自然语言处理_人工智能博客-专业IT技术发表平台

NLP算法岗面试揭秘：大模型竞争激烈，如何脱颖而出？我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学，针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

阅读 1.2k

25赞

Francek Chen

【自然语言处理】预训练07：词的相似性和类比任务本文介绍加载预训练GloVe词向量，通过词相似性和类比任务展示其语义，词相似性用余弦相似度找近义词，词类比通过向量运算完成，证明其能捕捉语义和句法信息。

阅读 1.4k

67赞

海边夕阳2006

【每天一个AI小知识】：什么是自然语言处理？摘要：自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，使计算机能理解、生成人类语言并进行自然交互。文章系统介绍了NLP的发展历程（从规则方法到深度学习）、核心技术（词向量、Transformer架构等）、主要算法（Word2Vec、BERT、GPT等）及典型应用（智能助手、机器翻译等）。同时探讨了NLP面临的歧义性、数据稀疏性等挑战，并提出了相应解决方案。文章还包含NLP的代码实现示例和评估指标，最后对技术发展带来的哲学思考和伦理问题进行了讨论。

阅读 1.5k

41赞

盼小辉丶

Transformer实战（3）——从词袋模型到Transformer：NLP技术演进在本节中，我们介绍了 NLP 方法和架构的演变，从 BoW 到 Transformer，回顾了如何实现基于 BoW、RNN 和 CNN 的方法，理解了 Word2Vec 的概念及其如何帮助通过浅层 TL 改进传统的深度学习方法。我们还探讨了 Transformer 架构的基础，并以 BERT 为例进行了介绍。我们了解了 TL 及其在 BERT 中的应用。还介绍了多模态学习的基本概念，并简要介绍了 ViT。同时，也讨论了 CLIP 和 Stable Diffusion 等模型。

阅读 9.1k

100赞

大模型RAG实战

震惊！原来AI编程开发这么简单：LLM、Agent与Workflow三兄弟协同工作原理大揭秘，小白也能秒变AI达人！文章解析了大语言模型(LLM)、智能体(Agent)和工作流(Workflow)三大AI核心技术，阐述了LLM作为认知引擎、Agent作为自主行动者、Workflow作为流程编排器的定位与特点，分析了三者关系与协同应用场景，并展望了Agent专业化、Workflow智能化和三者深度融合的未来趋势，为AI编程开发者提供了全面的技术框架理解。

阅读 1.2k

53赞

青云交

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言处理中的少样本学习与迁移学习融合摘要：本文探讨Java大数据技术在自然语言处理(NLP)中的创新应用，针对医疗、跨境电商等领域的少样本学习挑战，提出融合迁移学习与元学习的工业级解决方案。文章展示基于Java生态的技术架构，包括Spark分布式BERT训练、Flink实时数据处理和HBase向量存储，通过代码实例演示医疗语义迁移优化和阿拉伯语原型分类器的实现，为数据匮乏场景下的NLP应用提供实践指导。

阅读 2.3k

65赞

墨鸦_Cormorant

一文了解什么是NLP（自然语言处理）自然语言处理（NLP）是一种专业分析人类语言的人工智能。接收自然语言，这种语言是通过人类的自然使用演变而来的，我们每天都用它来交流转译自然语言，通常是通过基于概率的算法分析自然语言并输出结果简而言之，这就是一个创建算法的过程。苹果公司的人工智能语音助手 Siri 的工作过程就是自然语言处理在实践中应用的一个鲜活案例。NLP 正在成为我们生活中不可或缺的一部分，其与机器学习、深度学习一起达成的高度远远优于几年前取得的成就。在本文中我们将深入了解NLP是如何应用、如何工作的。

阅读 1.8w

156赞

B站计算机毕业设计大学

计算机毕业设计Django+DeepSeek大模型中华古诗词知识图谱可视化古诗词智能问答系统古诗词数据分析古诗词情感分析模型自然语言处理NLP 深度学习本文探讨了基于Django框架和DeepSeek大模型构建中华古诗词知识图谱可视化系统的技术路径。系统采用多源异构数据融合策略，结合Neo4j图数据库和深度学习模型，实现93.2%的实体识别准确率。通过DeepSeek模型微调优化，在情感分析任务中达到85%以上准确率。可视化方面采用ECharts和D3.js实现动态渲染，并融入时空轨迹等交互功能。应用评估显示，该系统在中小学教学中提升23%的学习效率，在学术研究中提高40%的文献综述撰写效率。未来将探索多模态融合和强化学习推荐等方向，推动古诗词数字化向智能

阅读 811

7赞

面霸学长offer多

一文讲清：AI、AGI、AIGC、NLP、LLM、ChatGPT的区别与联系本文系统梳理了AI领域核心概念及其层级关系：AI是总概念，包含追求通用智能的AGI和内容生成的AIGC等技术方向。重点解析了NLP（AI语言分支）、LLM（NLP突破性进展）及ChatGPT（LLM应用代表）的关联，并用层级图展示"AI→技术分支→具体应用"的逻辑链条。针对开发者，建议重点掌握LLM调用、AIGC产品设计和Prompt工程三大核心技能，为AI应用开发奠定基础。

阅读 1.7k

31赞

中國龍在廣州

港中文联手美团开源“视觉推理通才”，图像视频10类任务一网打尽同时，OneThinker在追踪任务GOT-10k上AO达到73.0, 在视频分割任务ReasonVOS上J&F得分为54.9，体现了其在感知类任务中的稳健表现，更多的任务表现请参考原文。在大模型不断走向多模态、强推理、通才化的趋势下，OneThinker的工作或许只是一个起点，但它所验证的方向，正在成为通往通用视觉智能（AGI）的关键一环。可以说，OneThinker的推出，不仅展示了强化学习在统一多模态、多任务视觉推理上的潜力，也为构建真正的视觉通才模型提供了清晰的路径。

阅读 600

15赞

青云交

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言处理中的跨语言信息检索与知识融合本文探讨了Java在大数据机器学习模型中的跨语言信息检索与知识融合应用。通过构建多语言数据处理平台，实现56种语言语料的智能清洗、分布式存储与低资源语言增强，显著提升数据可用率。基于Java的跨语言预训练模型优化方案，结合分布式计算和领域适配技术，在多个实际项目中验证了其高效性，如欧盟法律文档检索准确率提升至86%。这些实践展示了Java在打破语言壁垒、促进知识共享方面的技术优势与工程价值。

阅读 1.2k

41赞

Ai学术大佬

2025年，智能写作系统在自然语言处理领域取得突破性进展 Hey，各位赶 due 党们！还在为论文重复率爆表抓狂吗？博主我可是深有体会——曾经一篇初稿被导师标红50%以上，整个人差点当场去世…… 但别慌！2025年学术AI降重工具已实现语义智能重组与术语保留的双重突破。通过深度神经网络和语境建模技术，新一代工具能在30秒内完成传统人工数小时的改写工作，同时保证核心论点与专业词汇的准确性。实测数据显示，主流AI降重工具如DeepSeek-Rewrite、SemanticScholar Edit可将重复率从40%降至8%以下，且学术术语识别准确率达92%。

阅读 1.1k

13赞

Francek Chen

【自然语言处理】应用01：情感分析及数据集本文讲解IMDb电影评论情感分析数据集处理流程：下载数据，读取样本，预处理（分词、建词表、截断填充），创建数据迭代器，最后封装为load_data_imdb函数。

阅读 1.6k

84赞

AI Agent学习教程

【收藏必备】Transformers库 VS Transformer详解：从理论到实践的NLP大模型指南本文介绍了Hugging Face开发的Transformers库，这是一个提供多种预训练模型和工具的开源Python库，用于简化NLP任务开发。文章同时解释了Transformer模型，一种基于自注意力机制的深度学习架构，是许多现代NLP模型的基础。文章详细区分了Transformers库（工具集）和Transformer模型（架构）的概念差异，帮助读者理解它们之间的关系和应用场景。

阅读 816

15赞

.笑对人生.

【自然语言处理】区分he‘s和she‘s的缩写含义本文系统分析了英语中{he,she}'s缩写的区分规则：当后接过去分词时为has（完成时），后接现在分词/形容词/名词时为is（进行时/主系表）。文章提供了4条优先级规则及典型例句，特别指出"过去分词=has"是最可靠判断标准。同时开发了Python程序，利用NLTK进行词性标注，自动判断缩写含义。测试显示该方法能准确区分95%的使用场景，为英语学习者和NLP处理提供了实用指南。核心要点可总结为"过去分词用has，现在分词/表语用is"。

阅读 1.6k

53赞

么凹猫'

【AI大模型】LangChain框架：示例选择器与输出解析器携手，编织NLP高效精准之网本文将聚焦于LangChain框架中的两大璀璨明珠——示例选择器和输出解析器，深入探讨它们如何与Prompt精妙结合，共同编织出提升NLP任务效率与准确性的精密网络。示例选择器通过提供精心挑选的示例来增强Prompt，有效引导大型语言模型(LLM)生成更加符合预期的高质量输出。而输出解析器则负责将LLM产生的非结构化文本输出转换为结构化数据，为后续处理和分析提供便利。文章将详细介绍多种类型的示例选择器和输出解析器，并通过实际案例展示它们如何与Prompt协同工作，共同提升NLP任务的效率和准确性。

阅读 3.7k

123赞

Wosdsow

NLP基础（二）文章摘要：本文介绍了NLP中的特征工程方法，重点阐述了词向量表示和传统特征提取技术。通过个性测试的向量表示示例，说明了多维特征的重要性。在NLP领域，词嵌入技术（如Word2Vec）能够捕捉词语语义关系，支持相似度计算和类比推理。传统方法包括独热编码(one-hot)和TF-IDF，前者将词语表示为二元向量，后者通过词频和逆文档频率加权体现词语重要性。这些方法为文本数据提供了有效的数值化表示，是机器学习模型处理非结构化文本的基础。

阅读 938

23赞

我爱计算机视觉

ICCV 2025 (Highlight) Being-VL：师夷长技，用NLP的BPE算法统一视觉语言模型比如，“猫鼻子”的Token和“猫眼睛”的Token总是一起出现，并且位置固定，那么它们就可以被合并成一个代表“猫脸”的新Token。目前的多模态大模型（MLLM）在融合视觉和语言信息方面取得了很大进展，但背后一直存在一个根本性的挑战：图像和文字，这两种模态的信息表示方式，存在一道天然的鸿沟。BPE算法的核心思想很简单：在文本处理中，它会不断地把语料库里最高频出现的相邻字符对（比如'e'和's'）合并成一个新的、更长的子词（'es'），如此迭代，最终形成一个从“字母组合”到“常用单词”的层级化词表。

阅读 1.1k

7赞

劳诺轲Ulrica

揭秘Text2Vec-Large-Chinese：5个让中文NLP任务变简单的核心能力在当今人工智能快速发展的时代，中文自然语言处理技术正成为企业和开发者关注的焦点。Text2Vec-Large-Chinese作为一款专门针对中文优化的文本嵌入模型，通过创新的技术架构和算法优化，为各类NLP任务提供了强大的支持。本文将深入解析这款模型的独特优势，帮助您在实际项目中做出明智选择。## 项目概述与技术亮点Text2Vec-Large-Chinese是基于Transformer架

阅读 950

29赞

无意的人

自然语言处理（NLP）之语义化词向量表示（Word2Vec）本文介绍了自然语言处理(NLP)中的词向量表示技术Word2Vec。Word2Vec通过将词语映射为向量，使计算机能理解语义。重点讲解了两种模型：Skip-Gram（通过中心词预测上下文）和CBOW（通过上下文预测中心词）。文章详细说明了使用gensim库的两种词向量获取方式：加载公开预训练词向量和自行训练词向量。其中包含词向量加载、维度查看、相似度计算等操作示例，以及使用jieba分词后训练自定义词向量的完整流程。最后介绍了如何保存和加载训练好的词向量模型。这些技术为后续NLP任务提供了基础语义表示。

阅读 982

31赞

PixelFlow

医疗NLP中的关系抽取难题：如何精准挖掘电子病历中的疾病-症状关联？精准解决医疗NLP的关系抽取难题，聚焦电子病历中疾病与症状关联挖掘。结合BERT-BiLSTM-CRF等深度学习模型，提升实体关系识别准确率，适用于临床决策支持与知识图谱构建。方法高效、结果可解释，值得收藏并点击了解具体实现方案。

阅读 617

19赞

studying_mmr

Natural Language Processing NLP 清晰版本查看A research field focussed on creating software systems with knowledge about natural (human) language 研究重點是關於自認語言的知識Interdisciplinary: makes use of theories from Linguistics 語言學理論, adopts an Engineering approachAimed at human-like understanding of lan

阅读 1.1k

10赞

作者推荐

美人鱼战士爱学习: 一只弱弱科研狗的频道~力争说人话，有深度！

关注

一的万次方: 985博士生在读，研究方向为大语言模型、智能体、知识图谱与推理及智能图计算。文章同步更新在同名今日头条号“一的万次方”

关注

黑客思维者: 专业身份：我长期深耕于行业数字化与AIoT领域，身兼人工智能应用架构师与工业控制系统（ICS/SCADA/PLC）安全专家二职。内容分享：希望将过去几十年为物联网世界“添砖加瓦”的实战经验与深刻教训，在此与您分享。联系方式：若您在技术实践、数字化转型或网络安全方面有任何疑问，我很乐于交流。您可以通过微信“Parcadia”联系到我。

关注