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。

本文仅提供算法代码参考，相关算法详解请参考青岛大学王卓老师的视频课程：数据结构与算法基础（青岛大学-王卓）目录串相关算法实现定义标识符此部分为顺序表相关算法串的顺序储存

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

2023年备考建议贪心思想是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，如果要得到整个问题的最优答案，那么每一步都要尽可能的得到最优的答案。首先初赛必然无法考察贪心的证明。聚焦在贪心的经典题型，又因为贪心算法，方便与其他知识点关联，比如结构体排序后贪心，比如二分答案里做贪心，所以往往代码量和思维度都适合放在压轴题的位置。解决初赛中的贪心问题，先要熟悉贪心的常见题型。常见题型最常见的

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。

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。

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

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。

每天给你送来NLP技术干货！

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。

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。

前言Unity3D是一款非常流行的游戏引擎，它的自动寻路功能可以使游戏角色在场景中自动找到最短路径并前往目标位置。本文将详细介绍Unity3D中自动寻路的算法原理以及代码实现。对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀在游戏开发中，自动寻路是非常重要的功能之一。它可以使游戏角色自动穿越复杂的地形、避开障碍物并找到最短路径。在Unity3D中，自动寻路功能是通过Na

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

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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。

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。

原文链接：http://blog.csdn.net/china1000/article/details/48597469感觉狼厂有些把机器学习和数据挖掘神话了，机器学习、数据挖掘的能力其实是有边界的。机器学习、数据挖掘永远是给大公司的业务锦上添花的东西，它可以帮助公司赚更多的钱，却不能帮助公司在与其他公司的竞争中取得领先优势，所以小公司招聘数据挖掘/机器学习不是为了装逼就是在自寻死路。可是相比JA

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。  

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

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。

一、什么是限流限流是指在高并发、大流量请求的情况下，限制新的流量对系统的访问，从而保证系统服务的安全性。限流可以应对：热点业务带来的突发请求；调用方bug导致的突发请求；恶意攻击请求二、为什么要分布式限流当应用为单点应用时，只要应用进行了限流，那么应用所依赖的各种服务也得到了保护。但线上的业务出于各种原因考虑，多是分布式系统，单点的限流仅能保护自身节点，但无法保护应用依赖的各种服务，并且在进行节点

阅读本文需要您先掌握顺序表的基本操作，具体可参阅我的往期博客：【C++数据结构|顺序表速通】使用顺序表完成简单的成绩管理系统.by.Qin3Yu本文所使用搜索方法实质为深度优先搜索(DFS)，相关内容可参阅我的往期博客：【算法详解

DFS算法by.Qin3Yu本文需要读者掌握结构体和栈的操作基础，完整代码将在文章末尾展示。特别声明：本文为了尽可能使用简单描述，以求简单明了，可能部分专有名词定义不准确。栈相关操作可以参考我的往期博文：【C++数据结构|栈速通】使用栈完成十进制数转二四八进制数.by.Qin3Yu文中所有代码使用C++举例，且默认已使用std命名空间：usingnamespacestd;概念速览什么是DFS算法？