分享一套自然语言处理NLP企业级项目视频教程：《自然语言处理NLP企业级项目课程合集》，3个NLP经典任务 + 2个真实商业项目：实体关系抽取+情感分析+新闻文本分类+火车票识别+命名实体识别！提供课程配套的源码+PDF课件下载！ 一、Pytorch BiLSTM_CRF 医疗命名实体识别项目 二、Pytorch LSTM_GCN_IE 图卷积_火车票识别项目 三、Pytorch Bert_TextCNN 新闻文本分类项目 四、Pytorch Bert_LCF_ATEPC_ABSA 属性级情感分析项目 五、Pytorch Bert_CasRel_RE 实体关系抽取项目

《天大自然语言处理》课程资料包含了多个PPT文件，涵盖了在线社会媒体分析、社会计算、隐马尔可夫模型、机器翻译、信息检索等多个关键领域。以下是对这些知识点的详细阐述： 1. **在线社会媒体与社会计算**： 社会计算是研究社会现象与信息技术相互作用的学科，它利用大数据分析来理解和预测人类行为。在线社会媒体是社会计算的重要数据来源，如微博、微信、Facebook等，它们提供了大量用户生成的内容，可用于情感分析、网络影响力研究、群体行为预测等。 2. **隐马尔可夫模型（HMM）及其应用**： 隐马尔可夫模型是一种统计建模方法，常用于自然语言处理中的序列标注任务，如词性标注、语音识别和机器翻译。HMM假设观察序列由一个不可见的状态序列生成，其中每个状态只影响下一个状态和当前的观察值。 3. **机器翻译（Machine Translation, MT）**： 机器翻译是将一种语言自动转换为另一种语言的过程，主要依赖于深度学习技术，如神经网络和Transformer模型。现代MT系统，如谷歌的神经机器翻译系统，已经能实现高质量的多语言互译。 4. **信息检索（Information Retrieval, IR）**： 信息检索是研究如何高效地从大量文档中找到相关信息的技术，包括查询分析、文档索引、相似度计算等。经典的IR模型有布尔模型、向量空间模型和概率IR模型。这里提及的“信息检索1-概念”和“信息检索3-模型”可能涵盖了这些基本概念和代表性模型。 5. **词义消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）**： 词义消歧是解决词汇多义性问题的关键，同一单词在不同语境中有不同含义。WSD通常需要上下文信息来确定词的确切含义，可以采用基于规则、统计或深度学习的方法。 6. **信息检索2-评价**： 评价信息检索系统的性能通常使用查准率、查全率、F1值等指标，以及如MRR（Mean Reciprocal Rank）、NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）等评估方法。 7. **概率上下文无关文法（Probabilistic Context-Free Grammar, PCFG）**： PCFG是形式语言理论中的一个重要概念，用于表示语言的概率结构。在自然语言处理中，PCFG常用于句法分析和语义解析。 8. **搭配（Collocation）**： 搭配是指词汇之间常见的固定组合，如“大雨倾盆”、“深入研究”。识别和理解搭配对于语言理解和生成都很重要。 9. **词汇获取（Vocabulary Acquisition）**： 这是自然语言处理的预处理步骤，涉及词汇的识别、过滤和扩展，为后续的分析和处理提供基础。 10. **第7讲概率上下文无关文法.ppt、第4讲搭配.ppt、第6讲词汇获取.ppt**： 这些PPT可能详细介绍了PCFG的构造和应用，搭配的识别方法，以及词汇获取的具体技术和策略。 通过学习这些内容，我们可以深入理解自然语言处理的基础理论和关键技术，并能够应用到实际的文本分析、信息提取和智能对话系统中。

内容概要：本文档是关于海光 DCU DeepSeek-R1/V3部署指南，发布于2025年5月9日。DeepSeek-R1和 DeepSeek-V3是深度求索公司开发的高性能自然语言处理模型，前者专注于复杂逻辑推理任务，后者为通用NLP模型。文档详细介绍了在海光 DCU上部署 DeepSeek推理环境所需的步骤，包括基础环境依赖安装（如 DCU驱动和 Docker安装）、模型下载方式（推荐三种下载渠道：SCNet超算互联网、Huggingface、Modelscope）、不同型号 DCU的推理环境部署（针对 K100AI和 Z100/K100系列，使用 vllm、ollama、Pytorch框架）、以及 Webui+server可视化交互部署。此外，还提供了详细的命令行示例和环境变量设置说明。 适合人群：具备一定Linux系统管理和深度学习框架使用经验的IT技术人员或运维人员，特别是从事自然语言处理和AI模型部署的相关人员。 使用场景及目标：①为用户提供详细的步骤指导，确保在海光 DCU上顺利部署 DeepSeek模型；②帮助用户理解各个框架（vllm、ollama、Pytorch）的具体配置和使用方法；③提供模型下载和环境变量设置的详细说明，确保模型能够高效运行；④通过可视化交互工具（如 Anythingllm和 DCU智能助手），提升用户体验和操作便捷性。 其他说明：文档附带了丰富的参考链接，涵盖了从基础环境搭建到高级模型推理的各个方面，为用户提供全面的技术支持。同时，文档提供了多种模型下载渠道和预配置的 Docker镜像下载链接，便于用户快速获取所需资源。

MCP_Tools是一个开源工具，允许用户使用自然语言查询数据库（增删改查等操作），发送邮件，桌面文件管理（适用于Windows系统），实时提取热榜新闻，双语翻译等。它通过模型上下文协议(MCP)利用AI能力来处理用户需求，调用最合适的工具并执行它们。 MCP_Tools是一个功能全面的开源工具，它集中了多种实用的功能，旨在通过自然语言处理技术简化用户的日常任务。这个工具的核心优势在于其对人工智能的运用，通过模型上下文协议（MCP）来理解用户的需求，并调用相应的工具来执行任务。该工具不仅能处理数据库的增删改查操作，还能执行邮件发送和桌面文件管理等操作，这使得它特别适合Windows系统的用户。 MCP_Tools的自然语言查询数据库功能，意味着用户可以通过简单的自然语言命令来查询数据库内容，这不仅提高了查询效率，还降低了技术门槛。对于不熟悉SQL或其他数据库查询语言的用户而言，这一功能尤其友好。此外，通过AI算法优化的查询处理机制，可以保证查询的准确性和快速响应。 该工具的邮件发送功能使得用户可以方便地管理电子邮件，无论是发送新邮件还是处理收件箱中的邮件，都可以通过自然语言指令轻松完成。而对于桌面文件管理，MCP_Tools提供了一系列文件操作选项，包括文件的创建、编辑、删除和分类整理等，用户可以更高效地组织和管理个人计算机上的文件资源。 实时提取热榜新闻的功能则让用户能够及时获取最新的信息和趋势，保持与时代的同步。这项功能对于信息敏感度高的用户尤为有益，尤其是在需要快速掌握热点新闻和趋势的场合。 双语翻译功能的存在，证明了MCP_Tools不仅仅局限于计算机和数据库操作，还能够跨入语言交流的领域。它可以帮助用户跨越语言障碍，实现不同语言之间的快速翻译，这对于全球化的商务沟通和文化交流具有重要意义。 整体来看，MCP_Tools通过综合运用AI技术和自然语言处理能力，为用户提供了强大的工具集成解决方案。它不仅仅是一个单一的工具，而是一个综合性的平台，能够满足用户在信息处理、通信、文件管理以及语言翻译等多个方面的实际需求。 此外，作为开源项目，MCP_Tools的开发和维护依赖于社区的支持，这保证了它能持续发展和更新，以适应不断变化的技术需求和用户反馈。对于有兴趣进一步开发或定制的用户来说，开源的特性为他们提供了极大的灵活性和自由度。 MCP_Tools是一个利用先进AI技术，集成了多种实用功能的开源工具，它通过自然语言处理用户的需求，为用户提供了从数据库管理到双语翻译等多方面的便利，旨在提高工作效率和信息处理的能力。

厦门大学deepseek大模型概念、技术与应用实践（140页PPT读懂大模型） 在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，大模型如同一颗璀璨新星，强势崛起并迅速成为科技领域的焦 点。从最初的理论探索到如今在各个行业的广泛应用，大模型正以惊人的速度重塑着我们的生 活与工作模式。它不仅是人工智能技术发展的重大突破，更是推动经济增长、提升社会治理效 能、促进科技创新的关键力量。本报告《大模型概念、技术与应用实践》将深入剖析大模型的 核心概念、原理特点以及丰富多元的应用实践案例，旨在让大家全面了解大模型这一前沿技术， 明晰其在当下及未来发展中的重要地位与深远影响 ，共同探索如何借助大模型的力量推动社 会各项事业迈向新的高度。

随着社交媒体的普及，微博文本成为舆情分析、品牌监控和用户行为研究的重要数据源。情感分类旨在通过机器学习和自然语言处理（NLP）技术自动判断文本的情感倾向（如正面、负面、中性），对商业决策和社会治理具有重要意义。微博文本具有短文本、口语化、噪声多（如表情符号、话题标签、错别字）等特点，给情感分类带来挑战。 利用逻辑回归、支持向量机（SVM）、随机森林、K 近邻（KNN），TextLSTM模型进行对比分析比较

内容概要：《2025大白话人工智能大模型》一书详细介绍了人工智能大模型的应用领域和技术细节。书中涵盖了从科研到娱乐、医疗、教育等多个领域的具体应用场景，如模拟与预测复杂现象、生成音乐和剧本、优化生产流程、辅助医学诊断等。此外，还探讨了大模型的核心技术，包括但不限于Transformer架构、自注意力机制、多头注意力、词嵌入、预训练与微调、零样本和少样本学习、提示工程、温度参数调节等。书中通过生动的例子解释了复杂概念，如用城堡比喻AI系统的安全性，用分糖游戏讲解偏见缓解，用闯关练武说明课程学习的重要性等。同时，也涉及了模型优化技术，如蒸馏、稀疏化、量化、MoE等，以及安全性和伦理考量，如红队测试、对抗攻击防护、公平性和可解释性等。 适用人群：对人工智能感兴趣的读者，尤其是希望深入了解大模型工作原理及其广泛应用的技术爱好者、科研人员、开发者及学生。 使用场景及目标：①科研人员可通过大模型进行数据分析与挖掘，模拟预测科研现象；②娱乐产业从业者可利用大模型生成创意内容，提升作品质量和用户体验；③制造业可借助智能云平台优化生产流程，降低运营成本；④医疗行业能通过大模型提高诊断准确性和个性化治疗水平；⑤教育领域

自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，主要关注如何使计算机理解、解析、生成和操作人类自然语言。在NLP中，中文分词是一项基础且关键的任务，因为中文句子没有明显的空格来分隔单词，需要通过算法或工具进行词汇切分。"自然语言处理NLP中文分词之法律词库.zip"是一个专门针对法律领域的中文分词资源包，其中包含了“THUOCL_law.txt”文件，这个文件很可能是由清华大学开放中文词库（THUOCL）扩展而来的，特别针对法律专业术语和词汇进行了整理和收录。 法律词库对于NLP在法律领域的应用至关重要，因为它包含了大量专业术语，如法律法规名称、司法程序词汇、法律概念等。这些词汇在普通语料库中可能不常见，但在法律文本中却频繁出现，因此需要专门的词库来确保准确的分词效果。例如，"有期徒刑"、"知识产权"、"合同法"等都是法律领域特有的词汇，如果用通用的分词方法可能会被错误地切分。 在NLP实践中，使用这样的法律词库可以提升分词的准确性，减少歧义，从而更好地支持法律文本的自动分析，如智能文档检索、法律文书摘要、法规一致性检查等。通常，分词方法包括基于规则的分词、基于统计的分词以及深度学习的分词，如HMM（隐马尔可夫模型）、CRF（条件随机场）和BERT等预训练模型。结合法律词库，这些方法可以在法律文本处理中发挥更大作用。 法律词库的构建通常需要经过以下几个步骤： 1. 数据收集：从法律法规、司法判例、法学文献等多渠道收集法律相关的文本。 2. 术语筛选：人工或者半自动化的方式筛选出专业术语和关键词。 3. 词性标注：对每个词进行词性标注，如名词、动词、形容词等，有助于后续的语义理解。 4. 词库整理：将筛选和标注后的词汇整理成词库文件，如THUOCL_law.txt。 5. 词库更新：随着法律法规的更新和新术语的出现，词库需要定期维护和更新。 使用THUOCL_law.txt文件时，开发者可以将其集成到自己的NLP系统中，作为分词模型的补充，尤其是在处理法律相关的输入时，优先匹配词库中的词汇，以提高分词效果。同时，词库也可以用于法律文本的预处理，如停用词过滤、关键词提取等。 "自然语言处理NLP中文分词之法律词库.zip"为法律领域的NLP应用提供了重要的资源，能够帮助开发人员更准确地处理法律文本，提高相关软件和系统的性能和效率。对于法律信息检索、法律智能问答、法律知识图谱构建等场景，这样的词库起到了基石的作用。

针对基于心电和脉搏波的无创连续血压检测方法中特征点提取算法的计算量大的问题,提出了一种改进的提取特征点的差分算法,改进后算法的效率和特征点检测的精准度都得到了很大的提高。通过对采样数据进行相关性分析和回归分析,可以看到脉搏波传播时间与收缩压有强相关性,而与舒张压成中度相关。实验结果表明,利用改进后的特征点提取算法能够较准确地计算出脉搏波传播时间,进而计算出个体的收缩压,并且能够很好地满足AAMI国际标准对无创血压检测误差的要求。

利用TI公司生产的DSP芯片所提供的HPI接口及其功能，提出了一种新的从计算机直接将DSP程序下载到DSP芯片的RAM中的方法，即将PC机的打印机接口与DSP芯片的HPI总线直接相连，用来下载程序和传输数据。其中，只需要在PC机端对下载程序代码进行一些处理就可以省掉DsP下载仿真器以及DsP芯片的外围下载辅助电路，从而只使用了DSP中的RAM，提高了处理速度，大大地减少了硬件设计的复杂度和开销。 ### 基于PC机与HPI接口的DSP程序直接下载法 #### 一、引言 随着数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）技术的迅速发展，DSP芯片被广泛应用于各种领域，如通信、图像处理等。在开发过程中，程序下载是必不可少的环节之一。传统的下载方式通常依赖于专用的下载仿真器或者JTAG接口，这不仅增加了成本，还使得系统设计变得更为复杂。因此，研究一种更为简便高效的下载方法显得尤为重要。 #### 二、HPI接口概述 HPI（Host Port Interface）是TI（Texas Instruments）公司为DSP芯片提供的一种高速并行接口，主要用于主机(PC或其他微处理器)与DSP之间的数据交换。HPI接口支持多种操作模式，包括读写操作、内存映射等，可以实现高速的数据传输。 #### 三、PC机与HPI接口连接方案 本文提出的方法是将PC机的打印机接口（通常为并行接口）与DSP芯片的HPI总线直接相连，通过这种方式实现程序的下载及数据传输。具体来说，该方案的特点包括： 1. **硬件连接简单**：仅需简单的线路连接即可完成PC机与DSP芯片之间的连接，无需复杂的外部电路。 2. **软件优化**：在PC机端对下载程序代码进行必要的处理，以适应HPI接口的数据格式要求。 3. **减少硬件开销**：这种方法省去了传统方案中必需的DSP下载仿真器和DSP芯片周围的辅助电路，极大地降低了系统的硬件成本。 4. **提高效率**：由于直接使用DSP内部的RAM存储程序，避免了外部存储器的访问延迟，从而提升了程序执行的速度。 #### 四、下载流程与关键技术 - **下载流程**： 1. 在PC机上编写并编译DSP程序。 2. 对生成的目标代码进行适当处理，使其符合HPI接口的数据传输格式。 3. 通过PC机的打印机接口将处理后的代码发送至DSP芯片的HPI接口。 4. DSP芯片接收到数据后，将其加载到内部RAM中，并执行相应的指令。 - **关键技术点**： 1. **代码转换**：需要对编译后的DSP程序进行特定的格式转换，以便通过HPI接口传输。 2. **错误检测与校验**：为了确保数据传输的准确性，必须在传输过程中加入适当的校验机制，比如CRC校验等。 3. **初始化配置**：在下载程序之前，需要对DSP芯片的HPI接口进行正确的初始化配置，确保其能够正确接收和解析来自PC机的数据。 4. **同步机制**：为了保证数据的正确传输，还需要设计合理的同步机制来控制数据的发送和接收过程。 #### 五、优势分析 - **降低成本**：省去了专用的下载仿真器和辅助电路，减少了硬件投入。 - **简化设计**：通过直接利用DSP内部资源，简化了硬件设计，降低了系统的复杂度。 - **提高性能**：直接使用DSP内部RAM，减少了访问延迟，提高了整体系统的处理能力。 #### 六、结论 本文介绍的基于PC机与HPI接口的DSP程序直接下载法是一种高效、低成本的解决方案。通过对现有资源的有效利用，不仅简化了硬件设计，还提高了程序执行的效率。对于需要频繁下载调试程序的应用场景来说，这种方案具有很高的实用价值。未来的研究还可以进一步探索如何优化传输协议、增强数据传输的稳定性等方面的问题，以更好地满足不同应用场景的需求。