# 自然语言处理 #
0
关注
5415内容
AI百模大战：引领行业变革与开启人才黄金时代
AI百模大战：引领行业变革与开启人才黄金时代
数据代码分享|PYTHON用NLP自然语言处理LSTM神经网络TWITTER推特灾难文本数据、词云可视化
数据代码分享|PYTHON用NLP自然语言处理LSTM神经网络TWITTER推特灾难文本数据、词云可视化
万字综述：2023年多模态检索增强生成技术(mRAG)最新进展与趋势-图片、代码、图谱、视频、声音、文本
综述多模态检索增强生成技术(mRAG)最新进展与趋势-图片、代码、图谱、视频、声音、文本。
ftfy，一个超强的 Python 编码问题修复库！
ftfy，一个超强的 Python 编码问题修复库！
让大模型分析csdn文章质量 —— 提取csdn博客评论在文心一言分析评论区内容
让大模型分析csdn文章质量 —— 提取csdn博客评论在文心一言分析评论区内容
探索文本向量化的新高峰：合合信息acge_text_embedding 模型原创
文本向量化方法包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入和预训练模型（如BERT、GPT）。词嵌入如Word2Vec、GloVe和FastText捕捉单词语义，预训练模型则保留上下文信息。C-MTEB是中文文本嵌入评估平台，测试模型在检索、相似性、分类等任务的性能。合合信息的acge_text_embedding模型在C-MTEB中表现优秀，适用于情感分析、文本生成等任务，具有高分类聚类准确性、资源效率和场景适应性。技术突破涉及数据集优化、模型训练策略和持续学习，提供Demo展示如何使用acge模型计算句子相似度。acge_text_embedding是提升文本处理效率和智能化的有力工具。
使用R语言进行文本挖掘和自然语言处理
【4月更文挑战第26天】R语言在文本挖掘和自然语言处理（NLP）中扮演重要角色，得益于其强大的统计分析功能、灵活的数据处理和丰富的扩展包。活跃的社区开发了如"tm"、"SnowballC"、"text2vec"、"topicmodels"和"syuzhet"等包，支持数据预处理、向量化、主题建模和情感分析。
免费试用