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。

Agent的发展成为了LLM发展的一个热点。只需通过简单指令，Agent帮你完成从输入内容、浏览网页、选择事项、点击、返回等一系列需要执行多步，才能完成的与网页交互的复杂任务。比如给定任务：“搜索Apple商店，了解iPad智能保护壳SmartFolio的配件，并查看最近的自提点位置（邮政编码90038）。”下图演示Agent如何按照在线方式逐步与Apple网站进行交互，完成任务。在最后的屏幕截图

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

‍Agent的发展成为了LLM发展的一个热点。只需通过简单指令，Agent帮你完成从输入内容、浏览网页、选择事项、点击、返回等一系列需要执行多步，才能完成的与网页交互的复杂任务。比如给定任务：“搜索Apple商店，了解iPad智能保护壳SmartFolio的配件，并查看最近的自提点位置（邮政编码90038）。”下图演示Agent如何按照在线方式逐步与Apple网站进行交互，完成任务。在最后的屏幕截

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。

本文是发表于ACMTransactionsonGraphics期刊上的一篇论文论文地址：[2302.12228]基于编码器的域优化，用于文本到图像模型的快速个性化(arxiv.org)官方代码：mkshing/e4t-diffusion：实现基于编码器的域调优，以实现文本到图像模型的快速个性化(github.com)一、Introduction近年来，个性化大规模文本到图像模型的能力已经彻底改变了

本文发表于ICCV2023论文地址：ICCV2023OpenAccessRepository(thecvf.com)官方代码：mkshing/svdiff-pytorch:Implementationof"SVDiff:CompactParameterSpaceforDiffusionFine-Tuning"(github.com)一、Introduction最近几年，基于扩散的文本到图像生成模型

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。

一、说明Python有一些非常强大的NLP库，NLTK—自然语言工具包—NLTK是一个强大的开源库，用于NLP的研究和开发。它内置了50多个文本语料库和词汇资源。

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。

以我们之前对BERT和迁移学习的讨论为基础，将重点转移到更广阔的视角，包括语言模型的演变和未来，特别是生成式预训练转换器（GPT）及其在NLP中的重要作用。  

论文笔记整理：谭亦鸣，东南大学博士生来源：AAAI‘21链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16585概述本文提出了一种动态图谱(KG

在应对这些挑战中，工业知识图谱作为一种战略解决方案应运而生。正如我们将在下面详细介绍的，知识图谱通过提高数据利用率和打破数据孤岛提供了生成人工智能所需的基础。

arxiv.org/abs/2307.12966概述这份综述探讨了针对大型语言模型（LLMs）的人类期望进行对齐的技术，涵盖了以下几个方面：1.数据收集：有效收集LLMs对齐所需的高质量指令的方法，包括使用NLP

"能指与所指"和计算机程序中的类和对象、知识图谱中的本体和实体之间存在一些相似之处。在语言学中，"能指与所指"是指语言中词语（符号）与现实世界中的事物之间的关系。

文章目录每日一句正能量前言一、深度学习在NLP中的应用二、大数据技术在NLP中的应用三、深度学习和大数据技术的影响四、应用场景后记每日一句正能量努力学习，勤奋工作，让青春更加光彩。

**BERT-Base,Chinese**：Google发布的BERT模型的中文版本，预训练包括中文在内的多语言模型，适用于各种中文NLP任务。2.

自然语言处理（NLP）技术是一种使计算机能够理解和处理人类自然语言的领域。以下是一些常见的NLP技术的例子：文本分类：将文本按类别进行分类，例如将电子邮件归类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

很偶然的机会，昨晚跟着邹城NLP智慧学院的好朋友去曲阜参加了马老师的落地实修课，挺有收获的！帅气的马老师讲的很好:知道了就要做！并且要持续不断的去做！才有可能改变！

我很难推动他，只有他自己推动自己，把它带入NLP、以及他接触更多人，我能做的很有限。还是多看到他做到的地方吧。4、期待:自己对自己的

一、说明  欢迎来到我们对不断发展的自然语言处理（NLP）领域的探索的第8章。在本期中，我们将重点介绍一项重塑NLP格局的突破性创新：Transformers。

目录准备工作spaCyNLTK文本分词spaCyNLTK词形还原spaCyNLTK词干提取PorterSnowballstemmers在自然语言处理（NLP）中，文本分词是将文本拆分为单词或词组的过程，

100个NLP面试问题一、说明  对于技术磨练中，其中一项很酷的技能培训是提问。不知道答案并没有多大的错;错就错在不谷歌这些疑问。本篇就是在面试之前，您将此文档复制给自己，做一个系统的模拟实战。

您好啊，这么有缘，我是专注心理教育，传递沟通技巧，帮助青春期孩子减压、抗焦虑，让更多家庭实现亲密育儿的尹继恩国际萨提亚家庭治疗师、美国应用心理学NLP执行师、国家一级播音员、国家二级心理咨询师培训3万+

前述本篇记录来源于datawhale组织的组队学习活动，内容是中文预测训练模型泛化能力挑战赛，该比赛采用docker镜像的提交方式，提交打包好的代码镜像来运行得出预测结果。这次学习从学习怎么下载安装docker，还有docker的使用方式开始，满满的都是坑~一、WindowsDocker的安装对于Windows10家庭版系统，第一步需要确认windows10的版本，是否为2004或者更高版本。可以

N-最短路径是中科院分词工具NLPIR进行分词用到的一个重要算法，张华平、刘群老师在论文《基于N-最短路径方法的中文词语粗分模型》中做了比较详细的介绍。

NLP文本分类的应用场景医疗领域-病历自动摘要：应用：利用NLP技术从医疗文档中自动生成病历摘要，以帮助医生更快速地了解患者的状况。

NLP入门系列—Attention机制Attention正在被越来越广泛的得到应用。尤其是[BERT]火爆了之后。Attention到底有什么特别之处？他的原理和本质是什么？

有一天NLP叫醒了我，他告诉了我是谁，我想要干什么，我要到哪里去。这一刻我的两面性被减少了，开心比烦恼多了，敢真实的表达自己了，活的更绽放了，接纳了自己的不完美了，不在拼命的去证明自己了。

1.背景介绍这个实验室的目标是让你了解并使用Google的Dialogflow服务。Dialogflow是一个可以让你创建聊天机器人的服务，这个过程不需要或者只需要很少的编程技能。1.1账号的创建为了完成这个实验室，你需要在以下网站上创建账号：1.1DialogflowDialogflow:www.dialogflow.com（如果你有Google账号，可以直接使用它登录）；1.2ngrokngr

4月24日今早晨练练了一遍NLP太极操，并实操了洒金粉，周日有一场百人的主题汇报，介绍过去一年大促业务的玩法。借着洒金粉法，让乔帮主的演讲、自信能力，也看到了自己在演讲台上的成功画面。

然而，传统的符号推理受限于人工定义，催生了机器学习方法的兴起，其中知识图谱嵌入学习成为研究的热点。本文将深入探讨基于知识图谱嵌入学习的推理方法，包括关系推理、符号推理与向量推理，以及各种嵌入模型的应用

文章目录起源:NLP的起源可以追溯到阿兰·图灵在20世纪50年代提出的图灵测试。图灵测试的基本思想是，如果一个计算机程序能在自然语言对话中表现得像一个人，那么我们可以说它具有智能。

NeRF的paper，有几个感想：NeRF读的时候感觉和diffusion思路特别像，训练目标是一个很小很小的子步骤，大大简化了训练难度NeRF建模的是“真实”世界，其用模型隐含的存储了真实世界的体素（场）模型，而模型输出二维图片的方法本质上和模型所建模的内容无关（采用的是体素渲染的方式）。【对比大语言模型】大语言模型也是隐藏的建模了人类知识，但是大语言的模型输出并没有和模型的内容独立开来。NeR

1.知识图谱平台架构如何搭建上一篇文章讲过基础的搜索引擎可先不部署OCR功能，此时搭建的图谱功能只能称为一个简单的专家系统。如果想打造出成熟的图谱系统，还是不能偷懒，按照完整的图谱平台框架构建。

6-10文本生成--介绍_哔哩哔哩_bilibili在自然语言处理（NLP,NaturalLanguageProcessing）领域，“sequence”通常是指一个有序的数据集合，它由一系列元素按照特定顺序排列而成

文章目录统计语言模型发展的里程碑：上半部分是语言模型技术的进展；下半部分则是词向量（词的表示学习）技术的发展。其中，词向量表示的学习为语言模型提供了更高质量的输入信息（词向量表示）1948年，著名的N-Gram模型诞生，思路是基于前N-1个项目来预测序列中的第N个项目，所谓的“项目”，就是词或者短语。1954年的Bag-of-Words模型是一种简单且常用的文本表示方法，它将文本表示为一个单词的集

图片发自App四十年前，还是大学研究生的迪尔茨，充满热情地投入到对人类心智模式的研究--NLP的研究当中，不仅发展出逻辑层次等众多经典NLP技巧，更开始把NLP带入到健康、商业等不同领域。

大模型相关目录大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步，扬帆起航。

马尔科夫链蒙特卡洛法模拟抽样，逆转换方法就是说由系统自带的随机函数RANDOM，通过下面这个方法，可以变为对应的随机模拟函数就是说要实现蒙特卡洛模拟，是要先有一个概率表达式，然后基于这个概率表达式，通过自带的随机RANDROM函数进行转换，最后实现这个表达式而这个转换函数就是表达式的反函数接受拒绝抽样接受拒绝抽样就是说要实现二维的随机模拟，就是要两个随机均匀分布函数，第一个是实现在-5到5的区间内

分别在各个招聘网站投了双份简历，一个是数据分析的简历、一个是web全栈开发的简历，我真正接触python快2年，不管是学习还是工作学到的东西，这两年大概掌握了（前端+django+爬虫+数据分析+机器学习+NLP

随着智能化应用的发展，文本分析和知识图谱技术的重要性日益凸显，成为推动数据科

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NLP十二条前提假设条件之一：凡事必有三种以上的解决办法。面对问题，如果只有一种解决方法，必陷困境，别无选择；如果有两种解决方法，那叫左右为难；如果有三种解决方法，那也就打开了你的思维

前言自然语言处理（NLP）是人工智能领域中与人类语言相关的重要研究方向，随着深度学习和大数据技术的不断进步，NLP在近年来取得了令人瞩目的进展。