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在《AI大语言模型LLM学习-RAG技术及代码实现》一文介绍了RAG的相关知识，其中介绍到RAG的发展经历三个主要阶段：原始（Native RAG）、高级（Advanced RAG）和模块化RAG（Modular RAG），文中实战使用实际案例介绍了原始（Native RAG）的代码实现；本文将重点介绍高级（Advanced RAG）的概念及代码实现。摘要技术用于生成检索结果的简短摘要，帮助用户快
自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个领域，旨在使机器能够理解文本数据。NLP 研究由来已久，但直到最近，随着大数据和更高计算处理能力的引入，它才变得更加突出。随着 NLP 领域的规模越来越大，许多研究人员都试图提高机器理解文本数据的能力。经过大量的进步，许多技术在 NLP 领域被提出并应用。本文将比较 NLP 领域中处理文本数据的各种技术。本文将重点讨论 RNN、Transformers 和
通过精心设计的Prompt，AI可以生成多种风格的中秋诗词，无论是古典诗、现代诗，还是特定情感或场景下的诗歌，NLP技术都能够帮助我们体验中秋诗词的美感。
NLP-Beginner：自然语言处理入门练习----task 1基于机器学习的文本分类
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的一个跨学科领域，致力于实现人与计算机之间通过自然语言进行有效沟通的能力。NLP 的核心任务是理解、解释和生成人类语言，使计算机能够处理和分析大量的自然语言数据。其应用广泛，从机器翻译、语音识别、文本分析到情感分析等，都离不开NLP技术的支持。
自然语言处理(NLP)
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支，其中情感分析(Sentiment Analysis)是一种常见的NLP任务。情感分析的目标是通过对文本数据(如评论、评价、推文等)的分析，自动判断其中的情感倾向。随着深度学习和人工智能技术的发展，情感分析的准确性和效率得到了显著提高。本文将从BERT到多模态数据的角度，深入探讨情感分析的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及实际应用..
Text Summarization using Transformer
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支，它旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。在过去的几年里，NLP技术的进步为许多行业提供了新的机遇，营销领域不例外。本文将探讨NLP在营销中的应用，包括关键概念、算法原理、实例代码以及未来趋势和挑战。2.核心概念与联系在开始探讨NLP在营销中的应用之前，我们首先需要了解一些核心概念。2.1 自然语言处理(NLP)自然...
前言自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP），就是以电子计算机为工具，对人类特有的书面形式和口头形式的自然语言的信息进行各种类型处理和加工的技术。这项技术现在已经形成一门专门的边缘性交叉性学科，它涉及语言学、数学和计算机科学，横跨文科、理科和工科三大知识领域。自然语言处理的目的在于建立各种自然语言处理系统，如机器翻译系统、自然语言理解系统、信息自动检索系统
这章笔记一步步介绍语料库概念与使用，安装NLTK，实现对线上语料库内容的获取与分析，最后实现构建一个斗罗大陆小说的本地语料库。
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是一门研究如何让计算机理解、生成和处理自然语言的科学。在过去的几年里，自然语言处理领域的一个重要应用是聊天机器人。聊天机器人可以应用于各种场景，如客服、娱乐、教育等。本文将从以下几个方面来讨论聊天机器人在自然语言处理领域的应用：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体最佳实践：代码实例和详细解释说明实际应用场景...
英文分词英文极为简单，下面给出两种分词思路：
本教程旨在为自然语言处理（NLP）初学者提供一个详细的指南，用于手动安装流行的NLP库Spacy及其英语模型en_core_web_sm。文章将逐步指导您如何安装Spacy库、查看其版本，确定并下载适合的en_core_web_sm模型版本，以及如何正确安装并测试这些组件确保它们正常工作。完成本教程后，您将能够使用Spacy进行基本的NLP任务，例如分词、命名实体识别和依赖关系解析。
本文为笔者学习阿里云大学的基于LSTM的文本情感分析教学视频总结。一、何为文本情感分析其实也就是，用户输入了一句话，我们需要靠机器来知道这句话的情感，本文会以开心和不开心为例，来进行情感分析，有点像二分类，但并不是。二、神经网络模型这里提出使用的是LSTM，也叫做长短时记忆网络，该网络其实是RNN的衍生，主要是为针对RNN的缺点设计出来的，一个神经单元有遗忘门、输入门、输出门，该网络除了结构有所改
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支，其主要目标是让计算机理解、生成和处理人类语言。文本检索技术是NLP的一个关键部分，它涉及到从大量文本数据中找到与给定查询最相关的文档。在互联网时代，文本数据的量不断增加，文本检索技术对于信息检索、知识发现和推荐系统等应用场景具有重要意义。本文将详细介绍文本检索技术的核心概念、算法原理、实例代码和未来发展趋势。2.核心概念与...
Conformer模型是一种结合了Transformer的自注意力机制和卷积神经网络的模型结构，用于语音识别和自然语言处理任务，具有时域和频域特征的建模能力。
语料库准备阶段的目标是创建一个既能够支持模型学习语言的普遍特性，又能针对特定任务进行优化的数据集。处理形式和内容上的异质性是实现这一目标的关键步骤。通过减少不必要的异质性、保持数据质量，并考虑到任务的特定需求，可以大大提高模型的效率和效果。
简单介绍关于自然语言处理中的词向量技术发展及分类。
对于计算机来说，要想理解自然语言，需要把自然语言以一定的形式转化为数值，，是人工智能非常关键的一步。具体就是把一个维数为所有词的数量的高维空间嵌入到一个维数低得多的连续向量空间中，每个单词或词组被映射为实数域上的向量。而这种向量里面往往可以描述单词或者词组附近的上下文单词信息，捕获各种语义关系，从而使真真正正从中理解到这些自然语言。笔者认为，这种嵌入到低维度的方法，本质上是在做特征提取，并且通过降
自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：Stanford CoreNLP【更适合英文数据集；分词，词性标注，句法分析】
在之前的章节中，深入探究了预训练ELMo模型的架构与实现原理。通过采用双向LSTM架构在大规模文本数据上进行预训练，ELMo模型成功地为预训练模型时代的开启奠定了基础。继ELMo之后，OpenAI基于transformer架构发布了GPT（Generative Pre-training Transformer）模型，该模型同样采用预训练策略，进一步推动了自然语言处理领域的语言模型发展。在本章节，以
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。文本挖掘和情感分析是自然语言处理的两个重要领域，它们在现实生活中有着广泛的应用。文本挖掘是指从大量文本数据中提取有价值的信息，以便用于决策和分析。这种信息可以是关于某个特定主题的知识、趋势、关联关系等。文本挖掘技术可以应用于新闻分析、市场调查、金融分析、医疗保健等领域。情感...
TF-IDF向量会对文档中词项的准确拼写形式进行计数。因此，如果表达相同含义的文本使用词的不同拼写形式或使用不同的词，将会得到完全不同的TF-IDF向量表示。这会使依赖词条计数的搜索引擎和文档相似性的比较变得乱七八糟。...
sentence embedding framework），即简单的对比句向量表征框架。SimCSE共包含了无监督和有监督的两种方法。无监督方法，采用dropout技术，对原始文本进行数据增强，从而构造出正样本，用于后续对比学习训练；监督学习方法，借助于文本蕴含（自然语言推理）数据集，将蕴涵-pair作为正例，矛盾-pair作为难负例，用于后续对比学习训练。并且通过对比学习解决了预训练Embedd
“能力越大，责任越大。”——伏尔泰？无论把这句话归功于伏尔泰还是本叔叔（Uncle Ben），这句话到今天都依然适用。不过在这个时代，我们或许可以这样说：“数据越多，责任越大。”我们信赖那些拥有数据的公司，希望它们将这些数据用于改善我们的生活。我们允许自己的电子邮件被这些公司扫描以纠正邮件文字中出现的语法错误。这些公司研究我们在社交媒体上的日常生活片段，将其用于向信息流中注入广告。手机和家居能够对
根据特定领域的术语或特定的数据集特性，可能需要开发自定义的预处理规则。在以上方法中，我只挑选了部分比较常用且重要的方法进行了详细地分析和讲解并分别给出了代码示例便于大家进一步理解或者运用。数据预处理是NLP任务成功的基础，它有助于提高模型的性能和准确性。预处理步骤的选择和实现取决于具体的应用场景和数据特性。在实际应用中，可能需要结合多种预处理技术来达到最佳效果。
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