NLP自然语言处理知识点索引

最新推荐文章于 2026-01-06 17:01:04 发布

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#自然语言处理 #人工智能 #nlp

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本文深入探讨自然语言处理（NLP）的基础知识，涵盖文本预处理、词袋模型、词嵌入、文本分类和序列标注。通过实例代码，解析这些关键概念及其在人工智能领域的应用。

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言。NLP技术在文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等领域有广泛的应用。本文将介绍一些常见的NLP知识点，并提供相应的源代码示例。

文本预处理
文本预处理是NLP任务的首要步骤，它包括文本清洗、分词、去除停用词等操作。下面是一个简单的文本预处理示例：

import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

def preprocess_text(text

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自然语言处理：从入门到精通全指引

candy的博客

12-08

2232

自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的关键分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言，近年来取得了令人瞩目的成就，在智能客服、机器翻译、文本分析、语音助手等众多领域发挥着重要作用。从入门到精通自然语言处理，需要系统地学习一系列知识与技能，涵盖编程语言、数学基础、自然语言处理基础技术、机器学习与深度学习算法，以及丰富的实践项目经验积累等。

NLP自然语言处理学习过程中知识点总结

m0_58620239的博客

09-03

1262

TF-IDF 结合了词频和逆文档频率两个指标，能够平衡一个词语在单个文档和整个文档集合中的出现情况，使得常见但无关紧要的词语权重降低，而重要的、具有区分度的词语权重提高。构建词汇表："我","喜欢","学习","是","有趣","的","事情""我", "喜欢", "学习", "是", "有趣", "的", "事情""我","喜欢","学习","是","有趣","的","事情"需要注意的是，IDF值的计算可能会受到一些因素的影响，比如文档集合的大小、文档内容的多样性等。

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自然语言处理技术（Natural Language Processing）知识点

夫子耶耶的博客

04-05

1610

然后，根据已知的先验概率和特征值，计算样本属于每个类别的后验概率，并选择后验概率最大的类别作为分类结果。(1)欠采样（减少数据量大的类别的样本，平衡稀有类别样本的数据量，缺点：丢失了数据，影响模型效果）对于多数类别的样本，可以从中随机抽取样本，减少该类别的样本数量，以平衡各个类别的样本分布。2、对文问句的语义进行再次建模训练，进行tokenization的操作，输入至模型中，获得问句中的上下文语义的语义关键信息，模型再进行预测，生成可能是正确答案概率最高的词，并合并成一个句子。

自然语言处理（NLP）知识结构总结

Jason_Honey2的博客

09-11

2942

自然语言处理（NLP）知识结构总结 自然语言处理知识太庞大了，网上也都是一些零零散散的知识，比如单独讲某些模型，也没有来龙去脉，学习起来较为困难，于是我自己总结了一份知识体系结构，内容来源主要参考黄志洪老师的自然语言处理课程，主要参考书为宗成庆老师的《统计自然语言处理》，可能很多内容写的不清楚，但好像中文NLP书籍就这一本全一些，如果想看好的英文资料，可以到我的GitHub上下载： http://github.com/lovesoft5/ml 下面直接开始正文： ▌一、自然语言处理概述 1）自然语言处理：利

自然语言处理（NLP）之分词

m0_74977182的博客

10-13

1272

本文系统介绍了自然语言处理中的分词技术，对比分析了英文和中文不同的分词方法。在英文分词方面，详细阐述了词级、字符级和子词级三种分词粒度，重点介绍了BPE等子词分词算法。中文分词部分则探讨了字符级、词级以及子词级分词的应用特点。文章还对比了jieba等传统分词工具与Hugging Face Tokenizer等现代分词工具，并深入讲解了Word2Vec词向量的原理、训练和应用方法，包括CBOW和Skip-gram两种模型结构。最后提供了加载预训练词向量和自行训练词向量的具体实现方法。

自然语言处理1（NLP）—— 基本概念介绍

weixin_65190179的博客

02-11

5366

NLP 自然语言处理实战

最新发布

dlz0836的博客

01-06

表示：函数本身不做同步依赖全局对象在多线程期间保持不变glibc 明确规定：修改 locale / env 的函数是 MT-Unsafe多线程程序不应在运行期调用它们只要遵守约束：读取是安全的行为可预测env和locale不是“线程不安全”的警告，而是“请不要在多线程运行时修改它们”的契约说明。

通过DMXAPI免费使用Hunyuan-MT-7B：打造高效文本翻译应用的完整指南

我是小灰灰，很高兴认识你！

01-03

1098

腾讯开源的Hunyuan-MT-7B翻译模型在WMT25大赛中表现优异，支持33种语言互译。DMXAPI平台聚合了包括该模型在内的300多个AI模型，提供免费调用服务。开发者可通过简单API接入，快速构建翻译应用。文中详细介绍了Python和HTML集成示例，展示了从注册到实现完整翻译功能的全流程。这种"云API+开源模型"模式降低了AI应用门槛，适用于跨境电商、学术交流等多种场景。

一个多智能体Text2SQL框架，使用小语言模型和执行反馈

renhongxia1的博客

12-31

405

本研究提出的多智能体Text2SQL框架（MATS）通过创新的架构设计，成功解决了小语言模型在复杂文本到SQL任务上面临的泛化能力不足的难题。基准数据集上的评估表明，部署在单GPU服务器上的MATS框架，仅用极少的参数量即可实现与大型语言模型相媲美的准确率。这一成果不仅验证了通过精巧的系统设计与训练策略能够极大弥补模型规模差距的技术路径，更从工程实践层面为广泛的企业级应用提供了关键启示：在数据安全与成本控制至关重要的现实场景中，基于开源小模型构建的、可私有化部署的高性能Text2SQL系统是完全可行的。

悬壶GPT：中医药领域大语言模型的参数高效微调

01-01

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本研究构建了包含10万条高质量数据的XhTCM数据集，并基于此开发了中医药专用大语言模型XuanHuGPT。通过参数高效微调技术（PEFT），该模型在准确性、覆盖度、流畅性等多维度评估中显著优于通用大模型和现有中医专用模型，为中医药知识的数字化转型和智能传播提供了可复制的范式。

格雷马斯语义方阵对人工智能自然语言处理深层语义分析的影响与启示研究

训意学的博客

01-01

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摘要：本研究探讨了格雷马斯语义方阵在自然语言处理（NLP）深层语义分析中的应用潜力，重点聚焦情感分析和语义角色标注两大任务。研究发现，语义方阵通过其二元对立关系的四元拓展框架，为文本深层语义结构分析提供了系统性方法。实验结果表明，结合语义方阵的模型在情感分析任务中准确率超过90%，在语义角色标注任务中F1值达83.77%。研究提出三种技术整合路径：基于规则的增强方法、基于注意力机制的建模方法和基于知识图谱的整合方法。其中，GLASS框架成功将语义方阵应用于大语言模型的文学批评任务，验证了该理论在现代深度学习

周同学的博客

12-31

781

The Entropy Mechanism of Reinforcement Learning for Reasoning Language Models

weixin_60896526的博客

01-05

859

本文旨在克服扩大强化学习（RL）规模以用于大语言模型（LLMs）推理时的一个主要障碍，即策略熵的坍塌（collapse of policy entropy）。这种现象在未进行熵干预的大规模RL运行中被持续观察到：策略熵在训练早期急剧下降，导致策略模型过于自信。结果是，这种探索能力的减弱总是伴随着策略性能的饱和。在实践中，我们建立了熵HH与下游性能RRR之间的变换方程R−aexp⁡HbR−aexpHb，其中aba, bab为拟合系数。

攻击者操纵大语言模型实现漏洞利用自动化

FreeBuf_的博客

01-04

397

威胁分子利用大语言模型自动化生成漏洞利用程序，企业安全防线面临严峻挑战。