引言自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。随着深度学习技术的快速发展，NLP在机器翻译、情感分析、智能客服等领域的应用越来越广泛。本文将从基础理论出发，逐步深入探讨NLP的核心技术

在大语言模型中，**token**是一个比单个字母或单个汉字更复杂的概念。它通常是指输入文本被模型处理时的一个基本单位，这个单位可以是一个单词、一个子词（subword）、一个字符，甚至是一个特殊的标记（如换行符、标点符号等）。具体来说，token的划分方式取决于模型使用的分词器（tokenizer）。###

文本预处理是指在将文本数据用于模型训练或分析之前，对其进行的一系列清洗、转换和处理操作。这些操作旨在消除文本中的噪声和不必要的信息，并将其转化为适合后续处理的格式。以下是文本预处理的一些常见方法：一、文本清洗去除HTML标记和特殊字符：移除文本中的HTML标签（如、等）

地址分词技术介绍在当今信息化社会中，地址信息作为连接线上与线下的重要桥梁，其准确性和完整性对于诸多领域如物流配送、地图导航、数据分析等至关重要。然而，由于地址描述方式的多样性、复杂性以及地域文化的差异，地址信息的处理一直是一个挑战。为了解决这个问题，地址分词技术应

如何用spaCy和nltk实现文本分词与词频统计：全面解析与实战引言文本处理是自然语言处理（NLP）中的一项基础而关键的技术，而文本分词（Tokenization）和词频统计（FrequencyCounting）是文本处理中的两个常见操作。分词是将文本切割成独立的单元（词、标点符号等），而词频统计则是计算每个

大语言模型中常用的tokenizer算法对于自然语言处理（NLP）任务至关重要。它们将文本分解为更小的单元（token），这些单元可以是单词、子词或字符，进而用于模型训练和推理。以下是几种常用的tokenizer算法及其详细介绍。常用的Tokenizer算法1.基于规则的Tokenizer1.1空格分词空格分词是

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可

本文原文链接文章很长，且持续更新，建议收藏起来，慢慢读！疯狂创客圈总目录博客园版为您奉上珍贵的学习资源：免费赠送:《尼恩Java面试宝典》持续更新+史上最全+面试必备2000页+面试必备+大厂必备+涨薪必备免费赠送:《尼恩技术圣经+高并发系列PDF》，帮你实现技术自由，完

如今，应用程序智能化已成趋势，开发者想要实现智能化，那么首先需要赋予应用理解自然语言的能力，使其能够准确地听懂人话，进而响应用户需求，并提供一系列智能化服务。比如用户语音控制应用程序帮忙订票，应用程序在将语音转换成文字后，需要通过技术处理准确地理解指令内容，才可以拉取对应程序

ES6中分词器：Standard分词器：适用于自然语言文本，能够识别单词、数字、电子邮件地址和URL。特点：识别单词：能够识别常见的单词边界。处理标点符号：会忽略大多数标点符号，但保留电子邮件地址和URL。处理数字：能够识别并保留数字。处理特殊字符：能够处理一些特殊字符，如连字符和撇号

1.安装jieba库!pipinstalljieba    jieba库是用于中文分词的工具，它通过精确的分词算法来处理文本。通过分词可以将中文句子拆分成单独的词语，这对于自然语言处理任务非常重要，比如文本分类、情感分析、关键词提取。2.中文文本分词处理importjiebatext="我喜

准备学习AI的伙伴！前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！以下3点知识，你必须知道！尤其第3个，对你未来的职业影响非常大！刷到这条视频的伙伴，一定记得收藏保存！你是否遇过这种情况？想搜索一个问题，搜索出来的答案乱七八糟？特别是防不胜防的广告！严重干扰了我们的判断？有了AI

电商设计中的分词搜索引言在电商平台中，搜索功能是用户体验的核心之一。用户希望能够快速、精确地找到所需商品，而分词搜索作为一种重要的技术手段，可以有效提升搜索的准确性和用户满意度。一、分词搜索的理论基础1.1分词的定义分词是将一段文本切分成独立的词语或短语的

本文主要记录如何安装ik分词器，如果你刚好刷到了这篇文章，对你有所帮助。IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，支持细粒度和最大词长两种切分模式；具有83万字/秒（1600KB/S）的高速处理能力。采用了多子处理器分

本文为您介绍如何使用DataWorks的PyODPS类型节点，结合开源结巴中文分词库，对数据表中的中文字段进行分词处理并写入新的数据表，以及如何通过闭包函数使用自定义词典进行分词。前提条件已创建DataWorks工作空间并绑定了MaxCompute计算引擎创建工作空间。背景信息DataWorks为您

文本处理的基本方法在自然语言处理（NLP）领域，文本处理是一项基础且重要的任务。它涉及将原始文本转换为计算机可处理的形式，以便执行诸如情感分析、文本分类、信息检索等多种应用。本文将介绍文本处理的几个基本方法：分词、词性标注和命名实体识别，并提供相应的Python代码示例。

目录前言功能设计系统实现相关代码为什么选择我？获取源码作者介绍：✌️大厂全栈码农|毕设实战开发，CSDN平台全栈领域优质创作者，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业答疑辅导。✌️博主主页：百成Java往期系列：SpringBoot、SSM、JavaWeb、python、小程序

一、问题描述TLS1.3在两次握手后，开始加入加密传输。具体表现ChangeCipherSpec之后出现ApplicationData（加密后的数据，WireShark不能解密）。二、解决方案tls1.3交互的双方分别是谷歌浏览器和支持tls1.3的服务器。WireShark在抓包过程中的作用是呈现数据交互，它本身不会存储

在使用Hosting构建WPF程序-Stylet篇中，使用Hosting+Stylet的方式，构建了一个WPF框架，本文用于记录使用.NETGenericHost+Prism构建WPF所需的修改，仅供参考。示例代码：Jasongrass/Demo.AppHostPrism:WPF+Prism+Hosting

给定n种物品（每种仅一个）和一个容量为c的背包，要求选择物品装入背包，使得装入背包中物品的总价值最大。输入格式:测试数据有多组，处理到文件尾。每组测试数据输入3行，第1行为两个整数n（1≤n≤400）和c(1≤c≤1500)，分别表示物品数量与背包容量，第二行为n个物品的重量wi​（1≤i≤n），第三行

连续分配管理方式‍​​补充：非连续分配管理方式：基本分页存储管理基本分段存储管理段页式存储管理一、前言对于内存来说：内部碎片：已经被分配出去（能明确指出属于哪个进程）却不能被利用的内存空间外部碎片：还没有被分配出去（不属于任何进程），但由于太小了无法分配给申请内存

在现代视频播放技术中，硬件解码因其卓越的性能和效率而成为提升用户体验的关键。EasyPlayer.jsRTSP播放器作为一款无插件H5播放器，其对硬件解码的支持尤为重要。特别是在Chrome浏览器上，启用硬件解码可以显著提高视频播放的性能，减少CPU的负担，并提供更流畅的观看体验。EasyPlayer.j

【11.1VisionTransformer(vit)网络详解-哔哩哔哩】https://b23.tv/BgsYImJ工作流程：①将输入的图像进行patch的划分②LinearProjectionofFlattedpatches，将patch拉平并进行线性映射生成token③生成CLStoken（用向量有效地表示整个输入图像的特征）特殊字符“*”，生成Pos

Flow概览表结构源表与目标表结构(除了表名都相同)CREATETABLEuser_model(idintunsignedNOTNULLAUTO_INCREMENT,id_numbervarchar(20)CHARACTERSETutf8mb4COLLATEutf8mb4_0900_ai_ciNOTNULLCOMMENT'身份证号',namevarchar(20)NOTNULL,phone_numbercha