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被低估的 Claude Skills Claude Skills 的真实价值，至今仍被严重低估。 你可能很难想象，仅凭一个精心打磨的 Skill 文件，所能迸发出的智能势能...

谷歌生成式AI团队发布了Nano-Banana的首个官方教程——《The Complete Guide to Nano Banana Pro: 10 Tips for Pr...

还在为 Nano Banana 生成的图片文字模糊、笔画残缺而头疼吗？本文分享一个“中西合璧”的高效率方案：用 Nano Banana 搞定审美布局，用 Seedream ...

还在为管理多个平台的 AI API 密钥而烦恼吗？ Personal LLM API 让你能通过一个入口调用所有大模型。它不仅部署简单、开箱即用，还特别优化了极致的“打字机...

金石计划是针对掘金社区创作者等级 lv4-lv8 的优质原创作者发起的奖金瓜分活动，根据要求完成挑战，即可瓜分现金奖池！...

1. BERT 语义相似度 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google20...

13. 深度学习与自然语言处理 前面已经讲过了隐马尔可夫模型、感知机、条件随机场、朴素贝叶斯模型、支持向量机等传统机器学习模型，同时，为了将这些机器学习模型应用于 NLP，...

12. 依存句法分析 语法分析(syntactic parsing )是自然语言处理中一个重要的任务，其目标是分析句子的语法结构并将其表示为容易理解的结构(通常是树形结构)...

11. 文本分类 上一章我们学习了 文本聚类，体验了无须标注语料库的便利性。然而无监督学习总归无法按照我们的意志预测出文档的类别，限制了文本聚类的应用场景。有许多场景需要将...

10. 文本聚类 正所谓物以类聚，人以群分。人们在获取数据时需要整理，将相似的数据归档到一起，自动发现大量样本之间的相似性，这种根据相似性归档的任务称为聚类。 聚类(clu...

9. 信息抽取 信息抽取是一个宽泛的概念，指的是从非结构化文本中提取结构化信息的一类技术。这类技术依然分为基于规则的正则匹配、有监督学习和无监督学习等各种实现方法。我们将使...

8. 命名实体识别 文本中有一些描述实体的词汇。比如人名、地名、组织机构名、股票基金、医学术语等，称为命名实体。具有以下共性: 数量无穷。比如宇宙中的恒星命名、新生儿的命名...

7. 词性标注 在语言学上，词性(Par-Of-Speech, Pos )指的是单词的语法分类，也称为词类。同一个类别的词语具有相似的语法性质，所有词性的集合称为词性标注集...

6. 条件随机场与序列标注 本章介绍一种新的序列标注模型条件随机场。这种模型与感知机同属结构化学习大家族，但性能比感知机还要强大。为了厘清该模型的来龙去脉，我们先对机器学习...

5. 感知机分类与序列标注 第4章我们利用隐马尔可夫模型实现了第一个基于序列标注的中文分词器，然而效果并不理想。事实上，隐马尔可夫模型假设人们说的话仅仅取决于一个隐藏的{B...

4. 隐马尔可夫模型与序列标注 第3章的n元语法模型从词语接续的流畅度出发，为全切分词网中的二元接续打分，进而利用维特比算法求解似然概率最大的路径。这种词语级别的模型无法应...

3. 二元语法与中文分词 上一章中我们实现了块儿不准的词典分词，词典分词无法消歧。给定两种分词结果“商品 和服 务”以及“商品 和 服务”，词典分词不知道哪种更加合理。 我...

2. 词典分词 中文分词：指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程，这些单词顺序拼接后等于原文本。 中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习这两大派。 在基于词典的中文...

1. 新手上路 自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科，它们的关系如下图所示。这门...

1. 什么是XLNet XLNet 是一个类似 BERT 的模型，而不是完全不同的模型。总之，XLNet是一种通用的自回归预训练方法。它是CMU和Google Brain团...