nlp之 word2vec 计算机理解的语言图片理解文字理解one -hot 方式分布式词向量分布式词向量求解过程Skip-gramCBOW感悟参考文献： 计算机理解的语言图片理解我们前面 在KNN 中 处理图片 1，将图片变成 灰度图 2，将图片变成 01 文本文件 32*32 上图表示的是 0 。 上图中 0 表示没有像素的地方 1表示 手写过的地方有像素3，将这个图片变成 1*1024 的
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2023-09-04 13:32:39
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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)。词干提取(Stemming)是去除单词的前后缀得到词根的过程。词形还原(Lemmatisation)是将单词的复杂形态转变成最基础的形态。分词(Tokenization) 分词是自然语言处理的基础任务，将句子、段落分解为字
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2023-07-31 23:13:36
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四种常见的XML解析方式 1.XML语言简介XML即可扩展的标记语言，可以定义语义标记(标签)，是元标记语言。XML不像超文本标记语言HTML，HTML只能使用规定的标记，对于XML，用户可以定义自己需要的标记。树状模型。 XML（eXtensible Markup Language）和HTML（Hyper Text Markup Language）师出同门。 使用XML的原因：不同软件之间
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2024-10-11 22:16:12
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在这个博文中，我将分享如何解决“Excel解析NLP”问题的过程。这个过程涉及多个方面，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。让我们深入了解这个动态的主题。
### 版本对比与兼容性分析
在过去的几个月中，我们的Excel解析NLP工具经历了多次版本迭代。以下是每个版本的演进时间轴和兼容性分析的概述。
```mermaid
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title E
文本分析项目3：基于自然语言处理的影评分析项目简介：通过大量的正面和负面的电影评论对计算机进行自然语言训练，实现计算机对电影评论的基本情感分析，使其能够快速判断出评论是否积极个人职责：1. 对正面和负面的电影评论进行分词处理，整理成规定的训练数据集格式； \2. 对nltk自带的朴素贝叶斯分类器模型进行训练；\3. 最后模拟业务场景检测训练效果项目3：2018.08 – 2018.12 智能考试分
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2024-01-11 13:06:55
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NLP 分享：Section 1:本节主要内容：1.中文分词技术原理解析2.机器学习与神经网络模型基础概念3.关键字提取4.词向量解析本节期望：能使用jieba做基础的中文分词与常用算法进行关键字提取能使用word2vec训练得到基础的模型与词向量NLP是啥？zh-wiki: 自然語言處理（英语：Natural Language Processing，缩写作 NLP）是人工智慧和語言學領域的分支學
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2023-10-17 22:55:46
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# 教你实现NLP共指解析
共指解析是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它的目标是确定文本中不同词语或短语是否指代同一事物。本文将带你逐步理解和实现共指解析的过程，帮助你掌握这一技术。我们将通过表格概述整个流程，并提供相应的代码示例和注释。
## 流程概述
首先，我们先了解一下实现共指解析的基本流程，具体步骤如下：
| 步骤 | 描述
工欲善其事必先利其器，一个称手的开发工具往往可以让我们事半功倍，就连孙悟空那么大的本事，为了找到如意金箍棒也颇费了一番周折。在天朝特有的规则面前，谷歌也日渐式微，而本土的百度地图使用越来越广，因此，对百度地图的应用开发显得越来越重要。现在开发工具的人性化程度越来越高，其中的“智能感知”功能尤为方便，在我们输入变量或者在变量后面输入小数点后，会
在前面的文章中，我们介绍了关于词向量的一些基础理论和训练方法，本文主要开放汽车、房产、教育、社会、娱乐、体育、金融、科技、游戏等9大领域预训练词向量，以及字符、依存、拼音与词性4类预训练向量地址，供大家一起使用。一、汽车、房产等9大领域预训练词向量通过收集多文本分类语料库，对汽车、房产、教育、社会、娱乐、体育、金融、科技、游戏等多个领域文本进行词向量训练，得到了如下预训练词向量的结果：领域类型模型
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2024-09-02 13:04:55
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配置文件详解 SpringBoot的全局配置文件有两种：application.properties application.yml 配置文件的作用：修改SpringBoot自动配置的默认值.properties配置文件我们之前都有接触，今天就让我们来认识一下yaml配置文件吧。 YAML表示YAML Ain’t Markup Language，在百度百科的解释是：YAML是"YAML Ain't
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2024-01-28 00:15:01
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贝叶斯决策论，作为解决模式识别问题的一种基本的统计途径，其假设决策的问题可以用概率的形式表示，并且假设所有有关的概率结构均已知。根据贝叶斯公式，可以知道后验概率可以表示成似然函数和先验概率的乘积形式（证据对于每个类别都是相通的，所以在决策过程中可以忽略）。贝叶斯决策一般是用于分类场景，我们根据每个类别对应的后验概率对样本作出分到哪一类的决策，这件事的前提是我们已知了数据的分布形式以及相关参数。而在
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2024-06-24 12:57:05
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# NLP 解析用户意图 原理
## 1. 概述
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中，解析用户意图是一项重要的任务。通过分析用户输入的文本，我们可以了解用户想要表达的意图，从而更好地响应用户的需求。本文将介绍解析用户意图的原理，并教你如何实现这一功能。
## 2. 实现步骤
下面是实现“NLP 解析用户意图”的步骤，我们可以用表格形式展示：
原创
2024-03-13 05:26:54
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# NLP 地址列表解析：提升地址信息处理效率
在现代社会中，地址信息的存储与处理愈发显得重要。无论是电商平台、物流公司还是GPS导航，地址的解析与标准化都是不可或缺的一部分。自然语言处理（NLP）提供了丰富的工具来高效地解析地址信息。本文将介绍如何使用Python进行地址列表解析，并借助示例代码进行说明。同时，我们还将通过Mermaid语法生成旅行图和关系图，以帮助大家更好地理解这一过程。
本周任务学课程机器翻译、序列到序列、注意力模型：Machine Translation, Seq2Seq and Attention课件: lecture10
观看视频学习笔记： 机器翻译、序列到序列、注意力模型
GRU和NMT的进阶课件: lecture11
观看视频学习笔记：GRU和NMT的进阶
读论文论文导读：谷歌的多语种神经网络翻译系统论文原文: p
本文介绍『文心大模型』的一项最新工作：“地理位置-语言”预训练模型 ERNIE-GeoL。实践中的观察近年来，预训练模型在自然语言处理、视觉等多个领域都取得了显著效果。基于预训练模型，利用特定任务的标注样本进行模型微调，通常可以在下游任务取得非常好的效果。然而，通用的预训练语言模型在应用于地图业务（如 POI 检索、POI 、POI 信息处理等）时的边际效应愈发明显，即随着预训练语言模型的优化
概念用户画像，是对用户特征的分析，是用户相关信息的可视化直观展现，是根据用户属性、偏好、习惯、行为等信息抽象出来的标签化的用户模型。通俗地讲就是给用户打标签，标签是通过用户信息分析得出的高精度的特征标识，方便计算机处理。用户特征分析模型举例：商品画像，是对商品特征的分析，商品画像如同用户画像一样，可以简单理解成是商品海量数据的标签，根据商品的特征、设计、功能、口味、波次、价位段、流行度、销售状况、
# NLP解析用户意图 原理
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，通过使用计算机来处理和分析人类语言的能力。在NLP中，解析用户意图是一个关键的任务，它可以帮助计算机理解用户输入的语言，并根据用户的意图执行相应的操作。
## NLP解析用户意图原理
在NLP中，解析用户意图的过程通常分为以下几个步骤：
1. 文本预处
原创
2024-03-05 07:23:15
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1.地址解析协议ARP：知道一个机器的IP地址，需要找到其相应的硬件地址；ARP协议的用途是为了从网络层使用的IP地址解析出在链路层使用的硬件地址； 2.由于是IP协议使用了ARP协议，因此通常就把ARP协议划归为网络层； 3.网络层使用的IP地址，但在实际网络的链路上传送数据帧时，最终还是必须使用该网络的硬件地址； 4.地址解析协议ARP解决IP地址和硬件地址的映射
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2024-01-06 18:56:50
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本文详细介绍Blackstone项目——基于spaCy的法律文本NLP处理管道与模型，包含命名实体识别、文本分类等核心技术，以及自定义组件如缩写解析、案例引用检测和法规链接功能。
本文将记录Maven工程中依赖解析机制，内容包括：Maven依赖基本结构从仓库解析依赖的机制依赖传递性解析实例1. Maven依赖基本结构上篇文章记录了Maven依赖的聚合与继承，POM中依赖的声明通过dependency进行定义，并且通过groupId、artifactId及version三项定位Maven库中的唯一依赖。除了这三项外，还有其他属性进行限制，如下：1 <depe
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2023-09-16 00:56:02
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