NLP常见面试题

【自然语言处理（NLP）】jieba分词的使用（分词模式、关键词提取）

搜索引擎模式2.4词性标注2.5加载自己的分词文件3.查看词频4.关键词提取个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍**自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP
道友老李·2025-01-25 23:49

WPF常见面试题解答

以下是WPF（WindowsPresentationFoundation）面试中常见的问题及解答，涵盖基础概念、高级功能和实际应用，帮助你更好地准备面试：基础概念什么是WPF？WPF是微软开发的用于构建桌面应用程序的UI框架，基于XAML（可扩展应用程序标记语言）和.NETFramework。它支持2D和3D图形、动画、数据绑定、多媒体等功能。WPF支持哪些类型的文档？WPF支持流格式和固定格式文
源之缘-OFD解决方案之道·2025-01-25 21:03

情感分析常见算法与模型及实现步骤

【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。
计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

自然语言处理（NLP）-总览图学习

文章目录自然语言处理（NLP）-总览图学习1.一张总览图的学习1.语音学（Phonology）2.形态学（Morphology）3.句法学（Syntax）4.语义学（Semantics）5.推理（Reasoning
汤姆和佩琦·2025-01-25 16:24

国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗？

以下是对这一问题的详细探讨：1.技术基础（1）现状国内AI技术：国内的AI技术发展迅速，尤其在深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。
AIWritePaper官方账号·2025-01-25 08:28

【Lora微调】提高模型效率的创新方法

前言在自然语言处理（NLP）和机器学习的研究和应用中，随着模型规模的不断扩大，模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。
@fishv·2025-01-25 07:19

从文字到思维：呆马GPT在人工智能领域的创新之旅

GPT领域的发展推动了自然语言处理（NLP）技术
呆码科技·2025-01-24 20:28

BERT模型在情感分析中的应用：探寻文本情感的智能之路

随着互联网的普及和社交媒体的兴起，情感分析（SentimentAnalysis）已成为自然语言处理（NLP）领域的重要研究方向。
Echo_Wish·2025-01-24 20:26

数据仓库基础常见面试题

1.数据仓库是什么‌数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持企业的管理决策‌。它不同于传统的操作型数据库，后者主要用于处理日常业务交易和实时查询，而数据仓库则侧重于对历史数据的整合、分析和挖掘2.数据仓库和数据库有什么区别数据来源和处理方式不同：数据库通常用于存储、管理和查询交易数据，而数据仓库则是用于处理分析性查询的数据。数据仓库通
兔子宇航员0301·2025-01-24 17:05

【自然语言处理（NLP）】NLTK的使用（分句、分词、词频提取）

主要功能模块安装使用分句分词去除标点符号去除停用词stopword噪音单词,词频提取个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP
道友老李·2025-01-24 14:14

【自然语言处理（NLP）】序列数据研究（创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析）

文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP
道友老李·2025-01-24 14:43

网络安全大模型和人工智能场景及应用理解

AI的一个重要分支是（NLP），即让计算机理解和生成自然语言。NLP的一个核
hao_wujing·2025-01-24 12:59

自动检测和机器审核系统实现

情感分析与情境理解步骤细节：4.机器学习模型训练步骤细节：5.深度学习模型步骤细节：6.多模态审查步骤细节：7.用户行为分析与违规预测步骤细节：总结二、常用的分词工具1.jieba2.THULAC3.HanLP4
╰つ゛木槿·2025-01-24 05:55

使用 Tokenizers 分割文本：深入了解与实践

在开发应用自然语言处理（NLP）模型时，一个常见的需求是将文本拆分为较小的块，通常称为“tokens”。
AWsggdrg·2025-01-24 03:42

Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析

前言在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一个非常常见且重要的应用。情感分析通常用于识别文本中的情感，例如判断一条微博或评论是正面、负面还是中性。
程序员徐师兄·2025-01-24 00:47

深入理解旋转位置编码（RoPE）及其在大型语言模型中的应用

的实现细节1、RotaryEmbedding类设计2、apply_rotary_pos_emb函数3、demo_apply_rotary_pos_emb函数三、完整RoPE代码Demo前言随着自然语言处理（NLP
tangjunjun-owen·2025-01-23 21:00

[python][whl]pyltp的whl格式文件所有版本下载地址汇总

pyltp：Python中的中文自然语言处理工具在数字化时代，自然语言处理（NLP）成为了与机器进行交互的关键技术。对于中文，由于其独特的语言结构和复杂性，专门的工具和库显得尤为重要。
FL1623863129·2025-01-23 12:30

Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理：从文本挖掘到智能对话

Java作为一种高效、灵活的编程语言，在大数据文本分析与自然语言处理（NLP）中发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Java开发大数据文本分析和自然语言处理（NLP）应用，带领你从文
一只蜗牛儿·2025-01-23 10:40

未登录词 Out-of-Vocabulary, OOV

未登录词是自然语言处理（NLP）任务中常见的挑战之一，因为它们可能导致模型无法正确处理或理解这些词汇，从而影响模型的性能。以下是一些关于未登录词的详细解释和处理方法：###未登录词的来源1.
risc123456·2025-01-23 08:30

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

大语言模型原理与工程实践：网页数据

大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）作为自然语言处理（NLP）领域的前沿技术，能够从海量的网页数据中提取有价值的信息，进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

使用VolcEngine Maas Chat进行语言模型对话的入门指南

技术背景介绍VolcEngineMaasChat模型提供了一种便捷的方式进行对话接口的设计与实现，特别是对于自然语言处理(NLP)应用。
dagGAIYD·2025-01-23 04:53

使用ModelScope实现高效句嵌入生成

技术背景介绍在自然语言处理（NLP）任务中，向量化文本（嵌入）是许多下游任务（如语义搜索、文本分类、问答系统等）的核心步骤之一。
dagGAIYD·2025-01-23 04:23

Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention）

Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 02:33

机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全：（面试问题持续更新）

基础算法常见面试篇1.1过拟合和欠拟合常见面试篇一、过拟合和欠拟合是什么？二、过拟合/高方差（overfiting/highvariance）篇2.1过拟合是什么及检验方法？2.2导致过拟合的原因是什么？2.3过拟合的解决方法是什么？三、欠拟合/高偏差（underfiting/highbias）篇3.1欠拟合是什么及检验方法？3.2导致欠拟合的原因是什么？3.3过拟合的解决方法是什么？1.2Bat
·2025-01-22 20:09

多头潜在注意力（MLA）是怎么来的，什么原理，能用简单的示例解释么

多头潜在注意力（Multi-HeadLatentAttention，简称MLA）是一种改进的注意力机制，旨在提高自然语言处理（NLP）模型的推理效率和性能。
百态老人·2025-01-22 14:55

从0到1打造企业AI知识库-课程目录

2.AI在知识库中的作用AI赋能的核心技术：NLP、知识图谱、大模型。AI知识库的未来趋势与行业案例。第二章：搭建企业知识库的整体规划3.从需求分析到方案设计识别业务场
MaxCode-1·2025-01-22 14:53

深度学习Transformer框架

它是2017年由Vaswani等人提出的，在NLP领域取得了很大的成功。Transformer的主要优势在于它可以并行地处理输入序列中的所有元素，并且不依赖于序列长度。
Clown爱电脑·2025-01-22 09:16

Transformer模型全面解析：工作原理、应用与未来展望*

概述：深入探讨Transformer模型的工作原理，分析其在NLP领域的应用场景，并展望其未来发展趋势。本文为您提供关于Transformer模型的全面指南。
泰山AI·2025-01-22 09:46

一切皆是映射：Transformer架构全面解析

背景介绍自2017年，Transformer（自注意力机制）架构的问世以来，它已经成为自然语言处理（NLP）领域的主流技术之一。
AI天才研究院·2025-01-22 09:16

2.6 聚焦：Word Embedding

它是自然语言处理（NLP）中不可或缺的一部分，为文本数据提供了强大的表示能力。
少林码僧·2025-01-22 04:39

Kafka系列5-Kafka 常见面试题

文章目录一.常见面试题1.1Kafka中的ISR(InSyncRepli)、OSR(OutSyncRepli)、AR(AllRepli)代表什么？1.2Kafka中的HW、LEO等分别代表什么？
只是甲·2025-01-22 01:19

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色
AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

ChatGPT 绘图的工作原理

ChatGPT的绘图功能结合了自然语言处理（NLP）和图像生成的技术，这种综合能力依赖于预训练模型（如GPT-4）和图像生成模型（如DALL-E）之间的紧密协作。
·2025-01-20 22:41

2024 年技术盘点与展望：从 AI 辅助到个人成长的多元探索

二、AI辅助创作：提升写作效率与质量在自然语言处理技术（NLP）的推动下，AI写作工具成为了我的得力助手。这些工
109702008·2025-01-20 16:44

17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector

这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。
拉达曼迪斯II·2025-01-20 05:28

使用Python实现LLM的文本生成：风格迁移与内容控制

使用Python实现风格迁移4.内容控制4.1内容控制的基本原理4.2使用Python实现内容控制5.高级技巧与优化5.1多轮对话生成5.2生成参数优化6.应用场景与未来展望结论引言随着自然语言处理（NLP
二进制独立开发·2025-01-20 02:46

ChatGPT详解

ChatGPT是一款由OpenAI研发和维护的先进的自然语言处理模型（NLP），全名为ChatGenerativePre-trainedTransformer，于2022年11月30日发布。
Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

NLP 中文拼写检测纠正论文 Automatic-Corpus-Generation 代码

拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法，如果提升100W倍的性能？NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正？
·2025-01-19 19:58

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

正文：在自然语言处理（NLP）领域，Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。
橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

NLP 中文拼写检测纠正论文-07-NLPTEA-2020中文语法错误诊断共享任务概述

拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法，如果提升100W倍的性能？NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正？
·2025-01-19 15:45

NLP 中文拼写检测纠正论文-04-Learning from the Dictionary

拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法，如果提升100W倍的性能？NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正？
·2025-01-19 15:13

NLP 中文拼写检测纠正论文-01-介绍了SIGHAN 2015 包括任务描述，数据准备， 绩效指标和评估结果

拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法，如果提升100W倍的性能？NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正？
·2025-01-19 15:12

利用Langchain与Minimax进行自然语言处理的精彩指南

#引言在人工智能的浪潮中，自然语言处理（NLP）成为了企业和个人用户的重要工具。Minimax作为一家中国初创企业，专注于提供优秀的语言模型服务。
afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理（NLP）和深度学习技术的聊天机器人。其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

ChatGPT原理及其应用场景

的原理及应用场景一、ChatGPT的原理ChatGPT，全名ChatGenerativePre-trainedTransformer，是OpenAI研发的一款聊天机器人程序，其背后依托的是人工智能技术和自然语言处理（NLP
编程小郭·2025-01-19 11:47

SnowNLP 情感分析

#-*-coding:utf-8-*-importsysfromsnownlpimportSnowNLPfromjiebaimportanalysefromjiebaimportpossegtxt=u'
Taichi呀·2025-01-19 06:26

Python数据分析常见面试题和答案01-10

以下是一些Python数据分析常见面试题和答案：1.Python中的list和tuple的区别是什么？答：List是可变的，而元组（tuple）是不可变的。
飞翔还哈哈6·2025-01-18 20:18

Java常见面试题2

Java常见面试题面向对象和面向过程的区别面向对象(POP)：将方法和数据封装为对象作为程序的基本单元，提炼出封装继承多态来作为代码指导，注重代码灵活性和复用性面向过程(OOP)：将过程作为基本程序的基本单元
七禾页话·2025-01-18 19:38

nlp培训重点-3

1.文本匹配分类：loader:#-*-coding:utf-8-*-importjsonimportreimportosimporttorchimportrandomimportloggingfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromcollectionsimportdefaultdictfromtransformersimportBertT
heine162·2025-01-18 18:24
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