# NLP 模式匹配入门指南
## 引言
自然语言处理（NLP）是一项关于如何处理和理解自然语言的技术。模式匹配是 NLP 中的一个基础任务，涉及到通过特定的规则从文本中提取信息。本文将带领初学者了解 NLP 模式匹配的基本流程，并提供具体的代码示例和详细解释。
## NLP 模式匹配流程
我们将分步进行 NLP 模式匹配的实现。整个过程可以用以下流程图表示：
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# HanLP槽位填充技术详解
随着自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，槽位填充作为一种重要的任务在对话系统中显得尤为关键。特别是在智能助手和客服机器人中的应用，槽位填充能够有效提取用户意图中的关键信息。本文将介绍HanLP库中的槽位填充功能，并给出代码示例帮助您理解其具体应用。
## 什么是槽位填充？
**槽位填充**是从用户输入中提取特定信息的过程。这些特定信息通常被称为“槽位”，在智
# 使用 BosonNLP 实体识别的入门指南
## 引言
实体识别任务是自然语言处理（NLP）中的一个重要组成部分，能够从文本中标识出特定的信息，例如人名、地名、组织等。BosonNLP提供的 API 为实现这一功能提供了简单而高效的方案。本文将逐步教你如何利用 BosonNLP 实现实体识别。
## 流程概览
在开始之前，让我们先来看一下基本的流程：
| 步骤 | 描述
# 自然语言处理中的英文纠错技术
在人工智能的众多应用领域中，自然语言处理（NLP）无疑是一个热门研究方向。英文纠错，作为NLP的一部分，主要致力于检测和修正语言中的拼写、语法及风格错误。本文将介绍英文纠错的基本概念、常用技术及其实现代码示例，最后展示一个项目的甘特图。
## 一、英文纠错的基本概念
英文纠错可以分为两大类：拼写纠错和语法纠错。拼写纠错主要关注单词的正确拼写，而语法纠错则着重
## 北京语言大学的自然语言处理（NLP）研究现状与应用
在当前人工智能快速发展的背景下，自然语言处理（NLP）成为了一个备受关注的研究领域。作为中国顶尖的语言学和人文学科研究机构之一，北京语言大学在NLP领域的研究和应用取得了显著的成果。本文将探讨北京语言大学的NLP研究现状，并通过一个实际问题示例，展示其在文本分类中的应用。
### 北京语言大学的NLP研究现状
北京语言大学的NLP研究
# 如何实现NLP中的Token化
在自然语言处理(NLP)中，Token化是一个重要的步骤，它将输入文本分割成更小的单元，这些单元称为Token。Token可以是单词、短语或符号，具体取决于具体的应用场景。本文将以简单易懂的方式引导你完成Token化的实现过程。
## 流程概述
在实现Token化的过程中，我们将遵循如下基本步骤：
| 步骤 | 说明
该文章描述了如何在 EdgeX 中使用 Kuiper 规则引擎，根据分析结果来实现对设备的控制。为了便于理解，该文章使用 device-virtual示例，它对device-virtual服务发送的数据进行分析，然后根据由Kuiper规则引擎生成的分析结果来控制设备 。 场景 在本文中，将创建并运行以下两条规则。监视Random-UnsignedInte
EXAONE 3.5 是 LG AI 研究院推出的开源 AI 模型，擅长长文本处理，能够有效降低模型幻觉问题。该模型提供 24 亿、78 亿和 320 亿参数的三个版本，支持多步推理和检索增强生成技术，适用于多种应用场景。
DeepSeek-V2.5-1210 是 DeepSeek V2.5 系列的最终版微调模型，支持联网搜索功能，具备在数学、编程、写作和角色扮演等领域的能力提升。本文将详细介绍该模型的功能、技术原理及应用场景。
Class Definitions and the Class Dictionary自定义类和字典类Every class has a definition that specifieswhat members (properties, methods, and so on) it contains as well as class-widecharacteristics (such as sup
“逻辑思维”这个词，很多人会对它敬而远之。因为大多人，也包括我在内，我们这些并没有天生才智的人来说，似乎总认为这是自己不擅长的领域。
这4年前在网上突然出现了一档脱口秀节目，叫做《罗辑思维》，一个姓罗的胖子每次都在视频跟大家分享他刚刚学到的知识。从天文地理、到人文历史，再到科技领域，无所不谈。我们突然间发现，原来逻辑清晰的思考一个问题，并非理科生的专长。我们大多数人只是从来没有尝试过去认真的思考
电子证据的范围十分广泛，存储于电脑硬盘、手机ROM、以及其他电子存储介质的能够证明案件事实的一切证据都是电子证据。是指借助现代信息技术和电子设备形成的一切证据，或者以电子形式表现出来的能够证明案件事实的一切证据。电子证据也是一种证据，因此也要满足《最高人民法院关于民事诉讼证据的若干规定》中规定的合法性、真实性、关联性。1、电子证据合法性收集电子证据的主体必须具备法律所赋予的权限，在收集的过程中，不
NLP是人工智能的一个子领域，作为AI产品经理，我们至少要知道NLP是什么，它能做什么事，这样我们就能获得一种解决问题的思维，将遇到的问题和方法连接起来。接下来我从“NLP是什么、能做什么、目前遇到的难题”三个方面来简单介绍下NLP。 一．什么是NLPNLP，中文叫自然语言处理，简单来说，是一门让计算机理解、分析以及生成自然语言的学科，大概的研究过程是：研制出可以表示语言能力的模型——
“zh_CN”与“zh-CN”前段时间，在做一个国际化的项目时，关于中文语言是用 “zh_CN” 形式还是 “zh-CN” 形式来表示，团队里出了点儿小分歧，借此机会也查了查资料，详细了解了有关规则。国际化与本地化国际化（Internationalization，通常被简称为 I18n）和本地化（Localization，通常被简称为 L10n）这两个词是那种常常见，好像已经很熟悉，其实真正要讲明
「引言」随着大数据技术和地理信息系统(Geographical Information Systems, GISs)的快速发展和广泛应用，地理编码技术在连接各领域非空间数据资源与空间数据方面起到越来越重要的作用。“地址”作为一种重要的包含空间信息的文本数据资源，记录了社会生产活动及人的行为活动对应地理空间信息，从而赋予非空间数据空间属性，在地理商业智能(GEO-BI)、城市治理、金融风控等领域有着
摘要体验过百度语音产品的你一定能感受到语音交互的魅力。在这里，我们以一个常用命令（打开、关闭、开始、停止）的语音识别任务为例，介绍一下如何利用HTK快速地建立这样一个语音命令识别系统，让电脑识别出你所说的简单命令。当然，如果要想识别任何其它的词，原理及过程也完全相同。 工具包介绍 HTK的全称是”Hidden Markov Model Toolkit”，是英国剑桥大学工程学院开发的隐马尔
介绍文本分类是一种监督机器学习方法，用于将句子或文本文档归类为一个或多个已定义好的类别。它是一个被广泛应用的自然语言处理方法，在垃圾邮件过滤、情感分析、新闻稿件分类以及与许多其它业务相关的问题中发挥着重要作用。目前绝大多数最先进的方法都依赖于一种被称为文本嵌入的技术。它将文本转换成高维空间中的数值表示方式。它可以将文档、语句、单词、字符（取决于我们所嵌入的形式）表示为这个高维空间中的一个向量。Fl
BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的masked language model（MLM），以致能生成深度的双向语言表征。BERT论文发表时提及在11个NLP（N
题目来源于LeeCode.28。题解转载于Carl，https://leetcode-cn.com/problems/implement-strstr/solution/dai-ma-sui-xiang-lu-kmpsuan-fa-xiang-jie-mfbs/。本题是KMP 经典题目。KMP的经典思想就是:当出现字符串不匹配时，可以记录一部分之前已经匹配的文本内容，利用这些信息避免从头再去做匹配
# 如何解决“pynlpir初始化错误”
在使用 `pynlpir` 这一中文分词库时，很多小白开发者可能会遭遇“pynlpir初始化错误”。本文将详细介绍如何解决这个问题，包括初始化错误的原因和解决流程。通过清晰的步骤和示例代码，你将能够快速解决常见的`pynlpir`初始化错误。
## 流程步骤
以下是解决“pynlpir初始化错误”的步骤：
| 步骤 | 描述
在如今的大数据时代，自然语言处理（NLP）正逐渐成为人工智能领域的重要一环。其中，时间和日期的解析是NLP的一大挑战，特别是在中文环境下，复杂的时间表达形式往往让这一任务变得尤为棘手。而今天，我们要向您推荐一个强大的开源项目——Time-NLP，它专为中文时间语义识别打造，能够帮助开发者更准确地理解和处理时间信息。项目介绍Time-NLP 是由复旦大学NLP研究团队开发并进行了深入优化的工具，它可
# 深入了解NLP大模型的面试知识点
近年来，NLP（自然语言处理）领域的深度学习模型取得了显著的进展。尤其是大模型如GPT-3、BERT等，成为了许多面试中关注的焦点。本文将探讨一些面试常见的知识点，并附上相关的代码示例。
## 1. 大模型的概念
大模型通常是指使用大量参数和数据训练而成的深度学习模型，能够高效地处理复杂的语言任务。例如，BERT通过Transformer结构来理解句子的
在看kaldi文档中对chain model的介绍时，其中反复提到了MMI、lattice free MMI、DNN-HMM这些关键词，之前一直都没搞懂MMI到底是什么东西，看了很多博客只能大概了解到应该是训练声学模型时的一个准则。而且前几天分别看了GMM和HMM，各自原理大概明白了，但是还不太清楚它们是怎么和语音识别联系起来的，今天特地看了几篇博客去了解了一下GMM、HMM具体是如何和语音识别联
# 使用 JNLP 和 Maven 在不同容器中的集成
在现代软件开发中，持续集成（CI）和持续交付（CD）已成为提高开发效率和软件质量的必要手段。在此过程中，工具的选择和配置至关重要。本文将探讨如何在不同容器中结合使用 JNLP 和 Maven，以改善构建和部署过程。
## JNLP 简介
JNLP（Java Network Launch Protocol）是一种用于在客户端和服务器之间建
# 实现被淘汰的NLP技术：一个初学者的指南
## 导言
自然语言处理（NLP）是AI领域的重要组成部分，其中曾经流行的技术如今可能因新方法的出现而被淘汰。然而，了解这些被淘汰的技术不仅对学习NLP至关重要，还能增强我们对新技术的理解。在这篇文章中，我将指导你实现一个简单的被淘汰的NLP技术示例，主要是基于规则的文本处理。我们将通过几个步骤来实现这个过程，并在每一步提供代码示例及其注释。
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# 朴素贝叶斯分类器文本分类预测
在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是一项重要的任务，它使我们能够将文本自动分类到不同的类别中。朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier，NBC）是一种广泛应用于文本分类的监督学习算法。它基于贝叶斯定理，并假设特征之间的独立性。本文将介绍朴素贝叶斯分类器的基本原理，以及如何在Python中实现文本分类的代码示例。
## 朴素贝叶斯分类器
# 教你如何实现“HannLP 词性表”
在现代自然语言处理（NLP）中，词性标注是非常重要的一步，它有助于理解文本的语义结构。HannLP 是一个强大的工具，可以帮助我们实现词性标注。本文将带你详细了解如何实现“HannLP 词性表”并逐步完成这一任务。
## 流程概述
以下是实现 HannLP 词性表的基本流程：
| 步骤 | 描述
# 教你实现 NLP TTS（自然语言处理文本到语音合成）
随着人工智能的快速发展，自然语言处理（NLP）和文本到语音（TTS）技术越来越受欢迎。今天，我将教你如何将这两种技术结合起来，创建一个简单的 NLP TTS 系统。无论你是刚入行的小白还是有一些编程基础的开发者，只要跟着我一步步来，就能轻松实现。
## 整体流程
在开始之前，我们先看一下实现 NLP TTS 的整体流程：
| 步骤
# 实现“2023 NLP工程师面试常见问题”的指南
## 引言
在当今的技术市场上，NLP（自然语言处理）工程师的需求日益提高。准备面试常见问题是每位应聘者必须经历的过程。本文旨在为刚入行的小白提供一个详细的指南，帮助他们实现“2023 NLP工程师面试常见问题”的准备流程。我们将通过分步骤的方式，结合代码示例和注释，使你能够深入理解每个步骤。
## 流程概述
在开始之前，首先我们需要明
# 如何使用PaddleNLP
PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的自然语言处理工具包，为开发者提供了异构模型、多种任务的支持和多种预训练模型。对于刚入行的小白来说，PaddleNLP可能会让人感到困惑。本文将为你详细介绍使用PaddleNLP的完整流程，包括步骤、所需代码以及每一步的解释。
## 流程概述
下面是使用PaddleNLP的基本流程，包含了一些重要