NLTK模块使用详解
NLTK(Natural Language Toolkit)是基于Python的自然语言处理工具集,提供了丰富的功能和语料库。本文详细介绍了NLTK的安装、基本功能、语料库加载、词频统计、停用词去除、分词分句、词干提取、词形还原、词性标注以及WordNet的使用方法。通过示例代码,帮助读者快速掌握NLTK的核心功能。
1024——通义·灵码的功能以应用以及实践案例测评
本文档介绍了阿里巴巴旗下的通义·灵码大模型产品,涵盖其核心功能如文本生成、语义理解、情感分析、多模态处理等,并展示了在智能客服、金融智能投顾、电商推荐系统等多个领域的应用实例。通过具体代码示例,演示了如何调用通义·灵码的API实现自动回复、投资建议、新闻摘要生成等功能。最后,通过实际案例解析,评估了通义·灵码的新功能及其优化建议,包括安全性改进和代码优化策略。
NLP中TF-IDF算法
TF-IDF(词频-逆文档频率)是一种用于信息检索与数据挖掘的加权技术,通过评估词语在文档中的重要性来过滤常见词语,保留关键信息。本文介绍了TF-IDF的基本概念、公式及其在Python、NLTK、Sklearn和jieba中的实现方法,并讨论了其优缺点。TF-IWF是TF-IDF的优化版本,通过改进权重计算提高精度。
2024年代码大模型论文精选第五期
本文整理了2024年9月至10月中旬全球各大高校与科研机构发布的70篇代码大模型相关论文,涵盖基座模型、代码微调、测试基准、代码Agent、代码生成、SQL生成、漏洞检测与修复等多个主题。文章详细介绍了各篇论文的主要内容和创新点,并提供了链接和发布机构信息。全文篇幅较长,建议电脑端阅读。若想了解更多相关内容,可关注我们的代码大模型综述和GitHub开源项目。
从数据提取到管理:合合信息的智能文档处理全方位解析【合合信息智能文档处理百宝箱】
合合信息的智能文档处理“百宝箱”涵盖文档解析、向量化模型、测评工具等,解决了复杂文档解析、大模型问答幻觉、文档解析效果评估、知识库搭建、多语言文档翻译等问题。通过可视化解析工具 TextIn ParseX、向量化模型 acge-embedding 和文档解析测评工具 markdown_tester,百宝箱提升了文档处理的效率和精确度,适用于多种文档格式和语言环境,助力企业实现高效的信息管理和业务支持。