0. 0.1. Spring Boot 核心注解知多少？在《架构真经》开篇就提到了大道至简、分而治之，感觉 Spring Boot 的设计个人感觉也有点类似。其实，伴随业务的发展，系统的架构又何尝不是周而复始的经历着万物之始，大道至简，分而治之，衍化至繁的重构迭代的一个过程呢。那么，从全局上一览 Spring Boot 核心注解设计，会有何感想？上图是结合 Spring Boot 源码梳
目录实验目的实验内容实验过程结果展示全部代码 实验目的使用免费的中文分词语料库，如人民日报语料库PKU，使用语料库中的常见词编写一个句子，使用二元语法（即每个词只与和它相邻的前一个词有关）在语料库中对句子中的词进行词频统计，输出句子的出现概率。实验内容对给定的pku_training.txt语料库处理，构建一个二元语言模型，二元语言模型是指当前词语出现的概率只与前一个词有关 对语料首先进行处理，
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2023-12-18 21:01:30
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# 实现 Spring Boot NLP 的指南
在当今数据驱动的世界，NLP（自然语言处理）正变得越来越重要。借助 Spring Boot 框架，开发者可以轻松构建基于 NLP 的应用程序。本文将展示如何实现一个简单的 Spring Boot NLP 项目，帮助初学者逐步掌握这一过程。
## 整体流程
以下是实现「Spring Boot NLP」的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-10-07 06:24:02
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# PyTorch NLP实战指南
在学习如何使用PyTorch进行自然语言处理（NLP）之前，我们需要了解整个流程以及每一步所需的具体操作。下面是实现一个基本的NLP任务（如情感分析）的步骤概述。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -------------------------- |
| 1 | 数据准备与预处理
# NLP 实战推荐项目指南
自然语言处理（NLP）在推荐系统中的应用越来越普及，尤其是在信息过载的时代，能够为用户提供精准而个性化的推荐显得尤为重要。对一名刚入行的小白来说，这个领域可能看起来有些复杂，但通过分步走的方法，我们可以把这个过程理清楚。本文将介绍如何实现一个简单的 NLP 推荐系统，我们将分为几个步骤，并为每一步提供必要的代码示例及其注释。
## 流程概述
下面是实现 NLP
## NLP PYTHON 实战
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，它致力于使计算机能够理解、处理和生成人类语言。随着人们对文本数据的需求增加，NLP在各个领域都发挥着重要作用，如机器翻译、情感分析、问答系统等。
Python作为一种易学易用且功能强大的编程语言，被广泛应用于自然语言处理。本文将结合Python编程语言
原创
2023-09-02 11:40:13
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一、Seq2Seq的原理Sequence to sequence (seq2seq)是由encoder（编码器）和decoder（解码器）两个RNN的组成的。其中encoder负责对输入句子的理解，转化为context vector，decoder负责对理解后的句子的向量进行处理，解码，获得输出。上述的过程和我们大脑理解东西的过程很相似，听到一句话，理解之后，尝试组装答案，进
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2024-10-12 19:58:22
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NLP概述什么是NLP机器翻译系统案例分析NLP的应用场景NLP的关键技术 时隔n个月后回归！人工智能大作业突然布置了分词，想想去年没有完成的主观题批改项目，留下了不学无术的泪水（本来有无数个作业能拿这个冒充的呜呜呜）。什么是NLP? 自然语言和编程语言看见这个标题就想起来上学期学离散中形式化语言的痛苦经历，编程语言其实已经把自然语言变成了一个符号集合，但是自然语言很麻烦啊，我连英语都学不会！但
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2023-11-25 13:04:01
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项目介绍文本分类是自然语言处理的应用领域之一，文本分类是很多其他任务的基本型。本项目是一个最简单的二分类问题。本项目会介绍如何将文本数据转化为数值型的特征数据（提取文本特质）。然后，使用机器学习当中的支持向量机算法，用 Python 实现对 10001 个邮件样本进行分类的任务。知识点自然语言处理基本概念支持向量机算法TF-IDF文本分类简介文本分类技术在自然语言处理领域当中，有着十分重要的地位。
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2023-09-08 10:36:30
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分类问题是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）领域的经典常见任务，而随着预训练模型的发展，预训练时代下的文本分类算法逐步成为了我们从事NLP相关工作的必备技能。本文作为NLP经典任务入门的实践总结，结合了最前沿的算法、开源工具（飞桨自然语言处理模型库PaddleNLP）与代码实操、工作实践，希望借此抛砖引玉一、场景介绍文本分类，顾名思义，就是对给定的一个句
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2024-05-22 17:04:08
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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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Embeddings from Language Model一、引入ELMO不同于glove，word2vec，后者们的思想是对于一个词语，用一个预训练好的模型，把一个词语变成一个固定不变的词向量表示，固定不变的意思就是，一旦我确定好了我的模型，确定好了我的语料库，那么这个词即将变成哪一个词向量表示就确定了。然而ELMO不是这样的，对于‘apple’一词，ELMO认为当它是指苹果公司的
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2023-08-13 20:59:34
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文章目录项目项目忠告数据标注算法开发效果优化算法部署硬件问题CPUGPUAI项目部署基本原则深度学习推断框架任务微服务 项目项目忠告数据标注前期一定要制定充分的标注规则数据的采集一定要具有代表性非常不建议采用自动标注的方式先训练一个初步模型，然后只让相关人员进行校对，可以保证标注效率并减少标注成本。算法开发千万不要采用规则的方式进行开发初期就要引导客户使用和购买能够支持深度学习框架的硬件算法开发
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2024-05-15 14:17:47
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感谢Jay Alammar，图源自他的文章[17]。 文章目录1. Transformer原理1.1 高层Transformer1.2 Encoder输入：2 Self-Attention:2.1 Self-Attention步骤：2.2
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Q
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2023-11-04 22:52:37
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PART1: 基础篇自然语言处理概述 | 什么是自然语言处理 | 自然语言处理的现状和前景 | 自然语言处理应用 | 自然语言处理经典任务 | 学习自然语言处理技术数据结构与算法基础 | 时间复杂度、空间复杂度 | 斐波那契数列的时间和空间复杂度 | 动态规划算法 | 经典的DP问题 | 练习：DP问题的代码解法 | 专题：时序分析中的DTW算法机器学习基础 - 逻辑回归 | 分类问题以及逻辑回归
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2024-01-12 19:44:33
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大多数自然语言文本形式的数据是高度非结构化的，其中包括——社交媒体上的推文/帖子、用户与用户之间的聊天对话、新闻、博客和文章、产品或服务评论以及医疗保健部门的患者记录。最近的一些包括聊天机器人和其他语音驱动的机器人。一、简介Tokenization – 将文本转化为tokens的过程Tokens –在文本里的展示的单词或实体Text object – 一个句子、短语、单词或文章二、数据预处理文本分
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2023-10-07 20:34:08
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文章大纲本节课程导览1.自然语言处理（NLP）简介1.1 NLP 前置技术1.2 NLP 基础技术1.3 NLP 核心技术1.4 NLP+（高级技术）1.5 NLP主要内容总揽1.6 发展历程与趋势2.知名NLP服务系统与开源组件简介2.1 单一服务提供商2.1.1 汉语分词系统ICTCLAS2.1.2 哈工大语言云（Language Technology Platform，LTP）2.1.3
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2024-03-14 12:00:59
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目录前言一、文本表示基础1.单词的表示2.句子的表示3.tf-idf向量 二、文本相似度1.计算欧式距离2.计算余弦距离三、词向量基础1.计算单词之间的相似度2.词向量基础3. 句子向量总结 前言上一章已经介绍完自然语言处理任务的第一个流程——文本处理，接下来就是如何用计算机明白的语言向量表示文本了，里面包括如何更好的表示单词和句子。一、文本表示基础对于自然语言处理各类应用，最
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2024-06-05 12:33:17
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# NLP 关系抽取实战
自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，关系抽取作为其核心任务之一，旨在从文本中识别和提取实体间的关系。本文将探讨关系抽取的基本概念、方法及一个代码示例，帮助大家了解这一技术的实用性。
## 什么是关系抽取？
关系抽取是指从文本中识别出特定实体（如人名、地点、组织等）之间的关系。这一过程通常包括以下几个步骤：
1. **实体识别**：识别文本中的重要实体。
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原创
2024-10-10 04:20:24
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在datawhale组织中报名学习：入门NLP（以新闻文本分类赛事进行学习）。 目录：1.赛题理解2.赛题目标3.赛题数据4.数据标签5.评测指标6.数据读取7.解题思路 1.赛题理解赛题名称：零基础入门NLP之新闻文本分类。 赛题目标：通过这道赛题走入自然语言处理的世界，接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点。 赛题任务：赛题以自然语言处理为背景，要求选手对新闻文本进行分类，这是一个典型
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2024-09-23 18:37:11
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