向量空间模型: 即把每个文本看做是由t维特征组成的一个向量 基于词袋模型的特征表示: 是向量空间模型的基础,把文本看成词袋,里面装着一个个的词,文本中未出现的词的特征值为0;词与词之间的顺序关系丢失了。 特征向量的形成: 考虑词的重要性;以TF-IDF表征一个词的重要程度。 分析: 优点:简单直观,它通常能学...
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近期的突出感受,是所谓垂类大模型应用不行,首先就是「分词」做的不行,或者说90%以上的团队压根都不知道要关注分词,上来就什么RAG、Embedding向量数据库整一套,也不理解是什么原理,只能得出个「效果不行」的结论,调优都不知道该怎么调。殊不知你用的向量化模型,词典可能跟你想做的领域有很大差异,你的哪些术语扔...
这些模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都有广泛的应用。 此外,Python还在自然语言处理(NLP)领域有着广泛的应用。自然语言处理是人工智能领域的一个重要方向,旨在让计算机理解和处理人类语言。Python的NLTK(Natural Language Toolkit)库提供了丰富的自然语言处理工具和算法,可以实现文本的解析、分词、情感分析和...