个人技术分享

今天我们来探讨分词算法，这是自然语言处理领域中非常重要的技术之一，用于将文本按照语义单位切分成词语或词组。是自然语言处理中的一项关键技术，主要用于将连续的文本序列按照一定的规则切分成具有语义的词语或词组。而在中文等字符较为复杂的语言中，分词更加复杂，涉及到词语之间的划分问题。本文介绍了分词算法的基本原理和常见方法，并通过Java代码示例演示了基于词典的分词实现。在这个示例中，我们定义了一个简单的词典，然后实现了一个基于词典的分词方法。让我们通过一个简单的Java示例来演示基于词典的分词算法的基本实现。

参考 Finetune LLaVA on Custom Datasets[13]将训练样本以列表的形式保存到 json 文件，其中每一个样本是一个字典，它至少包含三个字段：id：全局唯一的字符串image：图片的路径，可以是绝对路径，也可以是相对于image_folder的相对路径conversations：人类和语言模型的对话},},},...完成数据的处理后，修改 finetune.sh[14] 中的 data_path 参数（必须）以及其他想要调整的参数（可选，例如学习率）。

通过本篇进阶教程，我们学习了 sklearn 中的时间序列分析和自然语言处理的基本方法。时间序列分析包括特征提取、时间序列拆分和预测模型，而自然语言处理涵盖了文本特征提取和文本分类。希望这些知识能在你的实际项目中有所帮助，并激发你进一步探索更复杂的时间序列和自然语言处理技术。

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型，由 Google AI Language 团队在 2018 年提出。BERT 的主要贡献在于其双向的上下文编码能力和通过预训练-微调（pre-training-finetuning）范式来适配不同自然语言处理任务的能力。

解析器（parser）是一种程序或组件，用于分析输入的数据，并将其转换为更易于处理的格式。解析器在计算机科学中有广泛的应用，特别是在编译器、解释器、自然语言处理和数据格式转换等领域。