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分词关键词算法新上映_分词算法海(2024年11月抢先看)

内容来源：天哥SEO所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

分词关键词算法

ChatGPT和文心一言，谁更值得用？ 𐟤– ChatGPT 是什么？ ChatGPT 是一种专为人类与机器交流而设计的对话系统。它能够回答各种问题、提供建议，甚至与用户进行闲聊。ChatGPT 由 OpenAI 开发，利用了大量的自然语言处理技术和机器学习算法。它的优势在于能够处理多种语言和主题，并根据上下文提供合适的回应。 𐟓š 文心一言是什么？文心一言是百度自主研发的大语言模型，主要用于生成短文本。它可以根据用户输入的主题和内容，自动生成有趣且形式多样的文本。文心一言在社交媒体、博客和论坛等平台上表现出色，有助于提升文章的质量和可读性。 𐟔 问答测评常识和创作类问题：三大模型在回答客观常识类问题时表现不错，但文心一言的分词功能还有待提升。目前 GPT-4 尚未开放图像生成外部测试，而文心一言在图像生成方面表现较为出色。归纳和推理类问题：文心一言在演绎推理和逻辑推理方面的表现略逊于 GPT 系列模型，但在归纳总结类任务中表现较好。情感推理类问题中仍有提升空间。数学和代码类问题：GPT-3.5 在数学能力方面表现更佳；GPT-3.5 和 GPT-4 模型都能完成代码生成问题，但并非最优解。文心一言在代码问题识别能力方面有待加强。应用场景测试：三大模型都能较好地完成 Al生活助手、售后客服、产品推荐、办公场景文本生成等任务，但在文言文和古诗词理解运用方面表现不佳。 𐟌Ÿ 总结 ChatGPT 和文心一言在各自的应用场景中都有独特的优势。ChatGPT 在自然语言处理和对话系统方面表现出色，而文心一言在文本生成和多样性方面更具特色。选择哪个工具，取决于你的具体需求和使用场景。

自然语言处理NLP学习路线指南探索自然语言处理（NLP）的世界充满了挑战，但回报也是巨大的。以下是一条精心设计的NLP学习路线，从基础到高级，带你逐步掌握这个领域的精髓。 1️⃣ 基础准备 𐟓š 数学基础：线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量。概率与统计：基本概率分布、贝叶斯定理、期望和方差。微积分：函数导数、梯度计算、极值问题。编程基础： Python：熟悉Python编程语言，包括常用数据处理库，如NumPy、Pandas。 2️⃣ 学习基础NLP技术 𐟒𛊦–‡本处理基础：文本预处理：分词、去停用词、词形还原、处理标点符号。词向量表示：one-hot编码、词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF。基础语言模型： n-gram模型：语料中词汇的条件概率模型。平滑技术：处理n-gram模型中的零概率问题。 3️⃣ 经典机器学习算法在NLP中的应用 𐟓ˆ 回归模型：用于情感分析等回归任务。朴素贝叶斯：常用于文本分类。支持向量机（SVM）：分类问题中的应用。决策树和随机森林：多用途分类和回归模型。 4️⃣ 深度学习基础 𐟌 神经网络基础：多层感知机（MLP）：了解基本神经网络的构造和训练。反向传播算法：神经网络权重更新的核心算法。工具和框架： TensorFlow或PyTorch：深度学习的主流框架。 Keras：TensorFlow的高级API，便于快速构建和实验。 5️⃣ 深度学习在NLP中的应用 𐟚€ 神经网络模型：词嵌入（Word Embeddings）：Word2Vec、GloVe、FastText。卷积神经网络（CNN）：文本分类、情感分析。循环神经网络（RNN）：处理序列数据，了解LSTM和GRU。高级模型：编码器-解码器模型：用于机器翻译等序列到序列任务。注意力机制（Attention Mechanism）：提高长文本依赖的捕捉能力。这条学习路线将带你从零开始，逐步掌握NLP的核心技术和最新进展。准备好迎接挑战了吗？𐟌Ÿ

自然语言理解 gpt 𐟓š 分词技术是自然语言处理中的重要一步，它将长文本分割成小单元，便于计算机进行统计学建模。 𐟓Œ 以单词为单位的分词方式相比字符级分词，更能捕捉语义信息，因为单词本身就含有丰富的语义。 𐟔 但是，word-level tokenization面临一个问题：当遇到未见过的单词时，它可能会感到困惑。而人类通常可以根据经验推测单词的含义。例如，看到amaaaaaazing，人类知道这是amazing，但语言模型可能会迷茫。 𐟌Ÿ 为了解决这个问题，sub-word tokenization应运而生。它可以对单词的一部分进行建模。例如，“est”这个后缀在语料库中出现频繁，如“best”和“strongest”，那么它会被作为一个单元加入语言模型的词汇表中。这样，即使遇到新的最高级词汇，语言模型也能根据后缀推测出单词的含义。 𐟔砂PE（Byte-Pair Encoding）算法是GPT和RoBERTa背后的分词算法。它先将文本按字符划分，然后选择频率最高的字符对进行合并，如“e”和“s”的组合频率很高，接着将这些合并后的字符对再进行合并，如“es”和“t”的组合频率也很高。通过这种方式，“est”这个后缀就能被成功识别。 𐟓‘ 详细代码实现可以在HuggingFace上找到，大家可以参考。 𐟑€ 关注我，带你探索人工智能领域的基础知识与最新动态。

AI大模型中的Token到底是啥？每次听到AI这个词，你是不是也会被“Token”这个词搞得一头雾水？别担心，今天我就来给你科普一下，Token到底是个啥玩意儿，以及它在AI大模型中到底有啥用。首先，Token在AI大模型中其实就是输入文本的一小部分。它可以是一个单词、一个字符，或者是一部分单词。不同的语言模型对Token的处理方式可能有点差异，但基本原理都是一样的：模型会把文本分割成更小的单元来处理和理解。具体来说，Token有几种常见的形式：单词：有些模型会把每个单词当成一个Token。这种方法虽然直观，但在处理非英文文本时会遇到麻烦，因为某些语言的单词之间没有明显的分隔符。字符：有些模型会把每个字符视为一个Token。这种方法非常灵活，可以处理所有语言，但生成的Token序列会非常长，增加计算复杂度。子词单元：现代大多数模型采用了子词单元（subword units）的方式。这种方法结合了单词和字符的方法，利用算法（如Byte Pair Encoding，BPE）将常见的词和词缀合并成Token，从而在处理未登录词（out-of-vocabulary words）时仍能表现出色，同时保持较短的Token序列。 Tokenization（分词处理）就是把文本转换成Token序列的过程。在训练和使用语言模型时，输入文本首先会被Token化，然后模型基于这些Token进行处理和生成。举个例子吧，对于一句话 "ChatGPT is amazing!"，不同的分词方式可能会产生以下Token：按单词分词：["ChatGPT", "is", "amazing", "!"] 按字符分词：["C", "h", "a", "t", "G", "P", "T", " ", "i", "s", " ", "a", "m", "a", "z", "i", "n", "g", "!"] 按子词单元分词（假设使用BPE）：["Chat", "G", "P", "T", " is", " amaz", "ing", "!"] 在实际使用中，Token的选择和处理方式对模型的性能和效率有重要影响。所以，了解Token的概念和作用，对我们更好地理解和应用AI大模型可是大有裨益的哦！希望这篇文章能帮你搞清楚Token到底是啥，下次听到这个词时，你就能自信满满地和别人聊起来了！𐟘„

论文复现：从零到一的秘诀与策略在复现论文算法这个问题上，我觉得可以大致分为三类情况。第一类是那些论文中虽然没有明确提到，但在代码或其他形式中有所体现的技巧。比如，在做文本分类时，你可能会发现一些新的词汇或优化分词方法。但当你看到别人的代码时，他们可能已经使用了一个行业词库，这比你费力地发现新词要方便得多。第二类是论文本身写得很清楚，但有许多细节自己没理解。这也是我曾经犯过的错误，我更加关注论文中的动机和故事情节，但对于伪代码的细节往往没有过多深究，经常直接跳过。对于这部分内容，建议参考一下《如何复现一篇paper的算法代码？》这篇文章，我看了几眼，觉得很有参考价值。最后一类就是代码写得不够充分，或者不愿意跳出舒适区去钻研代码。别说复现论文，有时候连快速排序都写不出来，这种情况也是存在的。 ✨ 那么，如何解决这些问题呢？以下是一些建议： 1️⃣ 仔细研读论文：不仅要关注论文的故事情节和动机，还要深入理解伪代码的细节。这样可以更好地理解算法的实现方式。 2️⃣ 广泛查阅资料：除了论文，还要查阅相关的博客、教程、开源代码等。这样可以获取更多的实现细节和技巧。 3️⃣ 多动手实践：通过实际编写代码来加深对算法的理解。尝试复现论文中的算法，并进行调试和优化。 4️⃣ 参与讨论和交流：加入相关的学术社区、论坛或者参加研讨会，与其他人交流、讨论和分享经验。 𐟒ᠦ€𛧻“起来，将算法复现成代码需要细心研读论文、广泛查阅资料，并且进行实践和交流。只有不断地深入学习和实践，我们才能真正掌握算法的实现细节，做到代码的准确复现。𐟒ᰟ“š

NLP学习秘籍，实战必备！如果你对自然语言处理（NLP）感兴趣，这里有一套精心整理的学习路径，希望能帮到你！𐟓š 基础知识准备 𐟓– 在开始之前，先花点时间了解一下Python编程语言。Python在NLP领域非常流行，掌握基本的Python语法和数据结构会为你后续的学习打下坚实的基础。学习资源 𐟌 寻找高质量的学习资源非常重要。你可以参考一些经典的NLP教材和在线课程。此外，参与在线论坛、社区或加入NLP相关的学习小组，与其他学习者交流和讨论也是一个不错的选择。学习步骤 𐟛䯸以下是逐步掌握NLP的自然语言处理的一些建议：学习基本概念 𐟓š 开始时，了解NLP的基本概念和术语，如分词、词性标注、句法分析、情感分析等。掌握这些基础知识将帮助你理解NLP的核心概念。掌握常用工具和库 𐟛 ️ 熟悉使用一些常用的NLP工具和库，如NLTK（Natural Language Toolkit）、spaCy、Gensim等。学会使用它们来处理文本数据、进行特征提取和文本分析。实践项目 𐟒𜊩€‰择一些简单的NLP项目，例如文本分类、情感分析、命名实体识别等，并动手实践。通过实际项目的实践，可以加深对NLP算法和技术的理解，并提升自己的实际应用能力。深入研究 𐟔 随着学习的深入，可以开始研究一些更高级的NLP技术和算法，如序列标注、机器翻译、问答系统等。阅读相关的论文和研究成果，了解最新的发展和趋势。注意事项 ⚠️ 实践与理论结合 𐟔犥œ襭椹 NLP时，理论知识和实践经验的结合非常重要。尽量多做一些实际的项目，通过动手实践来巩固所学的知识。多阅读和写作 𐟓 阅读与写作是提高NLP技能的重要方式。阅读相关领域的论文、博客和教程，同时也要进行自己的写作练习，尝试撰写一些简单的NLP程序或者实验报告。不断更新知识 𐟌 NLP领域发展迅速，新的算法和技术不断涌现。保持学习的动力和好奇心，定期更新自己的知识，关注最新的研究进展。希望这些建议能帮助你踏上NLP的学习之旅！𐟌Ÿ

自然语言处理：从基础到进阶的完整指南人工智能的三大应用方向包括计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和数据挖掘。NLP在理论和应用上都占据了重要地位。随着AI的飞速发展，机器人技术的不断进步，语音识别、智能语音交互和机器人问答等应用越来越普及。这些应用的理论基础就是NLP（自然语言处理）。数字信号处理 𐟓ˆ 自然语言理解的基础是对语言输入的处理。CV主要处理视频和图像信号，而语音和文本的信号处理则属于自然语言理解的范畴。语音信号处理 𐟎™️ 语音是自然语言处理的主要场景，因此需要对语音信号进行处理，包括规整、滤波和消除噪音等技术。语音识别与合成 𐟗㯸语音识别和语音合成虽然常被一起提及，但它们是两个不同的方向。语音识别通过对音频输入的信号分析，识别出语音的特征模型，利用统计学习和机器学习方法进行训练。语音合成则是将机器需要表达的内容转化为人声，使其更接近人类表达习惯。自然语言处理（NLP） 𐟓š NLP是一个广义的概念，涵盖了从语音、文本识别处理到分词分句、语义分析、语言模型建立和语言合成等各个方面的技术。所有与语言相关的技术都可以归类于NLP技术。 NLP框架 𐟛 ️ 掌握了理论和算法后，还需要学习如何实践和实际应用。目前主流的语言工具是Python，深度学习在NLP领域的应用也十分重要。预训练模型 𐟧 近年来，由于BERT模型的出现，预训练模型成为革命性的语言处理方式。BERT之后又衍生出很多预训练模型，需要专门研究。文本挖掘 𐟔 之前主要关注语音信号处理，即音频数据。对于文本数据如何处理、识别、理解和语义分析等，是文本挖掘专题要涉及的话题。 NLP项目实战 𐟚€ 掌握了理论和工具后，可以进一步通过实战项目来掌握如何开发实际项目。

我的硕士课程：如何帮助我转码？我是信管专业的硕士，现在从事推荐和搜索方向的算法工作。回顾我的求学经历，发现这些课程对我现在的工作有着不小的帮助。 𐟒 数据库理论和实践这门课主要讲数据库设计中的范式等基础知识。做算法的人每天都在和数据打交道，和数仓组交流时这些知识就派上了用场。一般要求同时掌握关系型数据库（如MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB）。 𐟒 互联网技术这门课主要涉及网络基础，要求掌握HTML、CSS和JS的基础知识。除了从公司的数仓中捞数据，有时也需要从外网爬数据。无论是自己爬还是提需求给公司里负责爬虫的专业团队，了解这些知识都很有帮助。小破站上有很多爬虫培训视频，建议把网络基础和数据库通过爬虫项目结合起来学习。 𐟒 数据可视化和GIS 虽然数据可视化在工作中用得不多，但用上的时候都非常关键（比如汇报时需要放些图在PPT上）。掌握Python中的matplotlib包就够用了。 𐟒 统计学方法统计学是一定要学好的，不然和别人掰头时都吐不出几个理论支撑。我试过在网上找考研数学题，通过做题加强理解。 𐟒 机器学习基础这门课一边上课一边补吴恩达的《机器学习》，他讲得比我老师好多了。 𐟒 自然语言处理和文本分析自然语言处理和文本分析真的很有趣，涉及到了非常多语言学的知识。NLP的关键学习点在于如何将文本转化为数字，这些数字之后要用机器学习还是深度学习做训练都可以。这一阶段除了学习基础知识（如分词、词性、文本清洗技巧等），建议把PyTorch、CNN/RNN/Transformer安排上。 𐟒 图数据库和语义技术图数据库一般和知识图谱紧密结合，知识图谱中涉及到了很多本体设计理论，而实现方式要通过自然语言处理做命名实体识别、关系抽取等。我觉得这一块知识很少在校招简历中看到，是个不错的切入点。建议课下通过Neo4j快速了解图数据库，通过Stanford cs224w学习图论中的算法。这些课程不仅帮助我建立了扎实的基础，还让我在转码的过程中更加得心应手。希望这些经验对你们也有所帮助！

𐟚€从零开始：人工智能与机器学习进阶指南 𐟓… 第一周：编程基础与数据分析 Python基础语法：从零开始，逐步掌握Python的基础语法。核心语法进阶：深入学习Python的核心语法，为后续学习打下基础。数据分析：使用numpy和pandas进行数据分析，掌握数据清洗和预处理技巧。数据可视化：使用matplotlib进行数据可视化，直观展示数据。 𐟓… 第二周：机器学习原理线性回归与逻辑回归：了解线性回归和逻辑回归的基本原理。梯度下降：学习梯度下降算法，掌握优化方法。决策树与随机森林：了解决策树和随机森林的构建过程。 GBDT：学习梯度提升决策树，掌握模型融合技巧。 SVM与数据分类：了解支持向量机（SVM）的基本原理，掌握数据分类方法。特征工程：学习数据清洗、异常点处理、特征抽取和选择的方法。 XGBoost：深入了解XGBoost模型，掌握模型优化技巧。 HMM与CRF模型：了解隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）的基本原理。 𐟓… 第三周：机器学习实战机器学习项目实战：通过渔船时序轨迹分类项目，实践机器学习应用。 Home Credit用户信贷违约预测：通过Home Credit用户信贷违约预测项目，掌握信用评分模型。模型部署与案例：了解机器学习模型的部署方法，通过案例分析加深理解。图像与文本基础：学习图像和文本处理的基础知识。数据分析与特征工程串讲：回顾数据分析与特征工程的方法。基于SOL的机器学习流程和实践：了解基于SOL的机器学习流程，实践项目。机器学习基本流程与sklearn使用：掌握机器学习的基本流程，熟悉sklearn库的使用。 𐟓… 第四周：深度学习原理到实战深度学习在工业项目中的应用：了解深度学习在工业项目中的调参、优化和模型压缩方法。循环神经网络与文本情感分类：学习循环神经网络（RNN）和文本情感分类模型。卷积神经网络与图像分类：掌握卷积神经网络（CNN）和图像分类方法。深度神经网络与Wide&Deep模型架构：了解深度神经网络和Wide&Deep模型架构。深度学习实践：通过Caffe和TensorFlow项目实战，掌握深度学习应用。循环神经网络与自然语言处理：学习RNN在自然语言处理中的应用。卷积神经网络与计算机视觉：掌握CNN在计算机视觉中的应用。神经网络初步：了解全连接网络和反向传播算法。 𐟓… 第五周：深度学习模型应用深度学习模型实践技巧：探讨工业界如何通过蒸馏收敛到一个更优的部署模型。人脸识别安全前沿技术：了解对抗攻击和防御在人脸识别中的应用。物体检测中的深度学习应用：讨论Two-Stage和One-Stage框架在物体检测中的应用。从头到尾通透word2vec：深入理解word2vec模型。 𐟓… 第六周：CV NLP推荐系统基础技术巩固商品推荐方案讨论：探讨商品推荐方案，了解E&E算法及其在推荐系统中的应用。用户特征和Item特征的方法：掌握用户特征和Item特征的常用方法。推荐业务与feed流产品解析：了解推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构。 BERT发展历程与应用举例：深入了解BERT模型的发展历程和应用实例。深度学习回顾与pytorch简介：回顾深度学习的基础知识，介绍pytorch框架。 NLP基础技能：掌握文本处理技能、文本数据清洗、提取、分词与统计方法。

#郑钦文2比0击败克里斯蒂安# 一个能把每一个今天过好的人，明天也坏不到哪里去。因为对未来的真正慷慨，就是把最卓越的努力献给现在，珍惜当下的一切。未来才会无限可能～早安! 你最棒，湖北的骄傲！今日学习知识词性标注（Part-of-Speech tagging 或 POS tagging) 又称词类标注或者简称标注，是指为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性的程序，也即确定每个词是名词、动词、形容词或其他词性的过程。在汉语中，词性标注比较简单，因为汉语词汇词性多变的情况比较少见，大多词语只有一个词性，或者出现频次最高的词性远远高于第二位的词性。本实验基于平均感知机的算法和基于隐马尔可夫链的算法，进行词性标注实验。

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