Spark部署模式主要有4种：Local模式（单机模式）、Standalone模式（使用Spark自带的简单集群管理器）、Spark On Yarn模式（使用YARN作为集群管理器）和Spark On Mesos模式（使用Mesos作为集群管理器）。下面介绍Local模式（单机模式）、跟Spark On Yarn模式（使用YARN作为集群管理器）的简单部署。spark on local模式以及sp

预训练模型如BERT、RoBERTa、MacBERT等，在多项选择任务上取得了显著的进步，它们通过预训练和微调的方式学习如何根据输入的文本信息来判断哪些选项是最合理的。在自然语言处理（NLP）中，多项选择任务是一种常见的问题类型，它要求模型从给定的多个选项中选择一个或多个正确的答案。阅读理解题目：给出一篇文章和几个基于文章内容的问题，每个问题下面有若干个候选答案供选择，模型需要理解文本内容并确定正

命名体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域中的一项关键技术，其主要任务是从非结构化的文本数据中自动识别并抽取具有特定意义的实体信息。这些实体通常是指人名、地名、组织机构名、日期时间、货币金额、百分比等具有特定类别属性的词汇或短语。在实际应用中，命名实体识别有助于构建更丰富的信息索引

生成式方法使用深度学习模型，如Transformer、seq2seq模型（如带有注意力机制的LSTM）等，训练模型预测每个单词作为摘要一部分的概率，从而生成连贯的新颖摘要。文本摘要生成是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，目标是从原始文本中提取关键信息并形成一个简短且保留核心内容的摘要。抽取式方法从原文中直接挑选出重要的句子或片段组合成摘要，通常基于文本的重要性评分，如词频、句子位置、句间关联

生成式对话机器人是一种人工智能技术，它通过学习大量自然语言数据，模拟人类进行开放、连贯和创造性的对话。6、对话管理：除了基本的回复生成之外，一个完整的对话机器人还需要对话管理模块来跟踪对话状态，确保对话流程的连贯性以及适时切换话题或结束对话。5、强化学习：有时会结合强化学习策略来优化对话机器人的行为，使其能适应不断变化的环境，并根据用户的反馈调整对话策略以达到更好的交互效果。3、训练数据：为了实现

掩码语言模型预训练是自然语言处理领域中的一种重要技术，主要用于学习文本的上下文表征。因果语言模型（Autoregressive Language Model）预训练是一种自然语言处理中基于自回归机制的模型训练方法，与掩码语言模型（如BERT）不同，因果语言模型在预训练时是单向预测序列中的下一个词。通过这种自回归的方式学习大量未标注文本数据，因果语言模型能够捕获词语间的长期依赖关系和潜在的语言规律，

通过将文本转换为向量表示（例如，使用词袋模型、TF-IDF 或 word2vec、GloVe 等词嵌入技术），然后计算这两个向量之间的余弦夹角来评估相似度。利用如BERT这样的Transformer架构的预训练模型，可以直接获取句子级别的向量表示，然后计算这些向量之间的相似度。训练网络以学习将文本映射到一个固定大小的向量空间，其中相似的文本对应相近的向量，从而可以直接比较向量间的距离或相似度得分。