自然语言处理

新加坡内哥谈技术

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第二十二章：Python-NLTK库：自然语言处理在自然语言处理（NLP）领域，Python的NLTK库是一个非常强大的工具。无论是文本分词、词性标注，还是情感分析、文本生成，NLTK都能提供丰富的功能支持。本文将带你从零开始，掌握NLTK库的基本用法，并通过一些高级示例让你感受到NLP的魅力。

NLP高频面试题（二十八）——Reward model是如何训练的，怎么训练一个比较好的Reward model在强化学习领域，**奖励模型（Reward Model）是关键组件之一，旨在通过预测特定行为或输出的奖励值，指导智能体的学习方向。特别是在基于人类反馈的强化学习（RLHF）**中，奖励模型通过整合人类的偏好信息，帮助强化学习算法更有效地优化策略，使生成的内容更符合人类的期望。

自然语言处理｜金融舆情解析：智能事件抽取与风险预警之道在金融领域，信息是投资决策的关键因素。金融市场受宏观经济数据、政治局势、企业业绩、市场情绪等多种因素影响，呈现高度的波动性和不确定性。例如，一家上市公司的财报发布，若净利润超出预期，可能导致股价短期内上涨；若数据不及预期，则可能引发股价下跌。同样，央行调整利率政策，会迅速影响债券市场和外汇市场。

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构建大语言模型应用：句子转换器（Sentence Transformers）（第三部分）在之前的博客中，我们学习了为RAG（检索增强生成，Retrieval Augmented Generation）进行数据准备，包括数据摄取（Data Ingestion）、数据预处理（Data Preparation）和分块（Chunking）。

【NLP 面经 3】目录一、Transformer与RNN对比多头自注意力机制工作原理相比传统 RNN 在处理长序列文本的优势

自然语言处理（20:（第五章5.）进一步改进RNNLM)第五章 1:Gated RNN(门控RNN)第五章 2:梯度消失和LSTM第五章 3:LSTM的实现第五章 4:使用LSTM的语言模型

Manus使用的MCP协议是什么？人工智能知识分享的“万能插头”无论是想要学习人工智能当做主业营收，还是像我一样作为开发工程师但依然要运用这个颠覆开发的时代宠儿，都有必要了解、学习一下人工智能。

NLP高频面试题（二十三）对抗训练的发展脉络，原理，演化路径对抗训练（Adversarial Training）作为提升深度学习模型鲁棒性的重要技术，近年来备受关注。本文将从计算机视觉出发，详细阐述对抗训练的发展脉络、基本原理、演化路径，并深入解析FGSM、FGM、PGD、FreeAT等常见对抗训练方法的原理、优缺点，以及模型在攻击阶段的不同应对策略。

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mac m1/m2/m3 pyaudio的安装google了很多方法，也尝试了 issue68的方法，但是均失败了，但是问deepseek竟然成功了，下面是deepseek r1给出的方法。在M3 pro芯片上可以成功运行.

自然语言处理｜人工智能如何革新作文批改：技术全解析在当今数字化时代，教育科技正在快速改变学习和教学方式。从在线课程的普及到智能教学工具的应用，教育领域正经历深刻变革。作文自动批改技术作为一项创新应用，逐渐受到关注，为作文教学提供了新思路和方法。这一技术不仅在国内教育领域崭露头角，在国际上也得到了广泛应用。例如，美国的 ETS（教育考试服务中心）早在20世纪90年代便开始研发自动评分系统，用于 TOEFL 和 GRE 等考试的作文部分，显示出其在标准化测试中的潜力。近年来，随着人工智能技术的突破，作文自动批改技术从实验室走向课堂，覆盖了基础教育、高等教育乃

CPM：大规模生成式中文预训练语言模型预训练语言模型（PLMs）已被证明对各种下游自然语言处理（NLP）任务有益。最近，GPT-3 以 1750 亿参数和 570GB 训练数据引起了广泛关注，因为它具备少样本（甚至零样本）学习的能力。然而，将 GPT-3 应用于中文 NLP 任务仍然具有挑战性，因为 GPT-3 的训练语料主要为英语，并且其参数未公开可用。

NLP语言模型训练里的特殊向量CLS 向量（[CLS] token）和 DEC 向量（Decoder Input token）都是特殊的 token，但它们出现在不同类型的 NLP 模型中，并承担不同的功能。

自然语言处理（21:（第六章1.）基于RNN生成文本)第六章 1:基于RNN生成文本第六章 2:seq2seq模型的实现第六章 3:seq2seq模型的改进

【NLP】14. NLP推理方法详解 --- beam search 束搜索以及 graph search 图搜索在自然语言处理（NLP）任务中，Beam Search（束搜索是一种比贪心搜索（Greedy Search）更强大的解码方法。它能够同时保留多个候选结果，并在搜索过程中选择最优的路径，从而提高生成文本的质量。

ICFEEIE 2025 WS4:计算机视觉和自然语言处理中的深度学习模型和算法WS4 Title: Deep Learning Models and Algorithms in Computer Vision and Natural Language Processing

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从Manus到OpenManus：AI智能体技术如何重塑未来生活场景？（通过分析用户高频痛点与市场反馈提炼）能力与门槛的失衡 Manus展示的复杂任务处理能力（如股票分析、代码生成）令人惊叹，但其封闭内测机制导致普通用户无法触达，二手邀请码价格甚至炒至10万元。而MetaGPT团队仅用3小时开源的OpenManus，虽降低技术门槛，但开发者仍需掌握Python环境配置、多模型接口调试等技能。

【每日论文】MetaSpatial: Reinforcing 3D Spatial Reasoning in VLMs for the Metaverse下载PDF或查看论文，请点击：LlamaFactory - huggingface daily paper - 每日论文解读 | LlamaFactory | LlamaFactory探索LlamaFactory，为你解读AI前沿技术文章，快速掌握最新技术动态https://www.llamafactory.cn/daily-paper/detail/?id=1778

基于大语言模型的智能音乐创作系统——从推荐到生成2023年，一款由大语言模型（LLM）生成的钢琴曲《量子交响曲》在Spotify冲上热搜，引发音乐界震动。传统音乐创作需要数年专业训练，而现代AI技术正在打破这一壁垒。本文提出一种基于LLM的智能音乐创作系统，实现从风格推荐到多轨生成的全流程自动化，实测可生成符合专业音乐标准的作品（BPM误差<2%，和弦准确率>85%）。