NLP

本文将系统拆解BERTopic的技术内核，从工作流程到子模块实现，从C-TF-IDF算法原理到LLM微调实践，辅以代码示例与可视化演示，助你快速掌握这一主题建模利器。

本文总结了13种主流中文分词工具，包括jieba、cutword、pkuseg、baidu lac、jiagu、HanLP等，为开发者在项目中快速选型和应用提供参考。

本文系统梳理中文分词中的机械分词算法 ，涵盖以下核心内容：经典算法解析与python代码实战：正向/逆向最大匹配、双向匹配、全切分法、DAG动态规划、N-最短路径等主流方法原理与实现差异。

MCP的诞生，不仅是技术协议的迭代，更是人工智能从“工具孤岛”走向“协作大陆”的第一步。它像一座桥梁，连接着模型的智能与现实世界的复杂需求。

分词是NLP的基石，尤其在中文语境下，其复杂性远超想象。从传统的规则匹配到现代的深度学习模型，分词算法不断进化，以应对歧义、未登录词等挑战。

**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：关键词提取、文本分类、信息检索

本文主要介绍TF-IDF的算法内容以及面试中对于TF-IDF的相关问题，两种方式实现TF-IDF，一种是纯python实现一个TF-IDF，然后利用TF-IDF实现关键词提取，另一种是调用相关依赖实现

BM25（Best Matching 25）是一种用于信息检索（Information Retrieval）和文本挖掘的算法，它被广泛应用于搜索引擎和相关领域。