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上下位关系自动检测方法（论文复现）本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取本文复现论文提出的文本中上位词检测方法，在自然语言处理中，上下位关系（Is-a Relationship）表示的是概念（又称术语）之间的语义包含关系。其中，上位词（Hypernym）表示的是下位词（Hyponym）的抽象化和一般化，而下位词则是对上位词的具象化和特殊化。举例来说：“水果”是“苹果”、“香蕉”、“橙子”等的上位词，“汽车”、“电动车”、“自行车”等则是“交通工具”的下位词。在自然语言处理任务中，理解概念之间的上下位关系对于诸如词义消歧、信息检索、自动问

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Python自然语言处理之spacy模块介绍、安装与常见操作案例spacy是一个强大的Python库，用于自然语言处理（NLP）。它提供了丰富的功能，包括分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别等，并且支持多种语言。spacy以其高性能、易用性和可扩展性而受到广泛欢迎。

深度学习模型之BERT的24个小模型源码与预训练紧凑模型的重要性目前24个较小的BERT模型的发布版本，现在只有英语，采用WordPiece掩码。笔者翻译水平有限，有误之处请指正，万分感激。

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NLP--自然语言处理学习-day1自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学和人工智能（AI）的一个交叉领域，旨在使计算机能够理解、分析、生成和处理人类语言的能力。它结合了计算语言学、人工智能、机器学习和语言学等多个领域的知识。

Transformer模型-5-Multi-Head Attention上图红色圈中的部分为 Multi-Head Attention，是由多个Self-Attention组成的，虽然Encoder与Decoder中都有Multi-Head Attention，但他们略有区别。Encoder block包含一个 Multi-Head Attention，而Decoder block包含两个 Multi-Head Attention。

大语言模型之ICL(上下文学习) - In-Context Learning Creates Task Vectors在大语言模型(LLMs)中的上下文学习(In-Context Learning，ICL) 成为一种强大的新学习范式(learning paradigm)，然而我们对它的底层机制仍不够明确清晰。尤其是将其映射到传统的机器学习框架就很具挑战性，其中我们使用训练集S 在特定的假设类别中去寻找一个最佳拟合函数f(x) 。我们发现，ICL可以学习到的函数通常具有非常简单的结构：他们直接表现近似于Transformer架构的LLMs，仅有的输入是查询x 和由训练集计算而得的单个’任务向量(task vect

时光匆匆岁月荏苒,转眼我们已不是当年

【前端echarts】echarts双饼图与easyui列表联动包括饼图与列表页联动，基本上无bug

大语言模型：AI 时代的文字计算器？当前，大语言模型已经成为自然语言处理领域的热点。LLMs 是否真的 “智能”？它们又为我们带来了哪些启发？针对这些问题，Darveen Vijayan 为我们带来了这篇引人深思的文章。

相亲交友系统商业开发在快节奏的现代生活中，寻找真爱成为了许多人的渴望。相亲交友系统，作为连接心灵的桥梁，正逐渐成为人们寻找伴侣的首选方式。我们的团队h17711347205致力于开发一款创新的相亲交友系统，旨在通过智能化的匹配算法，为用户打造一个高效、便捷的相亲平台。

台球助教APP小程序的前端交互设计在当今移动互联网时代，台球助教APP小程序作为一种便捷的学习工具，正在成为越来越多台球爱好者的首选。作为设计人员，在开发台球助教APP小程序时，我们的目标是创造一个既美观又实用的应用程序，让用户在使用过程中感到舒适并能有效提升他们的台球技巧。

EasyUI textbox 修改字体样式后端代码如下发现直接在style中写css不起作用easyui 会将原有的input 隐藏 display:none,然后新生成一个input，这个input上并没有我们写的属性，，有我们css样式的是看不到的，知道这个结构之后，我们就可以做进一步处理了；

Easyui Datagrid实现行操作实现此功能需要实现2点1、首列的内容全部需要渲染成申请开票 2、点击申请开票可以获获取到指定的行内容，在执行后续操作

亦菲喊你来学机器学习（19） --TF-IDF中文处理TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。

《自然语言处理》—— 词向量之CountVectorizer方法实现CountVectorizer是scikit-learn库中用于文本特征提取的一个类，它能够将文本数据转换为词频矩阵，是自然语言处理中常用的文本特征提取方法之一。

【Rust光年纪】文本分析利器：探索Rust语言的多功能文本处理库随着自然语言处理技术的不断发展，对各种文本数据进行分析和处理的需求也在不断增加。本文将介绍一些用于Rust语言的文本分析和处理库，包括情感分析、自然语言处理、中文转换、语言检查和关键词提取等方面的工具和资源。

007的米奇妙妙屋

【自然语言处理】0821学习记录1.对于自然语言来讲，在自然语言处理的第一步，我们要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据，比如，有的是纯 txt 文档，有的是存储在 Excel 中的表格数据，还有的是无法直接打开的 pkl 文件等。

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【自然语言处理】文本数据预处理学习list：正则表达式分词词性标注词干提取与词形还原命名实体识别文本的数据增强正则表达式：假设有一天，你的上司给你几百个 txt 文本，并且布置了一个任务，找出文本中所有出现的身份证号以及电话号码，并且要求在一个小时内完成。这时候该怎么办呢？总不可能肉眼一个个地去找吧，太费时了！在这里，正则表达式就派上用场了。学会了正则表达式，你就能在 20 分钟内完成此任务。

【Rust光年纪】深度探索：Rust语言中的文本分析与自然语言处理库综述在当今信息爆炸的时代，文本分析和自然语言处理技术变得愈发重要。Rust语言作为一种快速、安全、并发的编程语言，也逐渐走进了这一领域。本文将介绍几个用于Rust语言的文本分析和自然语言处理库，帮助读者更好地理解和应用这些工具。

CSS的:definite和:indefinitte伪类：探索确定性与不确定性的元素选择CSS（层叠样式表）是控制网页样式的核心技术，它允许开发者根据元素的特性来应用样式。CSS4提出了一些新的伪类选择器，其中就包括:definite和:indefiniite伪类。这些伪类基于元素的确定性或不确定性来选择元素，为开发者提供了一种创新的方式来处理基于上下文的样式需求。本文将详细介绍:definite和:indefiniite伪类的使用方式、应用场景以及如何通过它们增强网页的语义表达和视觉表现。

解码语言之谜：自然语言处理的奇妙世界在人工智能的宏伟蓝图中，自然语言处理（NLP）扮演着至关重要的角色。它赋予了机器理解、解释和生成人类语言的能力，为我们打开了与机器沟通的新纪元。本文将深入探索NLP的奥秘，从基础概念到高级应用，从理论到实践，带你领略自然语言处理的奇妙世界。