# 使用 SnowNLP 进行中文自然语言处理
## 简介
随着人工智能的快速发展，自然语言处理（NLP）逐渐成为各行各业的重要领域。对于中文文本的处理，由于语言的复杂性，选择合适的工具显得尤为重要。在这方面，SnowNLP 是一个非常实用的 Python 库，它可以用来进行中文文本的分析和处理。
本文将通过“下载 SnowNLP 库”这一主题，带您详细了解如何使用 SnowNLP，并且展示
# NLP法律：人工智能与法律的交汇点
随着自然语言处理（NLP）技术的迅速发展，法律行业正逐渐受到其影响。NLP技术可以帮助法务工作者高效处理大规模法律文本，提高工作效率，同时减少人为错误。本文将探讨NLP在法律领域的应用，展示一些基本的代码示例，帮助理解这一前沿领域。
## 什么是NLP法律？
NLP法律是指利用自然语言处理技术对法律文本（如合同、判例、法规等）进行分析和处理的过程。NL
# 实现 CV 大模型 NLP 的指南
作为一名开发者，创建一个计算机视觉 (CV) 大模型自然语言处理 (NLP) 项目是一个具有挑战性的任务，但也是一个非常令人兴奋的过程。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，以及每一步需要采取的具体措施，并提供相应的代码示例和注释。
## 项目流程概述
首先，我们需要明确实现该项目的基本步骤。以下是一个简化的流程图，展示了实现 CV 大模型 NLP 的主
目录word embedding语言表示语言模型词的分布式表示word2vec以前的word嵌入方法在今天仍然很重要Word2Vec等方法的局限针对NLP中的一些基本概念和知识，做一些摘记word embedding语言表示语言表示研究的是如何把自然语言文本转化为可以被算法模型处理的数据目前使用得比较多的语言表示方法被称为：“基于词的分布式表示（distributed representation
1、海量文本常见海量文本场景，如何寻找一个doc的topn相似doc，一般存在2个问题， 1)、两两对比时间o(n^2) 2)、高维向量比较比较耗时。文本集可以看成(doc,word)稀疏矩阵，一般常见的方法是构
前两天看到一个文章“白板编程浅谈——Why, What, How”里说“原地消除字符串的重复空白（例："ab c d e" => "ab c d e"）则是一道合格的题目，因为即便不使用库函数，合格的面试者也能够在 20 分钟内完成这道题目。” 就试着自己写了下这个功能的实现。思路：因为题目限制了是原地，而不能借助一个辅助临时数组。所以第一想法可能会想
1.PaddleLabel安装具体过程参照：https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleLabel/blob/develop/doc/CN/install.md进行到 npm run build 时报错：--openssl-legacy-provider is not allowed in NODE_OPTIONS看到有解答说删除环境变量NODE_OPTIONS，查
1. 项目介绍 Paddle Inference 是飞桨的原生推理库， 提供服务器端的高性能推理能力，直接基于飞桨的训练算子，因此它支持飞桨训练出的所有模型的推理；Paddle Inference 功能特性丰富，性能优异，针对不同平台不同的应用场景进行了深度的适配优化，做到高吞吐、低时延，保证了飞桨模型在服务器端即训即用，快速部署。 但由于Paddle Inference目前只提供了Pytho
获取语料语料，即语言材料。语料是语言学研究的内容。语料是构成语料库的基本单元。所以，人们简单地用文本作为替代，并把文本中的上下文关系作为现实世界中语言的上下文关系的替代品。我们把一个文本集合称为语料库（Corpus），当有几个这样的文本集合的时候，我们称之为语料库集合(Corpora)。（定义来源：百度百科）按语料来源，我们将语料分为以下两种：1.已有语料很多业务部门、公司等组织随着业务发展都会积
人岗智能匹配系统（中）5.1 数据库版本 Mysql 5.75.2 数据库设计 在导入数据之前，首先要创建所对应的表的列名和数据类型，再将/var/lib/mysql-files/中的csv文件导入到创建好的表中 /var/lib/mysql-files/的csv文件 在Sql语句中，每一次存储数据之前都要执行“set sql_mode=’’;”语句，目的是为了提高数据库的效率，清除默认的模式信息
MRCP(V2)的消息组成MRCP（V2）的交互过程可以分为三部分 1.SIP交互 ： Session Initiation Protocol，缩写SIP,正如协议的名称所言，用于初始化会话。MRCP交互和RTP交互都基于此会话进行。交互的媒体能力和地址都基于SIP消息携带的SDP信息进行协商。SIP消息一般基于UDP协议交互。 2.MRCP消息
1. 原始 CNN 原理简介参考：《Python 深度学习》1.1 简介CNN：Convolutional Neural Network, 卷积神经网络，也叫 convnet.卷积层与全连接层的区别：全连接层学到的是全局模式，卷积层学到的是局部模式。卷积神经网络的两个重要性质：(1) 学习到的模式具有平移不变性 (translation invariant)，例如，在图像左下角学到的模式，可以在任
作者 | 彭爽前言如何衡量句子相似性是自然语言处理中一项基础而又重要的任务。当前比较句子相似性的方法主要分为3种：表示型（Siamese Network Framework）、交互型（Matching-Aggregation Framework）和预训练语言模型（Pre-trained Language Model）。 表示型的方法，代表作如（Siamese-CNN，Siamese-RN
目录《智能问答与深度学习》随书附带源码安装依赖软件下载源码执行示例程序取得帮助第二章 机器学习基础第三章 自然语言处理基础第四章 深度学习初步第五章 词向量实现及应用第六章 社区问答中的 QA 匹配在线讲解推荐阅读 《智能问答与深度学习》随书附带源码《智能问答与深度学习》 这本书是服务于准备入门机器学习和自然语言处理的学生和软件工程师的，在理论上介绍了很多原理、算法，同时也提供很多示例程序增加实
PAI Model Gallery 已支持阶跃星辰最新发布的 Step-Video-T2V 文生视频模型与 Step-Audio-Chat 大语言模型的一键部署，本文将详细介绍具体操作步骤。
一、引言在汽车行业，设计创新和数据驱动的决策是推动技术进步和市场竞争力的关键。我曾领导一个项目，专注于从海量信息中提取有价值的数据，以支持汽车设计过程。这个项目的核心在于运用先进的信息抽取技术，从各种文档、报告和在线资源中提取关键参数和性能指标，从而为汽车工程师提供精确的数据支持。通过这种方式，我们不仅提高了设计效率，还确保了新车型在性能、安全和环保方面的卓越表现。在这篇文章中，我将分享我们如何
认识web
URL详解
url是 uniform Resource Locator 的简写，统一资源定位符
一个URL由以下几个部分组成：
scheme://host:port/path/?query-string=xx#anchor
01 背景与动机随着预训练模型在NLP领域各大任务大放异彩，一系列研究都致力于将外部知识融入大规模预训练模型，比如ERNIE[1]和KnowBERT[2]，然而这些模型的局限性可以总结为以下三个方面：（1）entity embedding都是通过一些knowledge embedding（KE） models，比如用TransE[3]，预先提前训练好的。因此模型并不是一个真正的同步训练知识表征和语
自然语言处理——AI领域“第一团宠”NLP作为AI领域的认知智能，其动态一直都是业内专家学者关注的重点，尤其是随着深度学习的不断进步，通过深度学习技术让NLP得到长足发展，让机器早日理解人类丰富多变的语言，成为了众多AI爱好者和开发者的期待。接下来童鞋们就跟着班主任一起来认识下被称为AI领域“第一团宠”的NLP，它能在日常中解决哪些问题，以及实操中会遇到的困难等。为了让大家更直观地理解自然语言处理
# JNLP 执行无反应的解决指南
## 引言
在学习使用Java Web Start（JNLP）时，有时会遇到“JNLP执行没有反应”的问题。这通常是由于配置不当、环境问题或安全设置导致的。本文将详细讲解如何解决这个问题，并提供实现的流程与步骤。
## 流程概述
为了帮助你理解问题的解决流程，我们首先列出一张表格以展示主要步骤。此流程包括了从引导应用程序到执行后调试的各个环节。
| 步
很难想象今天 的AI没有 Transformer 。这些模型是彻底改变 AI 的大型语言模型背后的主干架构。然而，它们的影响不仅限于自然语言处理。Transformer 在其他领域也至关重要，例如计算机视觉，其中 Vision Transformer （ViT） 发挥着重要作用。随着我们的进步，模型变得越来越大，从头开始训练模型变得越来越昂贵和不可持续，从而引发了环境问题。从头开始训练 Trans
开放域实体抽取泛用工具https://github.com/magicdict/FDDC更新时间 2018年7月16日 By 带着兔子去旅行开发这个工具的起源是天池大数据竞赛，FDDC2018金融算法挑战赛02－A股上市公司公告信息抽取。这个比赛是针对金融公告开展的信息抽取比赛。在参赛过程中，萌生出一个念头，是否能够开发出一个泛用的信息抽取工具呢？信息抽取是NLP里的一个实用内容。该工具的目标是打
前两个题均出自LeetCode知识点Python中 for _ in range(n) 表示 不在乎变量值，只要求循环n遍，无法打印bian’liang1.通配符匹配题目描述：给定一个字符串 (s) 和一个字符模式 § ，实现一个支持 ‘?’ 和 ‘*’ 的通配符匹配。‘?’ 可以匹配任何单个字符。 ‘*’ 可以匹配任意字符串（包括空字符串）。 两个字符串完全匹配才算匹配成功。说明: s 可能为空
结论先行：是的，DeepSeek的token计算规则确实间接反映了中文的信息密度更高。但背后的逻辑需要结合“语言效率”和“模型处理逻辑”两方面来理解。一、先看直观对比：中英文的“字符 vs token”根据规则：1个中文 ≈ 0.6个token（比如“猫”=0.6 token）1个英文 ≈ 0.3个token（比如“cat”=3字符×0.3=0.9 token）同样含义的词，中文用更少的字符和更少
上周末参加了在云南昆明举办的“第十八届中国计算语言学大会”（The Eighteenth China National Conference on Computational Linguistics, CCL 2019）。CCL作为国内最好的NLP会议之一，笔者收获满满，感触颇深。于是写下这篇文章，和大家分享之所见所闻。中国计算语言学大会作为国内自然语言处理领域权威性最高、规模和影响最大的学术会，
# 如何打包 PaddleNLP：新手指南
在机器学习和自然语言处理的领域中，PaddleNLP作为一个高效且功能强大的工具被广泛应用。如果你是开发者，想要将PaddleNLP打包以便在项目中使用，下面将提供一个简单易懂的指南。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个打包的步骤。以下是打包PaddleNLP的流程：
| 步骤 | 描述
# 自然语言处理中的意图识别
在人工智能的诸多应用中，自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是一个重要的研究领域。意图识别（Intent Recognition）是自然语言处理中至关重要的一项任务，它能够分析用户的输入，从而识别出用户的真实意图。本文将详细探讨意图识别的概念、方法，及其在实际应用中的代码示例，并通过图表帮助读者更好地理解这一过程。
##
# 使用PaddleNLP实现文本摘要的完整指南
文本摘要是自然语言处理中的一个重要任务，它的目标是从一段文本中提取出核心信息。在本篇文章中，我们将介绍如何使用开源工具PaddleNLP来实现文本摘要的功能。这将包括整个实现流程的概述，每一步骤的详细代码示例，以及相应的解释。
## 流程概述
首先，让我们看一下实现文本摘要的基本流程，下面是一个表格展示：
| 步骤 | 描述
# HanLP依存树解析及其函数使用
## 1. 什么是依存树
依存树是自然语言处理中的一种重要结构，它用于表示句子中词与词之间的依赖关系。通过依存树，我们可以清楚地看到各个成分的语法作用。例如，在句子“猫追逐老鼠”中，“猫”是主语，“追逐”是动词，而“老鼠”是宾语。
HanLP是一个开源的自然语言处理框架，它提供了丰富的工具来进行中文处理，包括依存句法分析。
## 2. HanLP依存树
Motivation前不久小夕在知乎上写了一个回答《NLP有哪些独立研究方向》[1]，于是有不少小伙伴来问分类和匹配的参考资料了，鉴于文本分类的资料已经超级多了，就不写啦。匹配问题由于场景比较多，相关的文章不多，所以本文就致力于总结一下文本匹配问题上可以打卡的相关资料啦。文本匹配是一个很宽泛的概念，只要目的是研究两段文本之间的关系，基本都可以把这个问题看作是文本匹配问题。由于在不同的场景下对”匹配