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爱学习的书文

Datawhlale_快乐学习大模型_task02_NLP 基础概念书籍地址简要总结一下个人理解英文：Natural Language Processing 全程：自然语言处理含义：通过计算机模拟人类认知和使用语言

【NLP入门系列三】NLP文本嵌入(以Embedding和EmbeddingBag为例)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入门三，Embedding和EmbeddingBag嵌入. 🌸箴言🌸：去寻找理想的“天空“”之城上一篇内容：【NLP入门系列二】NLP分词和字典构建-CSDN博客

我想说一句

在Colab玩转大模型：一天速成NLP魔法师！——当Hugging Face遇上.ipynb，连蜡烛都能听懂人话了本人是搞js的，对机器学习当然是一窍不通，但是这也没事，有了Colab，你也能玩转社区大模型

始理解NLP：我的第一章学习心得最近开始学习Datawhale的Happy-LLM教程，刚完成第一章《NLP基础概念》的学习。作为一个对大语言模型感兴趣的初学者，这一章给了我很多启发。想记录一下自己的学习收获和思考。

故事挺秃然

中文分词：机械分词算法详解与实践总结引子：上一篇文章我们从中文分词的历程、发展、问题等方面进行了理论性的探讨，从概念方面对中文分词有了一定的了解与认识，今天，我们主要探讨中文分词中的机械分词。

是否需要预先安装 CUDA Toolkit？——按使用场景分级推荐及进阶说明以下内容是从实践角度出发，对 CUDA 工具链是否需要在Windows系统上预先安装进行逻辑说明，不仅只停留在“需/不需”，而是以使用场景为依据，进行推荐与分层解释，特别突出生产环境/开发环境建议提前在系统上安装 CUDA Toolkit 。

故事挺秃然

MCP（模型上下文协议）——AI生态的“万能插座”关于上一篇分词的相关算法以及实践，得稍等等去更新了，这两天在折腾组装主机。因此将这篇在公司内技术分享的内容，分享出来，偷个懒。

【论文阅读笔记】HaDes幻觉检测benchmarkLLM幻觉检测现有方法缺点：提出令牌级（token-level）、无参考（reference-free）的幻觉检测任务，无需依赖外部参考文本，直接检测文本中单个令牌的幻觉风险。同时，构建了上述任务的数据集 HaDes。构建流程如下：

故事挺秃然

TF-IDF算法的代码实践应用——关键词提取、文本分类、信息检索回顾：TF-IDF算法详解与实践总结上一篇文章我们深入剖析了TF-IDF的原理与细节，但实践才是检验真理的唯一标准！今天，我们将从“纸上谈兵”转向“实战演练”：通过纯Python手写实现与调用sklearn工具包两种方式，带你一步步完成TF-IDF在真实场景中的应用

风雨中的小七

解密prompt系列55.Agent Memory的工程实现 - Mem0 & LlamaIndex记忆存储是构建智能个性化、越用越懂你的Agent的核心挑战。上期我们探讨了模型方案实现长记忆存储，本期将聚焦工程实现层面。

【论文阅读笔记】《A survey on deep learning approaches for text-to-SQL》A survey on deep learning approaches for text-to-SQL

NLP学习路线图（三十）：微调策略在自然语言处理领域，预训练语言模型（如BERT、GPT、T5）已成为基础设施。但如何让这些“通才”模型蜕变为特定任务的“专家”？微调策略正是关键所在。本文将深入剖析七种核心微调技术及其演进逻辑。

NLP学习路线图（二十二）：循环神经网络（RNN）在自然语言处理（NLP）的广阔天地中，序列数据是绝对的核心——无论是流淌的文本、连续的语音还是跳跃的时间序列，都蕴含着前后紧密关联的信息。传统神经网络如同面对一幅打散的拼图，无法理解词语间的顺序关系，注定在序列任务上举步维艰。而循环神经网络（RNN）的诞生，正是为了解决这一核心挑战，为机器赋予了处理序列信息的记忆能力。

NLP学习路线图（二十五）：注意力机制在自然语言处理领域，序列模型一直扮演着核心角色。从早期的循环神经网络（RNN）到如今一统天下的Transformer模型，注意力机制（Attention Mechanism）的引入堪称一场革命。它彻底改变了模型处理序列信息的方式，显著提升了机器翻译、文本摘要、问答系统等任务的表现。本文将深入剖析注意力机制的原理、演进及其在序列模型中的关键作用。

NLP学习路线图（二十）：FastText在自然语言处理（NLP）领域，词向量（Word Embedding）是基石般的存在。它将离散的符号——词语——转化为连续的、富含语义信息的向量表示，使得计算机能够“理解”语言。而在众多词向量模型中，FastText 凭借其独特的设计理念和卓越性能，尤其是在处理形态丰富的语言和罕见词方面，成为不可或缺的利器。本文将深入探讨词向量的核心概念、FastText的创新原理、技术优势、实现细节以及实际应用。

用户30240709352

多跳问答数据难找？试试 HopWeaver：首个基于任意语料库的自动合成框架，质量直逼人工标注在自然语言处理领域，多跳问答（Multi-hop Question Answering，MHQA）一直被视为评估AI系统（如熟知的RAG）高级推理能力的黄金标准。多跳问题要求模型跨越多个文档，通过逻辑推理找出答案，而不是简单地从单一段落中提取信息。然而，高质量的多跳问答数据集极其稀缺，主要受限于三大因素：

Elastic开源社区

Java生态中的NLP框架Java生态系统中提供了多个强大的自然语言处理(NLP)框架，以下是主要的NLP框架及其详细说明：简介：Apache OpenNLP是Apache软件基金会的开源项目，提供了一系列常用的NLP工具。

NLP学习路线图（十四）：词袋模型（Bag of Words）在自然语言处理（NLP）的广阔天地中，词袋模型（Bag of Words, BoW）宛如一块历经岁月沉淀的基石。它虽非当今最耀眼的明星，却为整个领域奠定了至关重要的基础，深刻影响了我们让计算机“理解”文本的方式。本文将深入探讨词袋模型的原理、实现、应用、局限及其在现代NLP中的深远影响。

NLP学习路线图（十五）：TF-IDF（词频-逆文档频率）在自然语言处理（NLP）的浩瀚宇宙中，TF-IDF（词频-逆文档频率）犹如一颗恒星，虽古老却依然璀璨。当ChatGPT、BERT等大模型光芒四射时，TF-IDF作为传统方法的代表，其简洁性、高效性与可解释性仍在诸多场景中焕发着不可替代的生命力。本文将深入解析TF-IDF的原理、实现、应用及其在现代NLP中的独特价值。

NLP学习路线图（十三）：正则表达式在自然语言处理（NLP）的浩瀚宇宙中，原始文本数据如同未经雕琢的璞玉。而文本预处理，尤其是其中至关重要的正则表达式技术，正是将这块璞玉转化为精美玉器的核心工具集。本文将深入探讨正则表达式在NLP文本预处理中的原理、技巧与实践应用。