这里仅针对通用搜索框的常见测试点进行总结分享，实际工作中需结合搜索功能的背景业务需求及其他依赖条件来综合设计测试点。一、功能实现部分（1）如果支持模糊查询，搜索名称中任意一个字符是否能搜索到对于支持模糊查询的搜索框，测试搜索名称中的任意字符是否能够搜索到。例如，在一个商品列表的搜索框中，当输入”HUAWEI”时，查询出的结果应该包括“华为”，“HUAWEI Watch”等。如果没有搜索到，说明搜索
## 自然语言处理（NLP）功能列表
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能和计算机科学的一个重要分支，它使计算机能够理解、分析和生成自然语言。NLP的应用广泛，从简单的文本分析到复杂的对话系统，都是NLP的领域。本文将探讨NLP的主要功能，提供代码示例，并展示甘特图和序列图，以帮助更好地理解这些功能。
### 主要功能
NLP的功能可以分为
# 自然语言处理（NLP）功能清单与应用指南
自然语言处理（NLP）是一门涉及计算机与人类语言互动的技术。它旨在使计算机能够理解、解读、生成和响应自然语言。随着人工智能的发展，NLP的应用领域越来越广泛，包括文本分析、情感分析、机器翻译和聊天机器人等。在本文中，我们将探讨一些主要的NLP功能，提供代码示例，并展示如何使用这些功能。
## 1. 文本预处理
在进行任何文本分析之前，对文本数据进
?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?文章目录目录一、什么是Llama？二、Llama模型可以来做什么？编辑三、中文Llama模型的LORA四、Llama模型简单微调实现1、中文Llama模型的微调2、中文Llama模型的PEFT3、中文Llama模型的冻结五
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2023-08-21 12:44:47
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分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用分词 中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成 一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合 成词序列的过程。 中文/n 分词/n 是/v 其他/p 中文/n (信息,n) 处理/v 的 基础，搜索引擎、 机器翻译（MT）、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等，都 需要用到分词。词性标注
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2023-07-03 13:28:03
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目录1. 先决条件2. 理解Transformers架构3. BERT直觉4. ONNX模型5. 使用ML.NET实现5.1 数据模型5.2 训练该训练类是相当简单，它只有一个方法 BuildAndTrain它使用的路径，预先训练的模式。5.3 预测器5.4 助手和扩展5.4 分词器5.5 BERT预测方法进行几个步骤。让我们更详细地探索它。5.5 Program结论到目前为止，在我们的
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2023-08-14 14:45:17
65阅读
最近在研究NLP的相关知识，尤其是自然语言处理方面的，尝试了百度和腾讯的NLP之后，开始熟悉阿里的，但是全网都没有几篇相关博客（也可能是我搜索问题），幸好阿里的官方文档讲的够清楚，摸索着初步实现了，既然没有人写，那我就初步记录一下吧（PS：刚刚接触，比较浅显） 首先，就是登陆阿里云AI的网站注册一下，链接在这里https://ai.aliyun.com/，然后往下翻，找到语言技术，在NLP基础服务
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2023-10-10 13:55:44
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自然语言处理（NLP）领域正在发生变化。作为NLP的核心表现技术——词向量，其统治地位正在被诸多新技术挑战，如：ELMo，ULMFiT及OpenAI变压器。这些方法预示着一个分水岭：它们在 NLP 中拥有的影响，可能和预训练的 ImageNet 模型在计算机视觉中的作用一样广泛。由浅到深的预训练预训练的词向量给NLP的发展带来了很好的方向。2013年提出的语言建模近似——word2vec，在硬件速
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2023-11-08 16:50:19
58阅读
## NLP论坛系统功能实现流程
为了帮助刚入行的小白开发者实现NLP论坛系统功能，我们需要按照以下步骤进行操作。下面是整个流程的表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建数据库 |
| 2 | 创建用户表 |
| 3 | 创建帖子表 |
| 4 | 用户注册 |
| 5 | 用户登录 |
| 6 | 发表帖子 |
| 7 | 查看帖子列表 |
| 8
原创
2023-07-15 14:50:01
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# 引导你实现 NLP 软件功能点
## 一、整体流程
在开始开发 NLP（自然语言处理）软件功能点之前，我们需要遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------|
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理
NLP (Natural Langunge Possns,自然语言处理)是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向，它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，达到人与计算机之间进行有效通讯。所谓“自然”乃是寓意自然进化形成，是为了区分一些人造语言，类似C++、Java 等人为设计的语言。二、内容 2.1 NLP技术点 接下来通过分析对象和分析内容两个不同的维度来进行表
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2023-11-03 20:40:23
49阅读
人工智能时代，越来越多的企业正在应用AI技术开展智能化转型。其中，NLP技术拥有非常广泛的行业应用场景，包括信息检索、推荐、信息流、互联网金融、社交网络等。通过NLP技术的应用，可以支持情感分析系统对海量带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，提供用户洞察，辅助决策；可以支持检索系统帮助用户快速在海量数据中找到自己需要的信息，实现知识的搜索、发现和利用。情感分析旨在对带有情感色彩的主观
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2024-01-17 19:57:49
49阅读
每种动物都有自己的语言，机器也是！自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁。NLP通常有情感分析、文本挖掘、信息抽取、信息检索、问答/对话系统（聊天机器人）、语音识别、机器翻译等应用。最近大火的ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）则是人工智能研究实验室OpenAI新推出的人工智能技术驱动的自然语言处理工具。主要通过使用
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2023-10-12 22:37:03
64阅读
前言一般来说，自然语言处理（NLP）就是开发能够理解人类语言的应用程序或者应用服务。举个例子，如Facebook News Feed这种社交网站推送，它的算法知道你的兴趣是自然语言处理，就会推送相关的广告或者帖子；再比如Apple的Sri，它通过语言引擎处理，应对你的问题，给出一些回答内容。现阶段，自然语言工具包最受欢迎的自然语言处理库是Natural language toolkit (NLTK
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2023-10-11 10:15:35
40阅读
# 实现 NLP 系统功能模块的完整指南
自然语言处理（NLP）系统的实现是一项复杂而有趣的任务。在这篇文章中，我们将深入探讨如何构建一个简单的 NLP 功能模块，覆盖的内容包括流程、代码实现和基本的图示化说明，帮助刚入行的小白快速理解并实践。
## 一、NLP 系统的基本流程
在实现 NLP 系统功能模块时，我们可以将整个过程分为几个关键步骤。以下是一个简单的流程图，概述了整个过程：
|
关键词提取方法可以在文档中找到相关的关键词。在本文中，我总结了最常用的关键字提取方法。什么是关键词提取？关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。 这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。 在本文中，我总结了最常用的自动提取关键字的方法。自动从文档中提取关键字的方法是从文本文档中选择最常用和最重要的单词或短语的启发式方法。我将关键字提取方法归入自然语言处理领域，这是机器学习
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2023-08-10 14:33:55
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NLP 可以用来做什么？在社会中的价值？1. 文本分类，机器翻译 这项工作是比较繁重、重复性的工作，用机器来代替人做这项工作，对提升生产力是非常有帮助的。 比较困难的是 样本的准备（来源、准备、洗涤等）。&nbs
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2023-07-31 22:34:41
48阅读
任务描述知识库问答也叫做知识图谱问答，模型结合知识图谱，对输入的问题进行推理和查询从而得到正确答案的一项综合性任务。知识图谱问答方法可分为两大类：一种是基于信息检索的方式一种是基于语义解析的方式信息检索的方式不需要生成中间结果，直接得到问题答案，十分简洁，但是对复杂问题的处理能力有限。语义解析的方式需要对输入的自然语言问题进行语义解析，再进行推理，具备解决复杂问题的能力。本教程选用信息检索的方式进
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2023-12-14 10:38:29
57阅读
当然，文档中的词很少是完全独立的，它们的出现会影响文档中的其他词或者受到文档中其他词的影响：The stolen car sped into the arena.（那辆偷来的汽车飞快地开进了
原创
2022-05-01 17:11:09
263阅读
自然语言处理(NLP)是人工智能领域一个十分重要的研究方向。NLP研究的是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与方法。本文整理了NLP领域常用的16个术语，希望可以帮助大家更好地理解这门学科。1.自然语言处理(NLP)自然语言处理，简单来说就是构建人与机器之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。自然语言处理有两大核心任务：自然语言理解(NLU)与自然语言生成(NLG)。2.Attent
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2023-08-07 19:45:48
94阅读
