# NLP 深度学习问答系统项目案例
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要领域，随着深度学习技术的发展，基于NLP的问答系统逐渐成为研究的热点。本文将通过一个简单的深度学习问答系统项目案例，介绍其工作原理、实现步骤及相关代码示例。
## 什么是问答系统？
问答系统是一种自然语言处理应用，其目的是根据用户提出的问题，从知识库中提取并返回相关答案。常见的问答系统分为两类：基于检索的问答系统
# 使用 HanLP 实现文本向量化
在自然语言处理（NLP）中，文本向量化是一个重要的步骤，它将文本转换为机器能够理解的数值形式。HanLP是一个强大的自然语言处理工具库，提供了丰富的功能，包括文本向量化。本文将指导你如何使用HanLP实现文本向量化，从基础的安装到具体的代码实现。
## 流程概述
在开始之前，让我们先看一下实现文本向量化的整体流程。以下是流程步骤：
| 步骤
# 深入了解HanLP中文词性标注与应用
汉字是中文的基础，而词性标注则是自然语言处理(NLP)中的一种重要任务。通过为句子中的每一个词汇标记对应的词性，可以帮助计算机理解和解析人类语言。HanLP是一个自然语言处理库，它提供了强大的中文文本分析工具，其中包括精准的词性标注功能。
## 词性标注的概念
词性是指词在句子中所扮演的角色，例如名词、动词、形容词等。词性标注的过程，就是根据语法和上
# Jenkins中如何配置JNLP（Java Network Launch Protocol）
Jenkins是一款广泛使用的开源自动化服务器，主要用于持续集成和持续交付（CI/CD）。在Jenkins环境中，使用JNLP协议可以让用户通过Java Web Start从远程计算机向Jenkins服务器连接。这种方式特别适合那些无法直接通过HTTP/S连接到Jenkins Master的代理节点
# 实现“中文NLP榜单”的指南
作为一名开发者，构建一个“中文NLP榜单”可以分为几个简单的步骤。下面是整个流程的概览，随后我们将详细讨论每一步的具体实现和所需的代码。
## 工作流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定需求和功能 |
| 2 | 数据收集与准备 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 实现 NLP 模型
# 如何在 Edge 浏览器中直接打开 JNLP 文件
近年来, Java Web Start 技术（即 JNLP 文件）在某些企业应用程序中仍然被使用，尽管其逐渐被淘汰。在使用 JNLP 文件时，将其直接打开处理对于许多开发者来说是常见需求。但新手开发者可能对如何在 Microsoft Edge 浏览器中实现此功能并不了解。本文将为您详细说明如何实现这一目标，包括具体的步骤、代码示例，以及类图
# 实现常见NLP上游任务的指南
在自然语言处理（NLP）领域，上游任务是指一些基础的任务，通过这些任务可以为下游任务提供支持和数据基础。例如，文本分类、命名实体识别（NER）、情感分析等都是常见的上游任务。在本指南中，我们将探讨如何实现这些任务的基本流程，并提供示例代码。
## 流程概述
下面是实现常见NLP上游任务的主要步骤：
| 步骤 | 描述
摘要统计语言建模的目标是学习语言中单词序列的联合概率函数。由于 the curse of dimensionality，这本质上是困难的：模型测试的单词序列可能与训练集中的单词序列不同。一种基于n-gram的传统的但非常成功的方法是，通过连接训练集中看到的非常短的重叠序列来获得泛化。我们建议通过学习词的分布式表示来对抗维数灾难，模型通过训练语句对指数级语义相关的句子进行建模，该模型同时学习每个单词
概念（Natural Language Processing, 简称NLP）就是利用电子计算机为工具对人类特有的书面形式和口头形式的自然语言的信息进行各种类型处理和加工的技术，这种技术现在已经形成一门专门的边缘性交叉性学科，它涉及语言学、数学和计算机科学，横跨文科、理科和工科三大知识领域。自然语言处理的目的在于建立各种自然语言处理系统，如机器翻译系统、自然语言理解系统、信息自动检索系统、信息自动抽
作者：Rishi Bommasani、Percy Liang和Tony Lee我们在广泛的场景和广泛的指标中对30个突出的语言模型进行基准测试，以阐明其能力和风险。语言在我们如何沟通、我们如何学习和教学、我们如何组织和采取政治行动以及我们如何传达生活中的情感和复杂性方面发挥着核心作用。语言模型的力量来自大量的语言数据。它们体现了向基础模型的更广泛的范式转变，机器学习模型可以适应令人印象深刻的广泛任
在大多数情况下，我习惯于研究远离我们主观世界的客体。典型的例子是“天体”。在研究的过程中，使用的方法是“建立模型”。研究的进展过程主要表现为“模型的逐步求精”。比如说，最开始只对两个天体组成的系统模型进行研究，研究的结果与实际的数据基本符合，但是有微小的差异。于是，我们进一步考虑距离较远的第三个星体所产生的摄动作用，如此这般，使得我们建立的模型越来越接近实际情况。对于力学世界，也有类似的现象，最开
探索BERT嵌入：深度学习中的语言理解利器 是一个在自然语言处理领域广泛使用的预训练模型，由Google在2018年推出。该项目是imgarylai对BERT模型进行的一种实现，提供了方便的接口以生成BERT的词嵌入。让我们一起深入了解这个项目，看看它如何工作、可以用于哪些应用，并探讨其独特之处。项目简介是一个Python库，利用Hugging Face的Transformers库实现了BERT
DRT-o1 是腾讯研究院推出的文学翻译系列 AI 模型，通过长链思考推理技术显著提升翻译质量，特别擅长处理比喻和隐喻等修辞手法。
ModernBERT 是由英伟达和 HuggingFace 等机构联合开源的新一代编码器模型，支持长上下文处理，性能超越 SOTA，适合多种自然语言处理任务。
NLP 中结合结构化和非结构化知识的研究概况自 2012 年谷歌推出知识图谱 (KG) 以来，知识图谱 (KGs) 在学术界和工业界都引起了广泛关注 (Singhal, 2012)。作为实体之间语义关系的表示，知识图谱已被证明与自然语言处理（NLP）特别相关，并且在最近几年迅速流行起来，这一趋势似乎正在加速。鉴于该领域的研究工作越来越多，NLP 研究界已经对几种与 KG 相关的方法进行了调查。然而
1.Rasa从服务器获取模型 解析：可以配置HTTP服务器以从其它URL获取模型：asa run --enable-api --log-file out.log --endpoints my_endpoints.yml模型服务器在端点配置[my_endpoints.yml]中指定，可以在其中指定服务器URL Rasa定期查询压缩的Rasa模型：url: http://my-server.com/m
课程概要1、什么是自然语言处理 2、什么是深度学习（DL） 3、课程简介 4、为什么自然语言处理很难？ 5、Deep NLP=Deep learning（深度学习）+NLP一、什么是自然语言处理自然语言处理是计算机科学，人工智能与语言学的交叉领域。目的：使得计算机能够处理/理解自然语言，以完成任务，比如购物，问答（siri，cortana等）充分理解并表征语言的含义是一个非常困难的任务自然语言处理
一、前言 文本分类(Text Classification或Text Categorization，TC)，或者称为自动文本分类(Automatic Text Categorization)，是指计算机将载有信息的一篇文本映射到预先给定的某一类别或某几类别主题的过程。文本分类另外也属于自然语言处理领域。文本分类的应用场景有： 1. 新闻主题分类（文章分类）：根据文章内容（或者结合标题
Mathtutor on Groq 是一款基于 Groq 架构的 AI 数学辅导工具，支持语音输入数学问题，实时计算并渲染解题过程，适用于代数、微积分等领域的学习和教学辅助。
SPAR 是智谱团队推出的自我博弈训练框架，旨在提升大型语言模型在指令遵循方面的能力，通过生成者和完善者的互动以及树搜索技术优化模型响应。
LowCodeEngine 是阿里巴巴开源的低代码开发框架，旨在通过拖拽、配置等简单操作，帮助开发者快速构建复杂的系统页面，提升开发效率和质量。
BERT的出现使我们终于可以在一个大数据集上训练号一个深的神经网络，应用在很多NLP应用上面。BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding深的双向Transformer摘要（Abstract）：与别的文章的区别是什么？效果有多好？与ELMo的区别：ELMo基于RNN，双向，在运用到下
主要内容刚读完《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionalit》打算写论文报告，因为和skip-gram关系比较深，所以再此用自己的理解介绍一下skip-gram模型。如有错误，谢谢指正。词嵌入（word embedding）词嵌入技术顾名思义，就是把一堆词语映射（嵌入）到同一个空间中，不同的词处
在Oracle中对用户的管理是使用权限的方式来管理的，也就是说，如果我们想使用数据库，我们就必须得有权限，但是如果是别人将权限授予了我们，我们也是能对数据库进行操作的，但是我们必须要已授权的表的名称前键入该表所有者的名称，所以这就是比较麻烦的，遇到这种情况，我们该怎么办呢？创建个Oracle同义词吧！这样我们就可以直接使用同义词来使用表了。1.同义词的概念Oracle数据库中提供了同义词管理的功能
# 理解NLP中的Token
自然语言处理（NLP）是计算机科学和语言学的交叉领域，它使得计算机能够理解、解析和生成人类语言。在NLP中，“Token”是一个重要的概念，它是文本中的基本单位。在本文中，我们将深入了解Token的含义，以及如何在实际的NLP项目中实现Token化。我们将逐步介绍实现流程，并用代码示例帮助你更好地理解。
## 一、Token化的流程
在NLP应用中，Token化
# 使用HanLP理解语义的指南
HanLP是一个优秀的自然语言处理工具，能够帮助我们处理和理解语义。在这篇文章中，我们将会逐步学习如何使用HanLP实现语义理解的基本功能。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
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# 深入理解中文自然语言处理（NLP）
随着人工智能技术的发展，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）逐渐成为计算机科学和人工智能领域的重要分支。特别是在中文处理方面，NLP也面临独特的挑战和机遇。本文旨在阐述中文NLP的一些基本概念，并通过代码实例帮助读者更好地理解这一领域。
## 中文文本的特殊性
中文是一种非空格隔开的语言，也就是说，中文句子中
# 解决 JNLP 无法启动问题的全流程指南
在Java Web应用程序的开发和部署中，Java Network Launch Protocol（JNLP）是一种广泛使用的技术，它允许用户通过网页直接运行Java程序。然而，用户在启动JNLP文件时，可能会面临“无法启动”的问题。本文将全面介绍解决“JNLP无法启动”问题的步骤，目标是帮助初入行的开发者顺利解决这一问题。
## 整体解决流程
# 教你实现 NLP 大模型的 Loss 计算
在自然语言处理（NLP）领域，训练大规模模型时，了解损失（Loss）的计算过程至关重要。损失函数可以评估模型的性能，并指导优化过程。本篇文章将会教你如何计算 NLP 大模型的 Loss，涵盖从准备数据到计算损失的完整流程。
## 1. 整体流程概述
以下是实现 NLP 大模型损失计算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# Snownlp情感分析入门指南
情感分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在识别和提取文本中的主观情感信息。随着社交媒体和在线评论的迅速增长，情感分析的应用也日益广泛，如舆情监测、市场分析、推荐系统等。今天，我们将介绍一个简单易用的库——Snownlp，用于进行中文文本的情感分析。
## 什么是Snownlp？
Snownlp是一个用Python实现的自然语言处理库，支持中文文