easyui

AI 在课程思政的 10 大应用：从资源挖掘到效果升华应用场景：AI 通过自然语言处理技术，在新闻资讯、历史文献、红色经典等海量数据中，精准筛选与学科知识点契合的思政教学素材，辅助教师构建内容丰富的思政教学案例库。

基于图神经网络的自然语言处理：融合LangGraph与大型概念模型的情感分析实践在企业数字化转型进程中，非结构化文本数据的处理与分析已成为核心技术挑战。传统自然语言处理方法在处理客户反馈、社交媒体内容和内部文档等复杂数据集时，往往难以有效捕获文本间的深层语义关联和结构化关系。大型概念模型（Large Concept Models, LCMs）与图神经网络的融合为这一挑战提供了创新解决方案，通过构建基于LangGraph的混合符号-语义处理管道，实现了更精准的情感分析、实体识别和主题建模能力。

【NLP入门系列一】NLP概述和独热编码博主简介：努力学习的22级本科生一枚 🌟；探索AI算法，C++，go语言的世界；在迷茫中寻找光芒🌸 博客主页：羊小猪~~-CSDN博客内容简介：NLP入门一。 🌸箴言🌸：去寻找理想的“天空“”之城

# 探索自然语言处理的奥秘：基于 Qwen 模型的文本分类与对话系统实现在当今数字化时代，自然语言处理（NLP）技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。从智能语音助手到自动文本生成，从情感分析到机器翻译，NLP 的应用场景无处不在。今天，我们将深入探讨如何利用 Qwen 模型实现文本分类和多轮对话系统，通过几个具体的 Python 实现案例，一窥 NLP 的强大魅力。

熊猫钓鱼>_>

基于MCP的桥梁设计规范智能解析与校审系统构建实践在腾讯云开发者社区中，有多种MCP工具可以用于本系统的开发和优化中，以下是一些潜在的应用场景：今天本文准备盘一个大活，聊一聊偏特定行业一点的深入应用思考及实践。

熊猫钓鱼>_>

建筑IT数字化突围：建筑设计企业的生存法则重塑晨光中的设计院里，总工老张的办公桌上堆叠着三摞图纸：左边是刚收尾的住宅施工图，中间夹着结构专业提资的变更单，右边是甲方连夜发来的方案调整意见。这是他从业28年来的日常，也是整个建筑设计行业集体困境的缩影——当项目复杂度以指数级增长，我们的工具箱里却仍躺着20世纪的生产工具。

白开水就盒饭

自然语言处理-词性标注的基本概念在自然语言处理过程中，进行词性标注是很有必要的一个步骤，词性揭示了一个词的类别，识别每个词的词性可以分析句子的语法和结构，从而为后续的命名实体识别、句法分析、情感分析、信息抽取以及机器翻译等文本分析任务提供必要且有用的信息。相比较英文词性标注，中文词性标注的难度要更大，很多中文词汇有多个词性，并且中文在做词性标注之前必须要对句子进行分词，这大大增加了词性标注的复杂度与难度。

# 构建词汇表：自然语言处理中的关键步骤在自然语言处理（NLP）任务中，词汇表（Vocabulary）是文本数据预处理的核心组件之一。它将文本中的单词或字符映射为数值索引，从而让计算机能够理解和处理语言数据。本文将详细介绍如何使用 Python 构建一个基于字符的词汇表，并通过一个具体的例子展示其过程。

闭月之泪舞

《CBOW 词向量转化实战：让自然语言处理 “读懂” 文字背后的含义》在自然语言处理领域，让计算机理解人类语言的语义一直是研究难点。传统的独热编码等词表示方法，仅能孤立标识单词，无法体现词间语义联系。词向量转换与词嵌入技术的诞生打破了这一困局。它们将离散单词映射为连续向量，挖掘单词间语义关联，把单词嵌入低维空间，使语义相近的词自然聚类。如今，这项技术已深度融入文本分类、机器翻译等任务，成为 NLP 模型理解语义的核心基础。接下来，我们将深入解析其原理、方法及应用。

暴走十八步

EasyUI使用iconfont图标使用Font-awesome3改造easyui图标 Font-awesome3已经不被官方支持，很难下载，所有使用iconfont替代

SpringAI+MCP协议实战尽管Python最近成为了编程语言的首选，但是Java在人工智能领域的地位同样不可撼动，得益于强大的Spring框架。随着人工智能技术的快速发展，我们正处于一个创新不断涌现的时代。从智能语音助手到复杂的自然语言处理系统，人工智能已经成为了现代生活和工作中不可或缺的一部分。在这样的背景下，Spring AI 项目迎来了发展的机遇。尽管该项目汲取了Python项目如LangChain和LlamaIndex的灵感，但Spring AI并不是简单的移植。该项目的初衷在于推进生成式人工智能应用程序的发展，使其不再局

数据采集助力AI大模型训练AI技术在今天已经是我们工作生活中不可或缺的工具，很多小伙伴也在致力于训练AI模型。高质量的数据是训练强大AI模型的核心驱动力，无论是自然语言处理、计算机视觉还是推荐系统，数据的规模、多样性和准确性直接决定了模型的性能和泛化能力。然而，在实际的数据采集过程中，往往面临着目标网站限制、IP封锁、数据碎片化等挑战，导致数据获取效率低下，甚至影响模型训练效果。

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

LORA: 大型语言模型的低秩自适应自然语言处理的一个重要范式包括在通用领域数据上进行大规模预训练，并适应特定任务或领域。随着我们预训练的模型越来越大，完全微调（即重新训练所有模型参数）变得不太可行。以GPT-3 175B为例——部署独立的微调模型实例，每个实例都有1750亿个参数，成本极其高昂。我们提出了低秩自适应（Low-Rank Adaptation，简称LoRA），该方法冻结预训练模型的权重，并在Transformer架构的每一层中注入可训练的秩分解矩阵，从而大大减少下游任务中可训练参数的数量。与使用Adam微调的GPT-3 175

EasyUI数据表格中嵌入下拉框

CV工程师丁Sir

《HarmonyOS Next AI图片文字智能识别与处理实践》随着AI技术的发展，图片文字识别在HarmonyOS Next应用中的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用AI技术实现图片文字的智能识别与处理。

呵呵，不解释868

词向量（Word Embedding）词向量（Word Embedding）是一种将自然语言中的单词映射到连续的向量空间的技术，使得语义相似的单词在向量空间中彼此接近。这种技术是现代自然语言处理（NLP）任务的基础之一，广泛应用于文本分类、机器翻译、问答系统等。

笔记：大模型Tokens是啥？为啥大模型按Tokens收费？Token是自然语言处理中的最小文本单位，代表模型处理文本时的一次计算单元。模型处理每个token需消耗GPU算力与内存，长文本请求占用更多资源。示例：生成一篇1000字文章（约1000token）的计算成本是100字（约100token）的10倍。

大模型语料库的构建过程包括知识图谱构建垂直知识图谱构建输入到sql构建输入到cypher构建通过智能体管理数据生产组件以下是大模型语料库的构建过程：数据来源确定：文档格式转换与清洗：文档切分操作：文档向量化：from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer(‘BAAI/bge-base-en’)