csdn_xmj的博客

在快速发展的自然语言处理(NLP)领域，分词(tokenization)作为将原始文本转换为机器可处理格式的首要环节，具有不可替代的重要性。分词过程将文本分割成离散单元——即token，这些token构成了后续分析的基础，包括词嵌入(embedding)、语法解析和模型训练等多个环节。

TiDB Serverless 上的向量化功能终于开始邀约体验啦！本文是来自 TiDB 社区用户对 TiDB Vector 功能初体验的详细分享，hey-hoho 介绍了他从申请体验到实际操作的全过程，包括创建 TiDB Vector 实例、进行向量检索的初体验，以及实现以图搜图和自然语言搜图的基础应用。如果你对 TiDB Serverless 感兴趣，欢迎了解 TiDB Vector，一起开启 TiDB Serverless 数据库之旅吧！

本文深入探讨了 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 的发展历程，从基础概念到最新技术。RAG 通过结合检索与生成模型，有效提升了输出准确性，克服了 LLM 的局限。研究详细分析了 RAG 的架构，展示了检索与生成如何协同处理知识密集型任务。此外，本文还回顾了 RAG 在问答、摘要等领域的关键技术进展，并探讨了提升检索效率的新方法。同时，文章也指出了 RAG 在可扩展性、偏见和伦理方面的挑战，并提出了未来研究方向，以增强模型鲁棒性、拓展应用范围并关注社会影响。本调查旨在为

在本研究中，我们介绍了TaskCLIP，一个用于面向任务的目标检测的新颖框架。TaskCLIP以高效的方式利用了来自冻结CLIP模型的预训练知识和视觉语言关联，使其区别于之前的研究工作。与先前基于DETR的方法的比较分析表明，TaskCLIP在任务生成能力、准确性和训练效率方面均具有优势。

本篇我们使用公开的微博数据集(weibo_senti_100k)进行训练，此数据集已经进行标注，0: 负面情绪，1:正面情绪。数据集共计82718条(包含标题)。

在自然语言处理和文本分析的领域，字符串匹配和识别文本相似性是常见的问题。无论是文本数据清洗、文本分类，还是文本检索，如何高效地匹配字符串或识别文本之间的相似性，都至关重要。Python提供了多种库和工具来实现这些功能，能够帮助开发者快速处理字符串匹配和相似性识别问题。

在信息爆炸的时代，如何快速提取有价值的信息是一个重要的课题。文本摘要技术能够自动从文本中提取关键内容，为用户节省时间和精力。sumy 是一个用于文本摘要的 Python 库，它提供了多种算法来生成摘要，支持多种语言，是一个简单而强大的工具。本文将详细介绍 sumy 库，包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景，帮助全面了解并掌握该库的使用。

NLTK库是一个功能强大且易于使用的自然语言处理工具，能够帮助开发者高效地进行各种NLP任务。通过支持分词、词性标注、命名实体识别、句法解析、文本分类、语言模型等功能，NLTK库能够满足各种自然语言处理需求。本文详细介绍了NLTK库的安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景。希望本文能帮助大家全面掌握NLTK库的使用，并在实际项目中发挥其优势。无论是在文本预处理、情感分析还是机器翻译任务中，NLTK库都将是一个得力的工具。