博客项目1.0版本完结啦

复旦大学自然语言处理团队（FudanNLP）发布了一篇长达86页的综述论文，探讨了基于大型语言模型的智能代理的现状和未来。

OpenAI之所以能够成功，可以归因于以下几个关键因素：创新研究与技术突破：OpenAI自成立以来就专注于人工智能领域的前沿研究，尤其是在自然语言处理（NLP）和深度学习领域。

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在CV和NLP领域，pretraining+finetuning是常用手段。而在推荐实际应用中，预训练也有一定的作用。

Web安全相关概念熟悉基本概念（SQL注入、上传、XSS、CSRF、一句话木马等）。1.通过关键字（SQL注入、上传、XSS、CSRF、一句话木马等）进行Google/SecWiki；2.阅读《精通脚本黑客》，虽然很旧也有错误，但是入门还是可以的；3.看一些渗透笔记/视频，了解渗透实战的整个过程，可以Google（渗透笔记、渗透过程、入侵过程等）；熟悉渗透相关工具熟悉AWVS、sqlmap、Bur

文章目录N-Gram模型1.将给定的文本分割成连续的N个词的组合(N-Gram)2.统计每个N-Gram在文本中出现的次数，也就是词频3.为了得到一个词在给定上下文中出现的概率，我们可以利用条件概率公式计算。具体来讲，就是计算给定前N-1个词时，下一个词出现的概率。这个概率可以通过计算某个N-Gram出现的次数与前N-1个词(前缀)出现的次数之比得到4.可以使用这些概率来预测文本中下一个词出现的可

也不是一事无成，元旦日，运行了8次医疗NLP算法实验。今天2号，整理了一篇《账户与令牌，数字货币的波粒二象性》，上周写的，终于今天发了公众号。2020年虽然慌乱惶恐，但事也做了一点，整理下，聊以自慰。

作者简介：敖广，CSDN2020博客之星亚军、博客专家、个人成长专家✌多年工作总结：Java学习路线总结，逆袭Java架构师技术交流：定期更新Java硬核干货，不定期送书活动、助你实现技术飞跃关注公众号

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近年来，随着大型语言模型（LLM）的出现，在多样化的NLP任务上取得了令人瞩目的成果。

数据是大模型的基石。但传统的数据集创建方法通常依赖人工，耗时耗力成本高，另外数据集的来源复杂，噪声大，比如新闻媒体稿或者社交媒体，数据质量难以保证。为此，IBM研究院了一种名为Genie的新方法，可以自动生成高质量的数据。作者生成了三个大规模的合成数据，包含长篇问答（LFQA）、摘要和信息提取（IE）。通过人类评估，合成数据是自然且高质量的，可与人类标注数据相媲美的。此外，作者还将基于合成数据训练

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）系统的出现，提高了LLMs回答生成的准确性。它分为两个部分:检索与生成。检索即利用检索器从海量文档中检索出与查询最相关或者最相似的段落，而生成则是LLMs针对混合查询和检索到的文档生成响应。最近关于RAG的研究也非常多，特别是对检索组件有非常多的优秀工作。今天我们介绍的这篇文档从一个特殊的角度出发，讨论检索到的文

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近年来，随着大型语言模型（LLM）的出现，在多样化的NLP任务上取得了令人瞩目的成果。

NLP领域确实是一个知识迭代特别快速的领域，每年都有新的知识冒出来。所以身处NLP领域的同学们要时刻保持住学习的状态啊。笔者又重新在B站上看了这门课程的第一二节课。这里是课程链接。

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。

2.生成式AI应用的基础知识：包括什么是生成式AI、其与自然语言处理（NLP）之间的关系、数据隐私保护等方面的内容。

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最近看到很多Java新手问Java学习路线，学习方法啊，如何入门啊，所以我从网上找了一些资料，然后以我的工作经验给大家总结一下，让你们少走弯路，提取一些工作中经常用到的技术。

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这门学问，就叫做NLP。NLP这几个字母都代表什么意思呢？第一个字母“N”，直译是“神经”，意译是“身心”，指的是你的头脑头脑和身体连接在一起，帮助你控制感觉器官和功能系统，去维持与世界的联系。