自然语言处理

【算法随想】一种基于“视觉表征图”拓扑变化的NLP序列预测新范式阶段三：核心算法——基于相邻变化的趋势概率预测这是本文探讨的核心逻辑。在拥有了“表征图”后，我们发现阅读的本质不再是识别孤立的图案，而是捕捉图案之间的变化趋势。 4.1 动态推算逻辑假设序列中有两个相邻的时间步 t 和 t+1，对应的表征图为 M_t 和 M_{t+1}。传统的NLP模型关注的是 P(w_{t+1}|w_t)，而我们的新范式关注的是变换算子 \mathcal{T}：算法不再去“理解” M_t 是什么意思，而是去计算：从图A变到图B，图像特征发生了怎样的位移、旋转或扭曲？ 4.2 概

星川皆无恙

基于知识图谱+深度学习的大数据NLP医疗知识问答可视化系统（全网最详细讲解及源码/建议收藏）知识图谱是将知识连接起来形成的一个网络。由节点和边组成，节点是实体，边是两个实体的关系，节点和边都可以有属性。知识图谱除了可以查询实体的属性外，还可以很方便的从一个实体通过遍历关系的方式找到相关的实体及属性信息。

自然语言处理容易混淆知识点(二)BERT和BERTopic的区别BERT 特点：BERTopic 特点：完全可以！ BERTopic 是模型无关的：BERT 是 “肌肉”（提供语义理解能力），BERTopic 是 “大脑”（组织思考，发现模式）。

易语言开发FPS游戏辅助科技脚本示例首先需要在易语言中添加对应支持库，并声明 Windows API 函数：易语言用于存储游戏窗口信息、识别参数等：

【自然语言处理】自然语言处理中数据集的开发与测试：从基础划分到稳健评估的全维度实践目录一、引言二、训练 - 测试数据混用：NLP 模型评估的 “头号陷阱”三、基础划分的延伸：扣留估计与留存数据的作用

自然语言处理容易混淆知识点(一)c-TF-IDF和TF-IDF的区别词出现在越少的文档中，其 IDF 值越大，对区分文档的贡献越大。假设我们有 3 个主题：科技、体育、政治

wa的一声哭了

拉格朗日插值我们知道两点可以确定一条直线，当只有两个节点 x 0 、 x 1 x_0、x_1 x0、x1，用过两点 ( x 0 , y 0 ) 、 ( x 1 , y 1 ) (x_0,y_0)、(x_1, y_1) (x0,y0)、(x1,y1)的直线 y = L 1 ( x ) y=L_1(x) y=L1(x)近似代替曲线 y = f ( x ) y=f(x) y=f(x)，即 f ( x ) ≈ L 1 ( x ) f(x) \approx L_1(x) f(x)≈L1(x). 由直线的点斜方程可得： y −

大语言模型是零样本推理器 Large Language Models are Zero-Shot Reasoners论文：Large Language Models are Zero-Shot Reasoners摘要预训练大型语言模型（LLMs）广泛应用于自然语言处理（NLP）诸多子领域，且被公认为结合任务专属样例的优秀少样本学习器。值得关注的是，思维链（CoT）提示技术——一种通过分步答案样例激发模型复杂多步推理能力的前沿方法——在算术推理与符号推理这两类高难度系统2任务中取得了最先进（SOTA）性能，而这类任务的性能提升并不遵循大语言模型的标准缩放定律。

暴风鱼划水

大型语言模型（入门篇）A大型语言模型，通常缩写为LLMs，是人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）的一部分。LLM本质上是一种AI模型，专门用于理解、生成和与人类语言文本交互，可以将其视为一个经过训练、能处理单词、句子和段落的复杂系统。 “大型语言模型”名称拆解：

星川皆无恙

基于ARIMA 算法模型和NLP：社交媒体舆情分析在涉众型经济犯罪情报挖掘中的应用研究随着社交媒体的迅速发展，平台上的舆情数据成为了社会热点问题与民众情感的重要来源，尤其在涉众型经济犯罪领域，社交媒体舆情的监测和分析为情报挖掘提供了新的视角和方法。本研究以社交媒体舆情分析为基础，探讨其在涉众型经济犯罪情报挖掘中的应用。本文采用Django框架开发系统，结合MySQL数据库存储和管理数据，利用requests和BeautifulSoup技术实现社交媒体数据的高效爬取。通过对舆情数据进行预处理和统计分析，利用statsmodels和ARIMA模型和NLP进行时间序列预测和趋势分析，从中提取出犯

我有医保我先冲

企业级会议管理工具选型指南：从需求分析到方案落地当前，企业会议管理面临着诸多挑战。据统计，企业员工平均每周花费10-15小时参与会议，其中60%被认为是低效的。传统会议管理方式暴露出以下问题：

什么是Token？——理解自然语言处理中的基本单位在日常生活中，我们使用手机语音助手、自动翻译软件和聊天机器人等智能工具，而这些技术背后都离不开对语言的精细处理。今天，我们就来聊聊“token”这一看似专业的术语，了解它在自然语言处理（NLP）中的重要作用。

平凡之路无尽路

智能体设计模式：构建智能系统的实践指南欢迎来到《智能体设计模式：构建智能系统的实践指南》。本质上，智能体化系统是一种计算实体，旨在感知其环境（包括数字环境和潜在的物理环境），基于这些感知和一组预定义或习得的目标做出明智决策，并自主执行行动以实现这些目标。与遵循严格的分步指令的传统软件不同，智能体具有一定程度的灵活性和主动性。

【自然语言处理】汉语语料库建设的深层困境与现实挑战目录一、引言二、语料获取：源头壁垒与结构失衡的双重梗阻（一）历史积淀薄弱与数字化程度偏低的先天短板（二）资源分布分散与数据壁垒的现实障碍

AIGC 时代的“机器写作”：为何 AI 检测 (AI Detector) 已成为刚需？不管你是熬夜赶 Paper 的学生，还是正在死磕 Deadline 的内容营销人员，亦或是正在调试代码的开发者，像 ChatGPT 和 Gemini 这样的工具已经成为了我们最好的“数字助手”。

【自然语言处理】语义基石：WordNet与知网赋能自然语言处理的深层逻辑与实践路径目录一、引言二、知识存储的本质分野：从词汇网络到概念原子（一）WordNet：以同义词集为核心的词汇语义生态

大模型任我行

阿里：扩散模型强化学习框架d-TreeRPO📖标题：d-TreeRPO: Towards More Reliable Policy Optimization for Diffusion Language Models 🌐来源：arXiv, 2512.09675

平凡之路无尽路

google11月agent发展白皮书智能体是语言模型的自然演进，在软件领域实现了实用化落地。从预测性人工智能到自主智能体人工智能正在发生变革。多年来，行业焦点一直集中在擅长被动、离散任务的模型上：回答问题、翻译文本或根据提示生成图像。这种模式虽功能强大，但每一步都需要人类持续指导。如今，我们正见证一场范式转移——从仅能预测或生成内容的人工智能，迈向具备自主问题解决与任务执行能力的新型软件。

AI应用层革命（七）——智能体的终极形态：认知循环体的诞生本文为《AI应用层革命》系列第七篇，承接前六篇对智能体自主演化、伦理边界与法律框架的系统性探讨。本篇将深入剖析智能体发展的终极方向——认知循环体（Cognitive Loop Entity）。我们将从信息处理、意义生成、自我建模与环境交互四个维度，揭示一种新型智能存在如何突破“工具”与“代理”的局限，成为具备内生目的性、持续反思能力与跨模态整合机制的闭环认知系统。

词嵌入来龙去脉：One-hot、Word2Vec、GloVe、ELMo词嵌入（Word Embedding）是自然语言处理（NLP）中的一项核心技术，它将文本中的词语转换为低维实数向量，使得语义相近的词语在向量空间中距离相近。