1基本概念1.1自然语言处理的分类IR-BOT：检索型问答系统Task-bot：任务型对话系统Chitchat-bot:闲聊系统1.2任务型对话Task-Bot:task-orientedbot这张图展示了一个语音对话系统（或聊天机器人）的基本组成部分和它们之间的工作流程。这个系统可以接受语音信号作为输入，输出文本响应，并且它包括以下几个主要部分：1.2.1自动语音识别（ASR）这个部分的任务是将

参考链接：https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/GNN/Markdown%E7%89%88%E6%9C%AC/4

众所周知，随着NLP类的大模型问世，以chatgpt为代表，后续各大大厂相继出现自己的大模型，如百度的“文心一言”，华为的“盘古”，科大讯飞的“星火”，阿里的“通义千问”，商汤的“日日新”等，同样在CV

0、马尔可夫模型某一状态只由前一个状态决定，即为一阶马尔可夫模型；状态间的转移依赖于前n个状态的过程，即为n阶马尔可夫模型马尔科夫链：如果St+1S_{t+1}St+1只依赖于前一时刻StS_tSt，不依赖于S1,...,St−1S_1,...,S_{t-1}S1,...,St−1，则称S1,S2,...,ST,...{S_1,S_2,...,S_T,...}S1,S2,...,ST,...为马尔

一、Faiss介绍Faiss是FacebookAI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。它包含多种搜索任意大小向量集（备注：向量集大小由RAM内存决定）的算法，以及用于算法评估和参数调整的支持代码。Faiss用C++编写，并提供与Numpy完美衔接的Python接口。除此以外，对一些核心算法提供了GPU实现。相

文章目录什么是NLP自然语言处理发展历程自然语言处理模型模型能识别单词的方法词向量分词一个向量vector表示一个词词向量的表示-one-hot多维词嵌入wordembeding词向量的训练方法CBOWSkip-gram

NLP应用人员可以根据自己的需要，对模型的头部或者部分参数进行适应性的调整，这通常涉及在相对较小的有标注数据集上进行有监督学习，让模型适应特定任务的需求。这就

定义编码器和解码器类4.定义Seq2Seq架构5.训练Seq2Seq架构6.测试Seq2Seq架构归纳Seq2Seq编码器-解码器架构小结Seq2Seq架构起初，人们尝试使用一个独立的RNN来解决这种序列到序列的NLP

简介n-gram[1]是文本文档中n个连续项目的集合，其中可能包括单词、数字、符号和标点符号。N-gram模型在许多与单词序列相关的文本分析应用中非常有用，例如情感分析、文本分类和文本生成。N-gram建模是用于将文本从非结构化格式转换为结构化格式的众多技术之一。n-gram的替代方法是词嵌入技术，例如word2vec。N-grams广泛用于文本挖掘和自然语言处理任务。示例通过计算每个唯一的n元语

什么是NLPNLP（NaturalLanguageProcessing）是自然语言处理的缩写，是计算机科学和人工智能领域的一个研究方向。NLP致力于使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言的能力。

作者|Sunnyyyyy整理|NewBeeNLPhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/668698204后台留言『交流』，加入NewBee讨论组LLaMA是Meta在2023年2月发布的一系列从

个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。

理论方面的论文也都是英文的，国内这块做的真的不行啊……学习计划GEC概念AlibabaatIJCNLP-2017Task1:EmbeddingGrammaticalFeaturesintoL

今天是什么日子起床：7：00就寝：天气：晴朗，有云心情：平静纪念日：叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点：练就心理咨询师的硬本领本月重要成果：熟练10个nlp练习技能今日三只青蛙/番茄钟成功日志-记录三五件有收获的事务财务检视花了

探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）长短期记忆网络（LSTM）实际应用案例图像识别语音到文本转换自然语言处理深度学习的应用实例自然语言处理（NLP

年底了，最近技术群组织了一次AI算法岗面试讨论会，今天分享一位特别棒的同学，把整个秋招的NLP算法岗面经面试经历都共享了出来。如果你想加入我们的讨论群，见文末。

同时也是“袋鼠想学首席讲师”以及“NLP亲子导师”、“萨提亚家庭治疗师”、“家庭系统排列治疗师”、“国家二级心理咨询师”、“四川卫视专访家庭教育专家”.......讲座还未正式开始，广大家长陆续来到活动现场

NLP很不喜欢把人定型，因而我们会通过很多的途径来判断这个人，到底是属于哪个内感官的人。恰恰相反的是

1.背景自2010年代初以来，嵌入一直是自然语言处理（NLP）的主流热词之一。将信息编码成低维向量表示，在现代机器学习算法中很容易集成，这在NLP的发展中起到了核心作用。

HanziNLP一个用户友好且易于使用的自然语言处理包，专为中文文本分析、建模和可视化而设计。HanziNLP中的所有功能都支持中文文本，并且非常适用于中文文本分析！

NLP中的嵌入嵌入是连续向量空间中对象、单词或实体的数值表示。在NLP中，词嵌入捕获词之间的语义关系，使算法能够更好地理解文本的上下文和含义。

特征向量（词向量、主题向量、文档上下文向量等）之间的距离驱动着NLP流水线或任何机器学

逻辑层次模型的组合运用逻辑层次模型的百度百科解释：在NLP中环境、行为、能力称为低三层，这是我们可以意识到的层次，而信念/价值观、身份、精神（系统）称为高三层，这在我们日常生活中需细心分析才有可能被发现

01如何“更全面”帮助更多人？我是汪艺，从事健康行业有十余年的时间。在此之前我一直专注于在人体“身”的方面，帮助病人调理身体。但久而久之，在这个过程中也发现了一些现象：有些疾病无论如何调理都无法得到改善，甚至连医院都无法查出病源，而这类的情况多数出现在心理情绪长期压抑、无法调和的人身上。就在那时，我意识到了“心理”的重要性。想要真正做到身体健康，不仅仅在“身”，更在于“身”与“心”的平衡。这是我和

今天我参加的番禺分公司NLP入门班的助教。早上5点半起床，把所有的准备工作搞好，来到分公司是8点10分。

文章目录NPLM的起源NPLM的实现1.构建实验语料库2.生成NPLM训练数据3.定义NPLM4.实例化NPLM5.训练NPLM6.用NPLM预测新词NPLM小结NPLM的起源在NPLM之前，传统的语言模型主要依赖于最基本的N-Gram技术，通过统计词汇的共现频率来计算词汇组合的概率。然而，这种方法在处理稀疏数据和长距离依剌时遇到了困难。NPLM是一种将词汇映射到连续向量空间的方法，其核心思想是利

机器之心也介绍过基于循环与卷积的序列建模方法，而近日一篇综述文章进一步介绍了NLP中各种深度技术。由

刻意练习——思想类——书评4.像Ted一样演讲—思想——导图5.自控力——思想——导图6.瞬变——思想——关键句7.慢思考——思想——关键句8.执行力——规则——关键句9.时间分割法——工具——关键句10.NLP

GPT时代-数据的重要性GPT是一种自然语言处理（NLP）算法，它通过处理和分析大量文本数据来自动生成具有连贯性和逻辑性的文本。

神经网络语言模型：ANeuralProbabilisticLanguageModel------阅读笔记_hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词NLP

数据理解：长句子相对于短句子，存在一个特性，长句子比短句子有更多的单词，因此长句子在保持原有的类别标签的情况，能吸收更多的噪声。

文章目录RNN结构RNN实战RNN小结RNN结构NPLM在处理长序列时会面临一些挑战。首先，由于它仍然是基于词的模型，因此在处理稀有词汇或者词汇表外的词汇时效果不佳。其次，NPLM不能很好地处理长距离依赖关系。而上面这两个局限，恰恰就是RNN的优势。RNN的核心思想是利用“循环”的机制，将网络的输出反馈到输入，这使得它能够在处理数据时保留前面的信息，从而捕获序列中的长距离依赖关系，在处理序列数据，

飞桨（PaddlePaddle）的NLP库PaddleNLP中的Trainer类是一个用于训练和评估模型的简单但功能完整的循环。它被优化用于与PaddleNLP一起使用。

正确对待问题。以什么样心态看问题决定问题结果的取向。你是问题的受害者？还是责任者？取决于你的选择。选择不同，因果各不相同。如果把问题当问题，那你就会在问题圈中恶性循环。如果你把问题当能力，那你拥有更多的成功可能性。凡事至少三种以上解决办法。做自己人生的主人，不做受害者，主动权在自己手里，你说的算！

一、GumbelSoftmaxtrick的使用场景1.argmax简介在NLP领域的强化学习或者对抗学习中，token的生成是离散的。

第一章NLP基础在本章你将学到NLP（自然语言处理）相关的基础知识。

三、人工智能主要分支1、计算机视觉（CV）2、自然语言处理（NLP）：文本挖掘/分类、机器翻译、语音识别3、机器人四、机器学习工作流程简介从数据中自动分析获得模型，再利用模型对未知数据进行预测。

回顾面壁智能的发展历程也确实如此，2018年脱胎于清华NLP实验室，发布了全球首个知识指导的预训练模型ERNIE；2020年成为悟道大模型的首发主力阵容；2022年成立OpenBMB开源社区；2022

9月第一周复盘：一：本来的目标和计划1.孩子入小学2.两个内在小孩个案3.整理上周催眠笔记二：实际的行动和成果1.论码5个2.内在小孩个案做的不太成功，只有从NLP做了转换3.帮小蜜蜂解答了问题4.抚触催眠越来越有手感三

2.NLP中对于给定一个句子，其中是一个单词

目前，对话系统是NLP的热点话题之一，在工业和日常生活中有很高的要求。聊天

横山信弘是阿塔克斯销售集团董事长，美国NLP神经语言程序学协会认定合作伙伴。

核心方法：提出了一种基于累加器的可认证数据结构，可以动态聚合任意查询属性提出块内和块间索引，聚合块内和块间数据，可以做高效查询验证倒排前缀树结构，加速同时处理大量数据的订阅查询提出问题：1.range查询2.布尔查询3.没有可靠第三方、而且不能保证查询的完整性图中元素有：①全节点②矿工节点：是全节点，而且负责构建共识证明，比如计算nonce③轻节点：存nonce、区块的哈希，不存数据记录提出的Vc

#心灵空间（上）（中）（下）【学习内容】：第21讲心灵空间（上）我是通过我的父母来到这个世界上。他不知道怎样接收爸爸的爱。让孩子看到爸爸妈妈之间的爱或者是爸爸妈妈之间的良好的关系【父母离异】。如果父母离异，孩子应该和永远尊重对方的那个人生活在一起，而不取决于谁的经济条件更加好我和爸爸之间的关系是我和这个世界上所有男性和男性能量的关系。我和妈妈之间的关系是我和这个世界上所有女性和女性能量的关系。图一

Nlp执行师的初阶结束了，但真正的执行开始了。我真的发现每天都在nlp，每天都需要保持一份觉察，如果所学的知识和理论不能流经身体，都是谎言。nlp真的带给了我一样的人生，开启了我新的大脑网络。

第一个就是去，当地参加nlp基础学习两天一夜，这课程我几年前在线下和网络有学习过了。如果参加，更多是有机会认识更多女性。

走进今天的课堂源于飞儿的推荐，我期待着能够通过NLP的学习，活出如飞儿一样的喜悦、自信和热情。并且这份期待已经在我的头脑中编织出未来的蓝图，这使得对于自我蜕变的期待愈发急切。

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