人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。百度百科是这样介绍的：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。下面我将用技术的层面解释人工智能的实现：一般人工智能会用到ASR和NLP技术以及其他方面的技术：ASR技术：语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，
NLP简述 自然语言语言处理（简称NLP）是目前应用最广的领域，从大的方面来看包括语音识别、语音合成、机器翻译、词性标注、实体识别、情感分析、推荐系统、信息检索、数据挖掘、文本分类、文本挖掘等领域。目前NLP技术的应用包括两种，一种是传统的机器学习技术，现在最新的技术是采用各种算法集成的技术；另一种是目前比较火的深度学习技术。比如在机器翻译(MT)方面，在最开始就利用的是传统的机器学习技术，比如常
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2023-09-18 19:56:26
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PMP是什么简称——全面解析PMP考试与认证
PMP，全称为Project Management Professional，中文名为项目管理专业人士资格认证。它是由美国项目管理协会(PMI)发起的，在全球范围内都备受认可的项目管理专业人士资格认证。PMP认证是项目管理领域中的一项重要认证，它验证了项目管理专业人员在项目管理知识和实践方面的能力和经验。
一、PMP认证的价值
PMP认证的价值在
目录1.1 dB的诞生背景1.2 dB的定义1.3 dB的应用1.4 dBA1.5dB叠加参考文章：1.1 dB的诞生背景dB是英文“decibel”的简写，其中deci表示十分之一，Bel表示“贝”。Decibel，分贝就是十分之一贝。 “贝”是“贝尔”的简称，是以杰出科学家Alexander Graham Bell的名字来命名的单位。贝尔在1876年获得了电话发明的专利，并在电话的应用和发展上
NLP一些常见的专有名词（持续跟新中……）词性是词语在句子中扮演的语法角色，也被称为词类（Part-Of-Speech,POS）词性标注（POS Taging)任务是给定一个句子，输出句子中每个词相应的词性。句法分析（Syntactic Parsing）的主要目标是给定一个句子，分子句子的句法成分信息，例如主谓宾定状补等成分。最终的目标是将词序列表示的句子转换成树状结构，从而有助于更准确地理解句子
目录一、Noisy Channel Model二、语言模型1.句子的概率2.马尔科夫假设3.语言模型：N-gram①Unigram②Bigram4.计算语言模型的概率5.评估语言模型6.平滑①拉普拉斯平滑②Interpolation一、Noisy Channel Model该模型就是自然语言处理中常用的模型，它是根据贝叶斯定理得来的，用于把信号源转换成文本，信号源可以是多种，可以适用于多个场景。比
项目集成管理（简称集成管理）在软考中的重要性与实践应用
随着信息技术的飞速发展，软件行业对于项目管理的要求也越来越高。在这一背景下，项目集成管理（简称集成管理）作为一种全面、统一的管理方法，日益受到关注。本文将围绕项目集成管理的概念、原则、方法在软考中的应用价值等方面展开讨论。
一、项目集成管理的概念与内涵
项目集成管理是指在项目生命周期内，对项目范围、时间、成本、质量、人力资源、沟通、风险
【PMP是什么的简称】—— 深入解析PMP考试与认证
PMP，即项目管理专业人士（Project Management Professional）的简称，是项目管理领域全球公认的最高级认证。PMP认证表明持证者具备了有效实施项目管理的能力，这一认证在全球范围内广受认可，为项目管理从业者提供了职业发展的有力支持。
一、PMP认证的价值
PMP认证是项目管理能力的象征，它不仅代表了持证者在项目管
PMP是Project Management Professional的缩写，即项目管理专业人士。PMP认证是全球范围内最受认可的项目管理专业人士资格认证，它代表着项目管理领域的最高水平。PMP认证证明持有人在项目管理方面具备系统的理论知识、丰富的实践经验和高效的项目管理能力，能够为全球各行各业的项目提供高质量的服务。
PMP考试是一项严格的认证考试，要求考生在规定的时间内完成180道选择题，考
SnowNLPSnowNLP是一个功能强大的中文文本处理库，它囊括了中文分词、词性标注、情感分析、文本分类、关键字/摘要提取、TF/IDF、文本相似度等诸多功能，像隐马尔科夫模型、朴素贝叶斯、TextRank等算法均在这个库中有对应的应用。如果大家仔细观察过博主的博客，就会发现博主使用了摘要提取这一功能来增强博客的sEO，即通过自然语言处理(NLP)技术，提取每一篇文章中的摘要信息。因为SnowN
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2023-08-14 14:20:30
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[NLP初步] NLP是Natural Lanuage Process的缩写。搜索引擎可以通过关词匹配和完成很多的任务, 比如话题搜索(搜索包含律师, 法院, 控告等词的文档), 但是搜索引擎无法理解"给我找出所有有关在1986年到1990年之间尝试过但最终失败且金额超过100W美金的项目报告文档"这样的查询。为了完成这样的查询, 必须通过NLP技术从文档中提取出有效的信息。另外, 有些机器翻译
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2023-09-13 21:02:56
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引言 新整理的最新论文又又来了，今天继续分享十篇今年最新NLP顶级论文，其中主要包括模型水印添加（想法新颖，一个不错的方向，强烈推荐仔细看一下）、状态空间模型在语言建模中的应用、指令元学习、大型模型训练效率提升（CiT可显着加快训练速度）、大模型到小模型推理能力转移(较小模型的准确性从8.11%提高到21.99%)、大模型简化（权重数量至少减少50%）、对话模型合规检测等。模型添加水印 大型语言
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2023-09-14 12:30:55
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1、基本术语： （1）分词 分词常用手段：基于字典的最长串匹配，但歧义分词很难。比如：美国/会/通过法案。美/国会/通过法案。 （2）词性标注 词性：动词、名词、形容词等 目的：表征词的一种隐藏状态，隐藏状态构成的转移就构成了状态转移序列。比如：我/r爱/v中国/ns。其中，ns代表名词，v是动词，ns，v都是标注。 （3）命名实体识别 指从文本中识别具有特定类别的实体（通常是名词），例如人名、地
1.什么是NLP？ 人与人、人与计算机交互中的语言问题。 能力模型，通常是基于语言学规则的模型，建立在人脑中先天存在语法通则这一假设的基础上，认为语言是人脑的语言能力推导出来的，建立语言模型就是通过建立人工编辑的语言规则集来模拟这种先天的语言能力。又称“理性主义的”语言模型。 应用模型，根据不同的语言处理应用而建立的特定语言模型，通常是基于统计的模型。又称“经验主义的”语言模型，使用大规模真实语
NLP:命名实体识别（NER）1.NER相关简介1.1概念1.2分类2.关于NER的方法（概述）2.1基于规则的方法2.1.1概念相关2.1.2优缺点2.2基于模型的方法2.2.1基于传统机器学习的方法（主要）2.2.2基于深度学习的方法（主要）2.3混合方法3.中文NER 的难点（主要） 1.NER相关简介1.1概念命名实体识别(Named EntitiesRecognition, NER)是
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2023-08-16 05:06:27
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文章目录关于 NLP发展基础任务应用NLG & NLU自然语言生成 NLGNLP 的挑战资料 关于 NLPNLP：Natural Language Processing，自然语言处理。 NLP 是 AI 的一个子领域。NLP： 自然语言处理，数据是文本。 CV： 计算机视觉，数据是图像。发展萌芽期（1956年以前） 贝叶斯方法、隐马尔可夫、最大熵、支持向量机……，主流仍为基于规则的理性主
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2023-06-30 22:29:31
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NLP是什么而在计算机领域， NLP（Natural Language Processing），也就是人们常说的「自然语言处理」，就是研究如何让计算机读懂人类语言。这包括，既要能让计算机理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的深层的意图、思想等。 所以，这项技术往往体现了人工智能的最高任务与境界，也就是说，只有当计算机具备了理解自然语言的能力时，机器才算实现了真
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2023-06-01 15:48:15
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**软考是什么的简称**
当我们提及“软考”时，我们实际上是指“全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试”的简称。这是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部领导下的国家级考试，其目的是对全国范围内从事计算机应用技术、软件、网络、信息系统和信息服务等专业技术人员进行系统的、科学的、公正的评价和认证。通过软考，可以培养和选拔出一批具备专业知识与实践经验相结合的复合型人才，推动我国信息技术产业
目前深度学习的NLP存在一些局限性，比如通过自监督学习学得一个很好的模型真正理解语言的奥义（需要大量的标注信息） 第一个难题就是没有一个模型可以在所有的任务上取得好效果，之前提到的dynamic memory network就是为了来解决 这个问题的 第二个难题是没有办法共享多任务之间的参数，也就是说没有办法用一个模型去jointly训练多任务 下面这篇论文是为了解决上面这个问题的：其中第三部分的
一、意图识别应用领域1、搜索引擎
2、对话系统：基于意图识别了解用户想要什么 业务 或者 闲聊，并采用不用的子模型来处理
1.1 闲聊
技术：闲聊机器人需要有较高的召回率，因此常常用：seq2seq + attention / transformer / bert ....
1.2 基于业务，例如 电商、买票、查询天气
