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RSS订阅原创 大模型领域关键词解释
上下文学习（Contextual Learning），在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，通常指模型在理解和生成语言时利用上下文信息的能力。这种能力使模型能够根据前后文语境理解词语或句子的含义，并作出更准确的预测或生成更自然的文本。核心理念上下文学习的核心在于利用当前任务或输入的上下文信息来增强模型的决策能力。上下文信息可以包括：2. 思维链（COT）思维链（Chain of Thought, CoT）是一种技术或方法，用于增强人工智能模型（尤其是自然语言处理模型）在推理任务中的能力。它通过鼓励模型
2024-08-01 14:50:56
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原创 正则表达式，保留中英文字符，标点符号，数字
匹配中文标点符号： [\u3002\uff1b\uff0c\uff1a\u201c\u201d\uff08\uff09\u3001\uff1f\u300a\u300b]cleaned_str = pattern.sub(“”, str) # 将str中匹配到的字符替换成空s字符。A-Z^0-9]”) # 匹配不是中文、英文大小写、数字的其他字符。匹配中文字符： [\u4e00-\u9fa5]匹配数字和英文字符：[a-zA-Z0-9]
2022-12-27 14:52:46
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原创 NLP情感分析基础知识
什么是情感分析？情感分析，又称意见挖掘，是分析人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、主题等实体的意见、评价、态度和情感及其属性的研究领域。情感分析的级别：1.文档级（对单一实体的分析，细粒度不够）2.句子级（）3.方面级（）在大多数应用程序中，用户需要知道其他细节，即喜欢和不喜欢哪些实体或实体的哪些方面。作为文档级，句子级分析仍然不能做到这一点。什么是情感词典？1.不出所料，情绪最重要的指标是情感词，也称为意见词。这些词通常用来表达积极或消极的情绪。例如，good, wonderful
2021-09-24 11:26:29
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空空如也
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