初入NLP领域的一些小建议李纪为 ACL2019投稿刚刚落幕，投稿数超过了2800篇，可以说是历史以来最盛大的一届ACL。在深度学习的推动下，自然语言处理这个子领域也逐渐被推上人工智能大舞台的最前列。 最近在跟同学的邮件、或者知乎留言中的交流中，不少同学尤其是刚入（jin）门（keng）的同学，提到了深度学习背景下做NLP科研的很多迷茫。基本可以归纳为如下几点：如今一个模型，几十行TensorFl
一、 NLP学习难度1、语言本身的复杂性，想要机器能理解语言是很困难的。 2、语境相关性，不同的语句，在不同的情景中的语义有可能是一样的。给机器理解语句带来更大的困难。 3、抽象概念联系，有些语句需要相关概念联合起来才能理解其真正语义。二、NLP解决的五个基本问题1、分类问题，比如文本分类 2、匹配问题，比较常见的就是检索，检索与某句话类似的话或者是与它相关的回答，这个就是匹配。 3、翻译问题，类
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2023-07-31 23:16:17
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# NLP模型测评难度解析
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一个重要的分支，其应用涵盖了文本分类、情感分析、机器翻译等多个领域。在NLP领域中，NLP模型的评估和测评是至关重要的环节，它可以帮助我们了解模型的性能、准确度和可靠性。然而，NLP模型的测评难度也是不可忽视的，下面我们将从不同角度来解析NLP模型测评难度。
## NLP模
原创
2024-04-13 05:27:54
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### NLP学习难度大吗？
自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，涉及与人类语言的互动。入门NLP可能会让人感到迷茫，但只要掌握好方法和步骤，学习的过程将会变得清晰和高效。以下是学习NLP的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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# CV与NLP：哪个更具挑战性？
计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）是人工智能领域的两个重要分支。二者都致力于让机器更好地理解和处理人类的感知和沟通，但它们的应用场景、技术实现和实际困难各不相同。本文将探讨CV与NLP的难度，并通过代码示例、类图和状态图来帮助阐明观点。
## 计算机视觉（CV）简介
计算机视觉旨在使机器能够识别和理解图像和视频中的内容。这涉及多个任务，包括图像分类
1 介绍NLP1.1 NLP有什么特别之处？人类的语言是一个专门用来传达意思的系统，而不是由任何一种物质表现所产生的。在这方面，它与视觉或其他任何机器学习任务有很大区别。大多数单词只是语言外实体的符号，而语言符号可以被编码成多种形式，比如声音、手势、文字等连续的信号。1.2 NLP任务举例从语音处理到语义解释和语篇处理，自然语言处理任务的level是不同的。不同level如下：简单：拼写检查关键词
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2023-10-25 22:17:43
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本文是基于 Advances in Multi-turn Dialogue Comprehension: A Survey。这是一篇综述论文，我也顺便总结一下像我一样的小白，怎么读综述好一些。我读综述是为了快速切入某领域，比如我以前做的是跨模态检索，现在要进入对话系统，那么我可以去读几篇综述，来了解当前该领域的研究进展和主流方法。在找综述时，不应该查找过于具体的细分方向，可以从大角度出发，不仅论文
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2023-11-27 04:56:47
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# 自然语言处理（NLP）研究的难度与挑战
自然语言处理（NLP）是人工智能和计算机科学的一个重要分支，致力于使计算机能够理解、解释，并生成自然语言。NLP的研究领域广泛，涵盖语音识别、文本分析、机器翻译等。然而，很多人对NLP的难度产生疑惑，常常会问“nlp和自然语言处理哪个难度大”？在本篇文章中，我们将对这个问题进行深入探讨，并通过代码示例演示一些基本的NLP技术。
## 自然语言处理的多
原创
2024-10-26 03:56:42
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文章目录NLP训练营学习记录(一)理解性小案例：机器翻译概率语言模型优化自然语言处理的四个维度算法复杂度归并排序以及Master Theorem（主定理分析）P、NP hard、NP complete问题斐波那契数的计算（介绍递归算法的时间复杂度）递归实现循环实现（将递归问题转化为DP问题）基于检索的问答系统的搭建（做NLP的流程介绍）问答系统介绍文本处理切词前向最大匹配（forward max
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2023-10-05 10:17:14
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SpringCloud 文章目录SpringCloud1、springcloud入门概述1.1、SpringCloud是什么1.2、SpringCloud和springboot的关系1.3、dubbo和SpringCloud技术选型1、分布式+服务治理dubbo2、dubbo和SpringCloud对比3、SpringCloud能干什么？4、SpringCloud怎么看版本号？ SpringClo
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2024-09-09 09:29:18
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目录1. 文本匹配任务原理1.1. 文本匹配的定义2. 文本匹配的原理2.1. 表示2.2 匹配2. 代码实践2.1. 方法之SpaCy2.2. 方法之Sentence Transformers2.2.1. 得到句子的Embedding向量2.2.2. 根据句子的embeding向量，计算句子的距离，有三种方法。2.3. 方法之TFHub Universal Sentence
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2023-10-07 19:16:15
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NLP是什么? NLP是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科。NLP由两个主要的技术领域构成：自然语言理解和自然语言生成。自然语言理解方向，主要目标是帮助机器更好理解人的语言，包括基础的词法、句法等语义理解，以及需求、篇章、情感层面的高层理解。自然语言生成方向，主要目
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2023-10-31 10:46:02
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【PMP的难度】—— 剖析PMP考试及其挑战
项目管理专业人士（PMP）认证已经成为项目管理领域公认的全球标准。对于希望提升项目管理技能和知识的人来说，PMP认证是一个重要的里程碑。然而，获得PMP认证并不容易，需要经历一系列的挑战。其中，PMP考试就是最大挑战之一。这篇文章将深入探讨PMP考试的难度，帮助考生做好充分的准备。
首先，从通过考试的角度来看，PMP的难度不容忽视。PMP考试时间为
原创
2023-11-16 16:08:33
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送温暖场，早知道用小号打了。
送温暖场。最后一题没写纯属脑抽了。A - Omkar and Bad Story不难发现有负数时一定无解。其余时候最简单的构造就是输出 \(0,1,2,\cdots,200\)。时间复杂度 \(O(n)\)。code#include <bits/stdc++.h>
const int MX = 1e5 + 23
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2024-09-22 18:54:25
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上前几节我们简单介绍了命名体识别的算法，其实主要的方法就是HMM和CRF了，因为可以转换为标注问题，这里都可以使用HMM和CRF，本节我们将介绍另外一个重要的知识点即词性标注，同样的在宗老师的书里都有详细的讲解，这里就简单的讲解一下，那么我们下面就开始：Part-of-speech，是重要的基础性工作，为后续的句法分析等进一步工作提供基础。分词，命名实体识别，词性标注并称汉语词法分析“三姐妹”。词
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2023-11-18 21:52:38
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Python编程语言由于自身具有的清晰、简略等特点受到了不少人的喜欢，而且Python语言对于IT从业者来说是非常不错的选择。对于初学者来说，学习Python语言相对于来说更加简单上手，而且Python可以应用的范围是非常广泛的，也提高了市场需求量的增加。Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic
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2023-12-04 17:09:00
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NLP-Tokenization BOW TF-IDF 学习笔记标识化 Tokenization基础概念One-hot encoding 独热编码N-grams 标识Stopwords 停顿词Normalization 标准化处理CASE Folding 大小写还原Stemming 提取词干Lemmatization 词形还原文本向量化和词袋模型词袋模型Bag of WordsTF-IDF与主题
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2023-10-23 23:22:05
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Transformer是现在NLP领域最大的网红特征抽取器，基本现在所有的前沿研究都基于Transformer来做特征提取。《Attention is all you need》Transformer是一个用于机器翻译的编、解码器结构，这也是它为什么叫Transformer的原因。因为在序列编码中强大的特征提取能力和高效的运算特性，Transformer被从编、解码结构中抽离出来，NLP中目前最流
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2023-09-05 14:45:22
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深度学习第二十章 NLP概述一、自然语言处理基本概念1. 什么是NLP？NLP是Natural Language Processing（自然语言处理）简写，NLP常见定义有：
定义一：自然语言处理是计算机科学与语言中关于计算机与人类语言转换的领域。 – 中文维基百科定义二：自然语言处理是人工智能领域中一个重要的方向。它研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法。 – 百度百
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2023-08-21 09:48:48
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在之前的文章中介绍了NLP实际应用后，今天给大家介绍一下Python NLP相关的库。这些库可处理各种NLP任务，以及其他诸如情感分析，文本分类等任务。Python中最著名的NLP库包括自然语言工具包(NLTK)，Gensim和TextBlob。scikit-learn库还具有NLP相关功能。NLTK(http://www.nltk.org/)最初是出于教育目的而开发的，现在也广泛用于工业中。有一
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2023-08-07 20:34:33
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