千里之行始于足下

本文简单介绍了推荐系统的基本框架，详细讲解了召回环节的多路召回策略和个性化召回方法，如基于内容的协同过滤和基于模型的协同过滤。同时，文章还介绍了排序环节的特征工程和点击预估模型，包括传统机器学习和深度学习模型。最后，文章预告了后续将深入讲解的推荐模型和应用实践。

本篇博客介绍了指标选择与应用注意事项，强调评价指标不是唯一标准，需结合实际任务和需求。文章提供了指标选择建议和考虑因素，并提醒读者评价指标的局限性，特别针对长文本评估等问题。通过综合多个指标、理解任务需求以及指标的适用范围，我们能够更准确地评估模型性能。不同指标的优缺点综合考虑，可以达到全面评估模型的目的。若想了解如何选择适合的评价指标并了解其局限性，本篇博客将是您的理想指南！

Embedding技术是自然语言处理领域中一种常用的表示文本的方法。它通过将文本映射到低维向量空间来捕捉单词、句子或文档之间的语义关系和语法结构。本文介绍了几种常见的Embedding技术，包括Word2Vec、GloVe、BERT等，并解释了它们的原理和应用场景。通过使用这些技术，我们可以获得具有丰富语义信息的文本表示，从而在词义相似度计算、情感分析、文本分类等任务中取得更好的效果。此外，我们还提供了一些相关的参考文献供读者进一步学习和探索。

自然语言查询技术和自然语言生成技术正以惊人的速度改变着人机交互方式。自然语言查询技术允许我们用日常语言进行查询，无需特定编程语言。自然语言生成技术则能将结构化数据转化为易读的自然语言文本。这两种技术在搜索引擎、智能助理、数据分析和内容生成等领域展现出巨大潜力。无论是通过语音搜索获取信息，还是使用聊天机器人进行对话，这些技术正在改善我们与计算机的交互体验，让技术更加贴近人类的方式。未来，随着技术的不断创新和发展，我们将迎来更加智能和自然的交互方式。

Zero Shot、Few Shot和One Shot的神奇之处，能够在没有见过的任务或类别上做出准确的预测，甚至只需要极少的样本就能学会新技能。

大语言模型是近年来人工智能领域重要研究方向之一。它们是基于深度学习技术构建的神经网络，可以自动学习和生成自然语言文本，如文章、对话、诗歌、代码等等。本文主要真针对目前比较火热的自然语言大语言模型，进行简单介绍，LLM包括了OpenAI的ChatGPT、百度文心一言、清华的GLM等模型。

开源数据标注工具BRAT功能介绍及开源代码；prodigy基于主动学习的标注工具；Chinese-Annotator基于主动学习的标注系统，同时支持用户标注；EDDA基于python2、可标记种类数只有7种；IEPY关系抽取标注;Doccano多语言多任务支持。......