自然语言处理

【自然语言处理】中文 n-gram 词模型目录一、题目描述二、解决方案三、开发流程概述（一）全局配置模块（基础环境设置）核心功能：（二）文本预处理模块（数据清洗与标准化）

【Block总结】门控注意力机制，最新注意力机制|即插即用|最佳论文奖论文标题：Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity, Sparsity, and Attention-Sink-Free 作者：Zihan Qiu, Zekun Wang, Bo Zheng 等会议：NeurIPS 2025（Oral Presentation，入选前1.5%）论文链接：https://arxiv.org/abs/2505.06708 代码仓库：https://github.com/qiuzh20/gated_at

AI工具如何重塑综述写作新体验别再傻傻地罗列文献了，科研思维进化的第一步从这里开始作为一名长期在科研一线打拼的博士生，我深知撰写文献综述的痛苦：海量文献检索、分类整理、观点提炼、结构搭建…… 整个过程就像在信息海洋里捞针，常常耗费数周时间，结果却只换来导师一句 “这只是文献堆砌，没有自己的见解”。

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华为云国际站代理商的FunctionGraph主要有什么作用呢？华为云国际站的 FunctionGraph 是基于事件驱动的无服务器计算服务，华为云国际站代理商可借助它为不同行业客户搭建灵活高效的云端解决方案，核心作用体现在助力客户降本增效、支撑多元业务场景落地、简化运维与集成等多个方面，具体如下：

Masked Language Models是什么？这个问题很关键！Masked Language Model（简称MLM，掩码语言模型）是现在很多顶尖大语言模型（比如BERT、RoBERTa）的核心训练基础，用通俗的话讲，它的核心逻辑就是让模型‘猜词填空’，从而学会理解语言。

【自然语言处理】应用02：情感分析：使用循环神经网络【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

【AI】大语言模型基础知识详解ChatGPT 火了之后，"大模型"这个词天天出现在各种新闻里。但很多人其实不太清楚：大模型到底是什么？它是怎么"理解"我们说的话的？为什么有时候它会胡说八道？这篇文章用最通俗的方式，带你搞懂大语言模型的核心原理。

大语言模型实战（一）——基本介绍及环境配置LLMs的灵活性使其适用于多种任务，核心场景包括：通过Hugging Face Transformers库加载开源模型（以Microsoft Phi-3-mini为例），核心步骤包括：

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AI智能体：连接大语言模型与现实任务的核心架构解析随着人工智能技术不断持续地演进，有一种架构范式被称作“智能体”，它正变成连接大语言模型与现实世界复杂任务的关键桥梁。被简称为智能体的AI智能体，不是一个全新概念，不过其内涵在通用人工智能技术取得突破之后，得到了极大地拓展与深化。本文会从它的定义，核心原理，技术架构，应用现状以及未来挑战等多个不同维度，对这一技术领域进行系统性梳理。

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原圈科技AI市场舆情分析平台在文旅行业的实战价值与应用洞察2025年的清晨，当你的指尖划过手机屏幕，第一时间涌入的，大概率仍是那些标题惊悚、内容雷同的“行业热点日报”。我们曾如此渴望信息，以至于发明了各种工具来满足这份焦虑。然而，身处一个信息生产成本趋近于零的时代，一个不容忽视的现实已然降临：我们最大的敌人，不再是信息匮乏，而是信息过载。低效的传统舆情监测，已无法满足现代企业对精细化AI市场舆情分析的需求。

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华为云国际站代理商的GACS主要有什么作用呢？GACS 是华为云的 GPU 加速云服务器（GPU Accelerated Cloud Server），并非代理商专属产品。华为云国际站代理商提供 GACS 相关服务时，核心作用是帮企业快速对接该高性能计算资源，并适配海外业务场景落地，具体作用可分为面向企业业务支撑和合作服务保障两类，详情如下：

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大语言模型的巧用：我是小瓶子，将有我来完成带领大家进入ai的世界我的主页如下：主页：爱装代码的小瓶子专栏：1. 关于Linux的学习 2.关于c++的学习 3.关于AI的学习

【自然语言处理】汉字表管理工具目录一、引言二、整体架构与核心设计理念1. 类定位2. 核心设计原则三、核心属性详解四、核心方法详解（按功能模块分类）

大型语言模型推理范式演进：从提示工程到思维算法摘要本文基于前沿研究与工业界实践，对大型语言模型（LLM）的推理机制进行详尽的解构与重构。我们系统性地梳理了从基础的零样本（Zero-shot）直觉反应，到思维链（CoT）的逻辑觉醒，再到思维树（ToT）、思维图（GoT）及思维算法（AoT）的复杂结构化推理演进路线。

AI大模型面试题集锦：（1）基础入门题BERT:双向预训练语言模型+fine-tuning(微调) GPT:自回归预训练语言模型+prompting(指示/提示) BERT和GPT是近年来自然语言处理领域中非常重要的模型,它们代表表了现代NLP技术的发展。

【自然语言处理】中文文本字频统计与交互式可视化工具目录一、引言二、开发前期：需求分析与核心目标1. 核心需求拆解2. 非功能性需求三、技术选型阶段：库的选择与理由

【自然语言处理】处理 GBK 编码汉字的算法设计目录一、引言核心算法思路二、处理 GBK 编码汉字的算法设计实现思路（一）类整体定位（二）核心方法逐行深度解析

KG_LLM图谱增强大模型

斯坦福CS520知识图谱课程深度解析：从理论基础到工业应用的前沿指南［附中英文 PPT］斯坦福大学CS520知识图谱课程是面向研究生的专业研讨会，聚焦知识图谱的理论与实践，包括数据模型、构建、推理及工业应用。由SRI国际人工智能中心主管Vinay K. Chaudhri等专家主讲，结合特邀讲座，覆盖实体识别、指代消解、因果图等热点。课程提供高质量课件和中英双语视频，适合AI、数据库及企业专家深入学习，推动知识图谱在企业中的集成智能系统构建。

从输入到输出：大语言模型一次完整推理简单解析大语言模型（LLM）的推理过程，本质上是一个在离散 token 空间中进行条件概率建模与自回归采样的计算流程。从系统角度看，这一过程可以被严格拆解为：文本离散化、全量上下文建模（Prefill）、概率分布构造、候选空间裁剪、随机采样、状态递推，直至满足终止条件。以下按照真实执行顺序，对每一阶段进行完整解析。

开放知识图谱

论文浅尝 | 大语言模型在带超关系的知识图谱上的推理（ICLR2025）笔记整理：吕恬雯，浙江大学研究生，研究方向为大语言模型、AI for Science论文链接：https://openreview.net/pdf?id=rTCJ29pkuA