# 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 |
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| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理
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
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(一) 简介COSMIC 是通用软件度量国际联盟的简写（Common Software Measurement International Consortium，COSMIC），它成立于1998 年，是一个由全球软件度量专家组成的非盈利自愿性组织，致力于软件规模度量方法的研究与推广。2002 年1月COSMIC 所推出的全功能点规模度量方法成为了 ISO 的标准，最新标准为 ISO/IEC 197
软件项目成本估算计算步骤是：估算出项目的功能点数量 -> 项目开发工作量（人月）-> 开发费用/人月 -> 总开发费用。其中比较困难的是项目的功能点数量计算，小弟并非专家，团队中也没有资深人士，对此真是举步维艰，但最终还是摘下了果实。
最近小弟参加了服务外包竞赛，选的题目为MIS类型
# NLP创新点探索
自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，近几年来经历了快速的发展。随着深度学习和大数据技术的进步，NLP在语音识别、文本生成、情感分析等领域都有了显著的创新。在这篇文章中，我们将探讨NLP的几个创新点，并给出相应的代码示例，帮助读者理解这些创新的具体应用。
## 知识图谱的应用
知识图谱通过将实体及其关系构建成图形结构，使得机器能够更好地理解自然语言中的上下文。例
原创
2024-09-27 07:48:53
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文章目录文本情感分类目标1. 案例介绍2. 思路分析3. 准备数据集3.1 基础Imdb_dataset和Imdb_dataloader的准备3.2 文本序列化3.3 构建保存数据集的字典4. 构建模型5. 模型的训练和评估 文本情感分类目标知道文本处理的基本方法能够使用数据实现情感分类的1. 案例介绍为了对前面的word embedding这种常用的文本向量化的方法进行巩固，这里我们会完成一个
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2023-12-06 19:16:49
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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
## 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
?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
在软件开发领域，对软件项目的规模进行准确评估是至关重要的。功能点技术作为一种国际上广泛使用的软件规模度量方法，其科学性和实用性已被业界广泛认可。本文将深入探讨功能点技术在评估软件规模过程中的具体应用。
一、功能点技术概述
功能点技术是一种基于软件功能的规模度量方法，它通过分析软件系统的功能需求，以功能点的数量来衡量软件的规模。这种方法不仅客观、可量化，而且能够在项目早期就对软件规模进行较为准
原创
2024-06-24 10:03:08
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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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内点方法（Interior Point Method, IPM）是一种有效的优化技术，常用于解决约束优化问题，特别是在数值优化和非线性规划（NLP）领域中的应用。内点方法通过引入一个泊松函数来引导搜索，从而避免了传统方法中常见的边界问题，使得其在求解大型问题时表现出色。本文将深入探讨内点方法在非线性规划中的具体应用，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等方面。
##
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
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# NLP分词软件
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要研究方向。在NLP中，分词（Tokenization）是一个基础且重要的任务。分词是将连续的自然语言文本切割成有意义的词或词组的过程，是进行其他NLP任务的必要前提。
在本文中，我们将介绍NLP分词软件的原理和应用，并给出相应的代码示例。
## 什么是NLP
原创
2023-10-22 11:24:18
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## 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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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
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在软件工程中，功能点分析（Function Point Analysis，简称FPA）是一种重要的项目估算和度量技术。在软考（软件水平考试）中，对FPA的理解和掌握显得尤为关键，因为它不仅关系到项目管理的精准度，还直接影响到软件开发的效率和质量。
一、FPA的基本概念
功能点分析是一种从用户角度出发度量软件规模的方法，它依据软件的信息域特性和复杂性，通过一系列标准化的规则来估算软件的大小。F
原创
2024-06-24 10:04:05
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