0. 0.1. Spring Boot 核心注解知多少？在《架构真经》开篇就提到了大道至简、分而治之，感觉 Spring Boot 的设计个人感觉也有点类似。其实，伴随业务的发展，系统的架构又何尝不是周而复始的经历着万物之始，大道至简，分而治之，衍化至繁的重构迭代的一个过程呢。那么，从全局上一览 Spring Boot 核心注解设计，会有何感想？上图是结合 Spring Boot 源码梳
基于NLP的文本纠错服务是一项重要的技术，它可以自动识别文本中的拼写和语法错误，并提供纠正建议。通过利用自然语言处理（NLP）技术，我们能够提升用户在使用文本输入时的体验。接下来，让我就如何构建“基于NLP的文本纠错服务”进行详细的记录和分享。
### 环境配置
在开始构建NLP文本纠错服务之前，我配置了所需的开发环境。以下是我使用的工具和其版本：
1. Python 3.8
2. Tens
离线部署hanlp相关的项目是一个相对复杂的任务，但通过正确的步骤和准备，能够有效地解决问题。以下是此次部署的详细过程。
## 环境准备
### 软硬件要求
在进行离线部署前，需要确保以下的软硬件环境符合要求：
- **硬件要求**：
- CPU: 至少4核心
- RAM: 至少16GB
- 硬盘: 至少100GB可用空间
- GPU（推荐）：具有CUDA支持的NVIDIA
写在前面pip 是 Python 的包管理工具，在 Python 开发中必不可少。作为一名python菜鸟，本文在踩坑无数的基础上尽可能详细地解释pip的安装过程。在安装之前需要明确两点：1.pip的安装并不是在python环境下安装的，需要在命令提示符窗口（CMD）内通过命令安装；2.pip对于python拓展包的管理同样不是在python环境下运行的，也是需要在CMD窗口输入命令进行管理。即p
在Jenkins中，JNLP（Java Network Launch Protocol）端口通常用于连接代理节点以支持动态代理。默认情况下，JNLP端口为50000，然而在某些情况下，我们可能需要修改这个端口。本文将详细记录在Jenkins启动时修改JNLP端口的问题解决过程，包含环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦及部署方案等内容。
## 环境配置
首先，我们需要建立Jenkins
在本文中，我们将一同探索如何安装和配置 NLPIR，一个强大的中文分词工具。为了确保我们不遗漏任何步骤和细节，我会涵盖关于环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用的所有内容。
## 环境准备
在开始安装 NLPIR 之前，请确保您的环境满足以下依赖：
### 前置依赖安装
确保你已安装以下软件：
- Python 3.x
- Java 1.8 或更高版本
- Maven
jiaguimport jiagudir(jiagu)['__builtins__',
'__cached__',
'__doc__',
'__file__',
'__loader__',
'__name__',
'__package__',
'__path__',
'__spec__',
'analyze',
'any',
'cluster',
'cut',
'cws'
简道云知识管理应用
企业只有通过建立知识库，才能够进行知识的有效整合，使知识转化，达到共创、共享和应用创新的目的。知识库是实现组织内外部知识沉淀，让知识在组织内外传播与应用，以达到将知识转变为组织内外认知的目的的知识库。从本质上讲，它是企业内部或外部知识的集合，可以帮助员工或客户及时搜索到想要的问题或疑问的答案。本篇文章讲的就是什么是知识库管理系统？如何搭建企业知识库系统平台？简道
在自然语言处理（NLP）领域，如何判定两句话的意思是否相同，是一个非常重要且具有挑战性的问题。随着语言模型和深度学习的发展，这一问题的解决方案也在不断演进。本文将详细探讨这一问题的背景、现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化的方法。
## 问题背景
在许多实际应用中，比如智能问答系统、文本摘要和搜索引擎等，判断两句话的语义相似度对用户体验至关重要。错误的相似性判断可能导致不相关的信息返回，
信息检索（Information Retrieval）是自然语言处理（NLP）中的一个核心问题。它的目的是从大量的信息中检索出最相关和有用的内容。在本文中，我将详细阐述如何在这个领域中解决问题的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦以及安全加固等方面。
### 环境配置
首先，在开始之前，我们需要确保我们的环境准备就绪。下面是为信息检索NLP配置的环境思维导图。
```m
hanlp语义角色标注是一种自然语言处理（NLP）技术，用于从句子中提取出事件的参与者及其在事件中所扮演的角色。这项技术在信息抽取、问答系统、机器翻译等多个领域具有广泛的应用。随着大规模数据和计算能力的提升，hanlp作为一个开源的自然语言处理工具包，逐渐受到关注。在这篇博文中，我将详细解析hanlp的语义角色标注，包括其背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、选型指南以及生态扩展。
### 背
目录复习使用RNN的机器翻译GRULSTM复习Word2Vec：Glove：Nnet&Max-margin：，Multilayer Nnet&Backprop：，RNN：，Cross Entropy：Mini-batch SGD：使用RNN的机器翻译红圈所示特征表示必须能捕捉整个原文短语的语义，但是RNN无法记住太久之前的事情，大概五六个单词就到极限了。所以这不是个实用的模型。在这
在基于PADS Layou完成电路板的Layout工作后，如果后期需要手工焊接电路板，除位号图（通常为PDF格式的元器件位号，如R10，C10等）外，我们最好多导出一份焊接图（通常为PDF格式的元器件的值，如10k，0.1uF/50V等）给电路焊接人员。通常元器件的位号已经存在于PCB中，手动排列整齐后导出即可。下面给出PADS Layout中导出焊接图的方法如下：1 在 Layout处于活动窗口
Ref： 命名实体识别（Named Entity Recognition）命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是 NLP 里的一项很基础的任务，就是指从文本中识别出命名性指称项，为关系抽取等任务做铺垫。狭义上，是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体（时间、货币名称等构成规律明显的实体类型可以用正则等方式识别）。当然，在特定领域中，会
前几天在电视上看到百度小度参加综艺节目，它进行了一些与人的互动，感觉比较有趣。正好也在做这方面的系统，就对百度小度的实现原理进行一些猜测。由于目前主要做语义方面的工作，所以只对语义方面的实现进行猜测，对于语音识别不进行分析。百度小度在节目上做的主要是两类事情，第一类是知识问答，例如诗词的上句，找到下一句；第二类是根据语音指令进行操作，例如计时、转向。第一类问题的解答需要使用较多的语义技术，这里将进
9.2.1 Boosting是什么Boosting是一类算法的统称，翻译成中文为“自适应”算法，它们的主要 特点是使用一组弱分类器通过“迭代更新”的方式构造一个强分类器。在每轮 迭代中会在训练集上产生一个新的弱分类器，然后使用该弱分类器对所有样本 进行分类，从而评估每个样本的重要性。从中文名可以看出来，Boosting算法 的每轮学习都会根据数据调整参数，不断提升模型的准确率。 Boosting算
google 出品, 基于 encoder-decoder 架构的 seq2seq 自然语言翻译模型. paper 见参考[1]. 创新之处是弃用 RNN,CNN 这样的结构, 采用 self-attention 与 positional-encoding 来简化结构, 加速训练, 并提升效果, 取得了 SOTA 成绩. 是后续 GPT 系列的基石之作!一. BLEU 评测指标BLEU, BiLi
1、简介
1.1 OpenStreetMap地图
https://openstreetmap.org/
https://extract.bbbike.org/
Openstreetmap是一种开源地图，简称osm。其包含图层主要有高速公路、铁路、水系、水域、建筑、边界、建筑物等图层。地址为：https://openstreetmap.org
2、安装插件
插件 》管理并安装插件》在
许多用户在安装Stanford CoreNLP后，发现自己在调用该工具时出现了各种问题，包括环境配置不当或依赖库缺失等。在这篇博文中，我将详细记录如何解决“为什么安装了StanfordCoreNLP还是不能用”的问题，涵盖从环境准备到扩展应用的各个方面。
## 环境准备
在安装Stanford CoreNLP之前，我首先确认了我的软硬件要求。Stanford CoreNLP支持多种操作系统，并
在当今的技术环境中，NLP（自然语言处理）文本标注工作逐渐成为一个热门话题。我时常会被问到，“做NLP文本标注工作难吗？”实际上，这是一项相对复杂但又充满挑战与机遇的任务。以下是我整理的一些步骤和体会，帮助大家更好地理解如何高效地完成这项工作。
## 环境预检
首先，我们需要明确系统要求。下面是我整理的系统要求表格，包括所需的操作系统、RAM、CPU等硬件配置。
| 项目
在自然语言处理领域，分词是信息提取和文本分析的根本步骤。而在 Java 环境下使用 HanLP 训练分词器，能够带给我们更多的灵活性与性能。因此，了解如何进行 HanLP 分词器的训练，以及在不同场景中应用，是我们掌握分词技术的重要一步。
### 适用场景分析
分词技术在信息检索、文本分析、情感分析等多个场景中有广泛应用。例如，在社交媒体分析中，实时分析用户评论中的情感倾向。在法律文书归档中，
PaddleNLP 是一个强大的自然语言处理框架，它能够帮助开发者实现多种 NLP 任务。然而，许多新手在使用 PaddleNLP 时会遇到各种问题，导致无法顺利运行程序。为了更好地帮助大家理解和使用 PaddleNLP，我决定整理出一篇关于如何有效使用 PaddleNLP 的博文，涵盖从问题背景到预防优化的各个方面。
在当今的数据驱动业务环境中，自然语言处理被广泛应用于聊天机器人、情感分析、文
在当今的数字化时代，自然语言处理（NLP）已经成为了一种重要的技术手段，广泛应用于情感分析、意见挖掘等领域。情感识别技术不仅可以帮助企业了解用户情绪，还可以优化产品开发和用户体验。本文将详细探讨如何进行NLP情感识别测试的过程。
### 背景定位
在技术发展的背景下，企业需要快速分析用户反馈，以做出更好的商业决策。通过情感识别，企业能够在大量文本数据中提取情感信息，从而减少反应时间，提高市场竞争
在当今的人工智能领域，自然语言处理（NLP）正扮演着越来越重要的角色。特别是在语义相似度模型的应用中，它们能有效地帮助我们理解和比较不同文本之间的相似性。本文将围绕构建和部署“nlp 语义相似度模型”的全过程进行详细探讨。
## 环境预检
在构建语义相似度模型之前，我们首先需要进行环境预检。此步骤确保我们的系统满足所有依赖要求。
首先，我们来看看兼容性分析，通过四象限图来展示各个依赖库之间的
童话小说 NLP 语料库是为自然语言处理（NLP）领域提供数据支持的重要组成部分。为了更好地训练模型和开发应用，需要建立一个高质量的童话小说语料库，但在构建过程中，我们遇到了多种技术挑战。
## 问题背景
在构建童话小说 NLP 语料库的过程中，用户希望将来自不同文化的童话故事进行整合和处理。该语料库将用作文本生成、情感分析和故事理解等 NLP 任务。
假设我们拥有不同语言和格式的童话故事，
NLPIR词库是基于自然语言处理的开源词语分词工具，广泛应用于中文信息检索和文本处理等领域。然而，在实际使用过程中，NLPIR词库也面临着各种技术痛点，包括分词精度不足、用户体验不佳以及高并发处理能力有限等问题。为了有效解决这些痛点，我们进行了系统性的改进与优化，下面就详细介绍这一过程的各个环节。
## 背景定位
在项目初期，我们遇到了不少技术债务。通过分析，发现分词算法在处理复杂句子和多义词
在现代的NLP（自然语言处理）应用中，实现针对时间、地点、人物等通用实体及工单要素的信息抽取是极其重要的。本文将详细介绍这个过程，包括环境准备、分步操作、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，需要确认我们所用的软硬件环境是否符合要求。
### 软硬件要求
| 组件 | 最低要求 | 推荐配置 |
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在Python的自然语言处理（NLP）领域，`SnowNLP`是一个非常有用的工具，它可以轻松处理中文文本。下面我们将探讨如何安装`SnowNLP`包的过程，涵盖从问题背景到预防优化的完整过程。
### 问题背景
在使用Python进行自然语言处理时，`SnowNLP`包为处理中文文本提供了丰富的功能，包括情感分析、文本分类和关键词提取。然而，在实际的项目中，很多开发人员在尝试安装`SnowN
机器学习实践：提取文章摘要1、实验描述本实验利用自然语言处理提取新闻摘要：“关键字提取”算法和TextRank算法完成新闻摘要提取，旨在理解这两种算法的摘要原理和代码逻辑，从而掌握能够对自然语言文件进行处理的能力实验时长：90分钟主要步骤：关键字摘要原理关键词摘要代码编写TextRank摘要算法原理TextRank摘要代码编写2、实验环境虚拟机数量：1系统版本：CentOS 7.5Python版本
关于编译原理这块之前根本没有涉及过，这次要用到这里的知识就需要来接触一下这里的内容。编译原理顾名思义就是处理高级语言，使之称为计算机能够识别的语言（低级语言）的原理。而文法呢？就是用来描述程序设计语言的方法。类似佛法,用来描述佛家的诵经禅道的规则的。不用去纠结这个名字，知道这个含义，足以。文法概念终结符和非终结符 &nb