1 依存语法和依存结构NLP中的解析树与编译器中的解析树类似，用于分析句子的句法结构。主要有两个类型的结构——成分结构和依存结构。成分语法结构使用短语结构语法将单词组织成嵌套的成分。而我们主要关注的是依存结构解析。句子的依存结构主要分析的是哪些词依赖于其他哪些词。这些单词之间的二元非对称关系称为依存关系，并被描述为从首领(或上级)到附属(或修饰词、下级)的指向关系。通常这些依存关系形成一个树结构。
这个事情很久前想做了，而且也做了一点，但是没有做成我想要的效果，后面一直只是想想，仅仅想想而已。有点可笑了！今天又来研究了，首先在博客园首页找找看中输入“百度地图”，结果出现了如下结果如图：然后点击其中那个说有源码的，然后认真看了一下，跟着它做，结果勉勉强强可以看到效果了，不过不是很理想，只是关键代码，对于一向不怎么喜欢想的人来说，是很难接受的。本也打算像下面评论的人一
elasticsearch自身支持本地同义词，使用远程词库需要使用插件，两种方式使用方法如下：一 本地同义词库：官方地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/analysis-synonym-tokenfilter.html安装好elasticsearch和elasticsearch-ana
在第一篇博客里提过图片识别的底层.最精准的图片识别需要海量的数据磨炼.自己写的底层没有以亿为单位的数据支持其实也是个残废品. 此篇不是为了教学.而且在需要的时候抄下来就能用Microsoft.Baidu.Ali的几个人工智能接口吧. &nb
从16年九月份开始，参加了一些公司的算法工程师/机器学习工程师岗位的校园招聘，做一些总结，希望可以给大家准备这个职位提供些信息。一、需要的基本技能数据结构知识掌握一门编程语言，c/c++/Java/Python 机器学习常用算法或者某一细分领域（推荐，自然语言处理，图像识别，语音识别等）的常用算法二、笔试和面试内容大多是技术笔试然后二到三轮的技术面试技术笔试都是考察基本的计算机知识，概率统计相关题
6.1#6.1
load('C:/exercise/ch6/exercise6_1.RData')
exercise6_1
#(1)绘制Q-Q图,检测零件尺寸的绝对误差是否服从正态分布
par(mfrow=c(1,2),mai=c(0.7,0.7,0.2,0.1),cex=0.8)
qqnorm(exercise6_1$零件误差,xlab='期望正态值',ylab='观测值',datax=TRUE
吴禀雅摘要：将计算机语音合成技术应用到计算机辅助教学CAI中，对教学能提供较大帮助。可以利用专门的语音合成软件TTS App进行语音合成，也可以利用Microsoft Office XP中的Excel提供的语音合成功能，通过设置，在Word和PowerPoint中实现语音合成。引言计算机语音合成即TTS(Text to Speech)，指计算机将随机产生的、或外部输入的文字信息转变为人可以听懂的、
从一开始接触语音识别，觉得它好神秘啊！到现在也有一年的时间了！现在想想看这一年的时间里都学习到了什么呢？从一开始就接触到的是语音的上层编码，就是Speech SDK，语音的软件开发包。它是将语音的识别的整个算法都封装起来，留有接口函数，供使用者进行二次开发。下面介绍一下Speech SDk。IBM推出的Via Vioce语音系统和微软推出的Speech SDK，提供了一个语音识别和合成的二次开发平
# NLP主题分类方法详解
自然语言处理（NLP）是人工智能中的一个重要领域，主题分类是其核心任务之一。本文将为刚入行的小白开发者提供一个系统的主题分类方法，包括整个流程、每一步的具体实现以及相关的代码示例。希望通过这篇文章，你能够初步理解如何进行NLP主题分类。
## 一、NLP主题分类的流程
以下是主题分类的基本流程，以表格形式展示：
| 步骤 | 描述
# 国内 NLP 发展前景分析
自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）是人工智能（AI）领域的一项重要分支，旨在使计算机能够理解、解析和生成人类语言。近年来，随着大数据和深度学习技术的发展，NLP 在国内外得到了广泛应用。在这篇文章中，我们将探讨国内 NLP 的发展前景，并通过代码示例来展示这一领域的一些基本应用。
## 国内 NLP 的发展现状
# 使用PaddleNLP实现相似度检索的完整指南
在当今的NLP（自然语言处理）领域，相似度检索是一项重要的任务，通常用于找出文本之间的相似性。PaddleNLP是一个强大的自然语言处理工具库，使用它可以高效地实现文本相似度检索。本文将详细阐述如何通过PaddleNLP实现相似度检索，适合初学者入门。
## 流程概述
在实现相似度检索的过程中，我们可以将步骤划分为以下几个阶段：
| 步骤
十大发展趋势NLP架构的趋势1. 以前的word嵌入方法仍然很重要2. 递归神经网络(RNNs)不再是一个NLP标准架构3. Transformer将成为主导的NLP深度学习架构4. 预先训练的模型将发展更通用的语言技能5. 迁移学习将发挥更大的作用6. 微调模型将变得更容易7. BERT将改变NLP的应用前景8. 聊天机器人将从这一阶段的NLP创新中受益最多9. 零样本学习将变得更加有效10.
# 使用 SnowNLP 进行分词和情感分析的指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 的 SnowNLP 库进行分词和情感分析。本文将以易于理解的方式为初学者提供一步一步的指导。首先，我们将介绍整个流程，然后再深入每一步骤的代码实现。
## 整体流程
我们将整个操作流程划分如下：
| 步骤 | 操作描述 |
|------|-------
# 自然语言处理中的中文全称“EMNLP”的实现教程
在本教程中，我们将带你走过实现“自然语言处理EMNLP（Empirical Methods in Natural Language Processing）”中文全称的流程。通过简单的步骤，我们会向你展示如何使用Python和一些基本的自然语言处理库来完成这一目标。
## 流程概述
以下是整个实现过程的步骤概述：
| 步骤 | 任务
# 如何实现“词典表NLP”
在自然语言处理（NLP）领域，构建一个词典表是一个基础但至关重要的步骤。词典表可以帮助我们进行文本分析、情感分析等任务。本文将为您详细介绍如何实现一个基本的词典表。这一过程可以分为几个简单的步骤，我们将通过代码示例和图形化展示来帮助您更好地理解。
## 整体流程
首先，下面的表格展示了实现“词典表NLP”的整体流程：
| 步骤 | 描述
# Snownlp与朴素贝叶斯的情感分类
在人工智能和自然语言处理的领域，情感分类是一个重要的研究方向。它的核心任务是判断文本所表达的情感倾向，比如积极、消极或中立。本文将围绕Snownlp这个Python库以及朴素贝叶斯算法展开讨论，帮助读者理解如何利用这一技术进行情感分类。
## 什么是Snownlp？
Snownlp是一个用Python实现的中文文本处理库，专注于自然语言处理（NLP）
Anaconda简介Python作为当下AI开发的主流语言，具有方便实用，易入门的特点，为了更好的使用python，我们需要诸如pycharm，anaconda之类的IDE，对于新手入门，选择anaconda作为第一个IDE可以省去很多安装配置上的麻烦。Anaconda是一个开源的Python发行版本，有诸如conda、Python等一百多个科学包和依赖项。可以看做是python的一个集成安装，安
# 使用FastNLP进行自然语言处理项目的安装与实施方案
## 项目背景
在当今的数据驱动时代，自然语言处理（NLP）技术日益受到重视。FastNLP是一个用于自然语言处理任务的优秀Python库，它提供了简洁的API和强大的功能，非常适合从事NLP的开发人员使用。本文将详细介绍如何安装FastNLP，并提供一个项目实施的基本框架。
## FastNLP的安装
首先，我们需要确保我们的环
# 使用PaddleNLP在CPU上部署GPU训练的模型
在深度学习的应用中，模型训练通常在GPU上进行，以便加快训练速度和提高计算效率。然而，在实际应用场景中，我们有时需要将已经训练好的模型部署在CPU环境中运行。本文将介绍如何使用PaddleNLP框架在CPU上使用在GPU上训练的模型，并提供实际代码示例帮助您顺利完成这一过程。
## 背景
PaddleNLP是一个基于飞桨(Paddle
Semantic Kernel 是 Microsoft 开源的一款 SDK（软件开发工具包），用于构建基于大语言模型和 AI 服务 的应用程序。它旨在帮助开发者更轻松地将 AI 模型与自定义功能、外部数据源和业务逻辑集成在一起，从而实现更强大、更智能的应用程序。一、Semantic Kernel 的核心概念Kernel 核心组件Plugins（插件）Prompts（提示）Functions（函数）
# NLPIR汉语分词的权重计算
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，尤其是中文信息处理，分词是基础且至关重要的任务之一。中文文本没有明确的单词分隔符，因此分词算法的精确性对于后续的文本分析、信息检索、机器翻译等任务都有着深远的影响。NLPIR（中文信息处理系统）作为一个开源的中文文本处理工具，其中的汉语分词算法采用了基于统计的方法来计算词语的权重。本文将详细探讨NLPIR汉语分词的权重
# NLP 词向量热力图的绘制与实际应用
## 引言
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支。随着深度学习的发展，词向量（word embeddings）的应用日益普遍。词向量通过将词语映射到高维空间中，使得计算机能够更好地理解词语之间的语义关系。在实际应用中，我们常常需要对这些词向量进行可视化，以便直观地理解其特征。热力图是其中一种有效的可视化表示方式。本文将介绍如何绘制NLP词
# 教你实现NLP共指解析
共指解析是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它的目标是确定文本中不同词语或短语是否指代同一事物。本文将带你逐步理解和实现共指解析的过程，帮助你掌握这一技术。我们将通过表格概述整个流程，并提供相应的代码示例和注释。
## 流程概述
首先，我们先了解一下实现共指解析的基本流程，具体步骤如下：
| 步骤 | 描述
# 自然语言处理中的正则表达式
正则表达式（Regular Expression，简称 regex 或 regexp）是用于匹配字符串的一种强大工具。在自然语言处理（NLP）领域，我们常常需要对文本数据进行清洗、解析和特征提取，正则表达式便成为实现这些功能的重要工具之一。
## 正则表达式的基本概念
正则表达式通过定义特定的模式来描述字符串的特征，这使得我们能够简单而高效地搜索、替换和处理文
# 对比学习在自然语言处理中的应用
自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要一环，近年来在对比学习的推动下得到了显著的发展。对比学习是一种自监督学习的方法，通过比较样本之间的相似性，来学习有意义的特征表示。在这篇文章中，我们将探讨对比学习的基本概念、在NLP中的应用，以及如何在Python中实现简单的对比学习模型。
## 对比学习的基本概念
对比学习的主要思想是通过将相似的样本拉近并将不相似
前段时间项目要求添加一个答题功能，所以答题之前，要求创建答题题库。网上找了许多关于答题功能，最终，形成如下图所示答题要求，但适用于单选题和多选题，填空题不适用。 1.点击【新增答题类型】，创建答题选项，此处答题选项个数做了限制，不能超过8个。 2.根据正确答案选项个数决定该道题是否为多选题，若正确答案只有一个即为单选题，否则是多选题 3.可以根据需要删除对应的答题选项，添加新答题类型 本次答题选项
k1视觉思考模型是kimi推出的k1系列强化学习AI模型，具备端到端图像理解和思维链技术，能够在数学、物理、化学等领域表现优异。本文详细介绍了k1视觉思考模型的功能、技术原理、使用方法及其在多个应用场景中的表现。
CosyVoice 2.0 是阿里巴巴通义实验室推出的语音生成大模型升级版，通过有限标量量化技术和块感知因果流匹配模型，显著提升了发音准确性、音色一致性和音质，支持多语言和流式推理，适合实时语音合成场景。
Megrez-3B-Omni 是无问芯穹开源的端侧全模态理解模型，支持图像、音频和文本三种模态数据的处理，具备高精度和高推理速度，适用于多种应用场景。