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诗词格律[5] 词的基本知识
标签： 经验分享
词的格律入门1、词的基本知识2、词的特点三级目录 1、词的基本知识 词源于乐府民歌，萌芽于南朝，形成与唐代，盛行于两宋。词最初是由配乐的，是先有曲调，后又文词，所以又称曲子词。之后渐渐与音乐脱离，形成一种...
ChatGPT使用总结：150个ChatGPT提示词模板（完整版）
全自动刷词达人保姆级操作方法
标签： 操作手册
全自动刷词达人保姆级操作方法
功能思路：自动打开TokenPocket TP钱包，自动验证助记词，看有没有钱，把助记词记录到本地txt文件，关闭页面，重新验证下一轮的助记词，完全自动化操作
AI提示词在指导AI系统生成所需的输出结果中扮演着关键角色。它们定义了任务的范围和要求，确保输出结果满足用户的需求和期望。有效的提示词帮助AI系统：• 理解请求的背景和意图• 确定相关信息和数据进行处理• ...
夏承焘、吴熊和先生所著《读词常识》，全面地介绍了词之产生、发展及其格律、音韵句式等基础知识，是词学爱好者必读书目。虽名之“读词常识”，但其内容也是填词者所必须掌握的，试想连词都无法读通的人怎么可能真正...
本文从战略（宏观）和战术（微观）两个层次讲解提示词技巧。希望大家能够掌握常见的提示词技巧，能够在 AI 早期积极主动学习，占领先机。
词语相似度计算，语义计算，用于人工智能，自然语言处理，数据挖掘，舆情分析等众多领域。
英语写作——常用的 过度词-连接词
标签： 笔记
一：连接词 1.表选择关系或对等关系的连接词 2.表因果关系或对等关系的连接词 3.表时间顺序的连接词 4.表转折关系的连接词 5.表解释说明的连接词 6.表递进关系的连接词 7.表示总结的连接词 二：过渡词 1....
本文简要介绍了 BOW、TF-IDF、Word2Vec、Transformer、BERT、GPT、RoBERTa、 XLM、Reformer、ELECTRA、T5 等模型。
提示词（prompt）由多个词缀构成。提示词分为正向提示词（）和反向提示词（），用来告诉AI哪些需要，哪些不需要。反向提示词就是我们不想出现什么的描述。例：NSFW 不适合在工作时看的内容，包括限制级，还有低画质...
本文将手把手教会你使用jieba库进行中文分词和去除停用词，这是学会文本分析的必经之路！
AI提示指令-AI绘画提示词分析平台
词向量是**将自然语言中的单词转换为多维空间中的数值向量的技术，用于捕捉和表示单词的语义信息**。 以下是关于词向量的几个关键点： 1. **转换方式**：词向量通过数学方法将单词映射到数值向量，每个维度代表...
基于情感词典的情感分析应该是最简单传统的情感分析方法。
词向量是一种表示自然语言词汇的连续向量，它能够完整地保存原始语言中词汇的信息，包括词汇的词性、大小写、音标等特征。（2）特征提取：与基于统计的词向量技术不同的是，基于深度学习的词向量技术可以自动从原始...
给大家分享一套课程——AI人人必修-提示词工程+大模型多场景实战（丰富资料)，已完结15章，含配套资料。
大语言模型训练需要数海量的各类型数据。如何构造海量“高质量”数据对于大语言模型的训练具有至关重要的作用。训练数据是影响大语言模型效果以及样本泛化能力的关键因素之一。通常预训练数据需要涵盖各种类型，包括...
自然语言处理的一大特点是任务种类纷繁复杂，有多种划分的方式。从处理顺序的角度，可以分为底层的基础任务以及上层的应用任务。其中，基础任务往往是语言学家根据内省的方式定义的，输出的结果往往作为整个系统的一...
词向量可以说是构建更复杂语言模型的基石，这些模型能够处理更复杂的语言现象，如句子的语法结构和上下文依赖关系。词向量允许执行数学运算，这些运算在自然语言处理中被用来探索和推断单词之间的语义关系。深入理解...
使用Sora进行明确主题提示词技巧的详细说明，这些技巧对于有效地生成符合特定主题和要求的文本内容至关重要。
最自然的做法是使用两个LSTM的最后一层隐含层输出作为词的动态向量表示。然而，在ELMo模型中，不同层次的隐含层向量蕴含了不同层次或粒度的文本信息。例如，越接近顶层的LSTM隐含层表示通常编码了更多的语义信息，而...
NLP基于情感词典的情感分析情感分析主要是判别文本的情感倾向，即属于正面、负面、中性。利用机器提取人们对某人或事物的态度，从而发现潜在的问题用于改进或预测。目前主要的情感分析方法是基于情感词典的，以及...
文本预处理是自然语言处理中非常重要的一步，它是为了使得文本...其中，去除停用词、词形还原、词干提取等技巧是比较常用的。本文将介绍这些技巧的原理，并提供使用Python实现的代码示例，帮助读者更好地理解和实践。
Stable Diffusion是一个基于Latent Diffusion Model（LDM）的文生图AI模型，核心思想就是通过不断调整图像的隐式表示，逐渐接近真实图像。其具体实现方式是，将初始噪声向量通过一个潜空间网络转换为图像的隐式表示...
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