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NLP技术在搜索中的应用方向
NLP是自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写，指计算机技术应用于语言学的研究领域。它致力于将计算机科学与语言学相结合，通过算法与模型，让计算机能够理解、处理、生成自然语言。NLP技术的应用领域广泛，如机器翻译、语音识别、情感分析等。
自然语言处理（NLP）研究如何让计算机理解和处理人类语言。例如，在搜索引擎中，NLP技术可以用于理解用户的查询意图，并返回最相关的搜索结果。在聊天机器人中，NLP技术可以使机器人理解用户的输入，并给出合适的回应。此外，NLP还在文本摘要、情感分析、机器翻译等方面有着广泛的应用。
该设备翻译属于自然语言处理领域的应用。机器翻译是一种自然语言处理技术，旨在将一种语言的文本自动翻译成另一种语言，可以帮助人们在跨语言交流、文档翻译和信息检索等方面更加便捷和高效。
NLP基础知识和综述
Word2vec中的CBOW 以及skip-gram，其中CBOW是通过窗口大小内的上下文预测中心词，而skip-gram恰恰相反，是通过输入的中心词预测窗口大小内的上下文。
NLP首创于1***0年代早期。是由两位美国人——理察·班德勒（RichardBandler）和约翰·葛瑞德（JohnGrinder）完成的基础理论。有25%-40%的错误属于real-worderror这一部分是languagemodel与noisychannelmodel的结合。
统计概率的计算方法如下： 首先对错误统计的方式：显然，用户想输入across的概率最大，这样候选词列表就有了排序和过滤的依据（大概率的排在前面，概率过低的可以不显示）。另一方面，P（word） 也可以使用bigram，这样就与上下文取得了联系，能更好的预测用户想要输入的单词。
这是我在留学期间选修的课程 ：natura language process。 这篇文章主要是为了大致的梳理这门课上的知识点，方便日后复习。因此，语言处理的主体对象是English。简单来说，语言模型就是一个对于不同单词出现概率的统计。 然而，对于英语来说，每个单词可能有不同的时态和单复数等形态变化。
如何通过词向量技术来计算2个文档的相似度
首先，如果不局限于NN的方法，可以用BOW+tf-idf+LSI/LDA的体系搞定，也就是俗称的01或one hot representation。其次，如果楼主指定了必须用流行的NN，俗称word-embedding的方法，当然首推word2vec（虽然不算是DNN）。
基于词频的方法：计算两篇文章中每个单词出现的频率，然后比较两篇文章的单词频率分布是否相似。常用的统计指标包括余弦相似度、Jaccard相似度等。基于语义的方法：通过自然语言处理技术，如词向量模型（Word2Vec、GloVe等）将文章转化为向量表示，然后计算两篇向量之间的相似度。
用爬虫比较两篇文章相似度的基本方法是：抽取网页新闻中的关键词，接着将关键词向量化，然后将得到的各个词向量相加，最后得到的一个词向量总和代表网页新闻的向量化表示，利用这个总的向量计算网页相似度。包括的步骤是：1）关键词提取，2）关键词向量化，3）相似度计算。
这些所谓的距离其实都是一些 固定 的公式而己，关键在于如何应用。实际应用中可以使用tf-idf、word2vec、LDA等方法实现相似度的距离计算。很多相似度的第一步其实都是文本的表示问题，即把文本用数字的形式表示出来，这一步目前主要有 VSM（vector space model） ，和 词向量表示 两种方式。
当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。
word2vec这个代名词也好计算软件也好，对于一个不太懂软件的人来说真的是很陌生，也可以说是一窍不通，但是从朋友那了解了很多，所以我觉得计算两个句子之间的相似度我觉得定义句子相似度是这个问题的关键。
如何构建词空间向量和文本向量化
词袋模型（Bag-of-Words）：将文本看作是词汇的***，将每个文档表示为一个向量，其中向量的每个元素表示对应词汇的出现频率或重要性。常见的词袋模型包括计数向量化（CountVectorizer）和TF-IDF向量化（TF-IDF Vectorizer）。N-gram模型：N-gram模型基于词袋模型，但考虑了相邻词汇之间的关系。
共线向量定理 两个空间向量a，b向量（b向量不等于0），a∥b的充要条件是存在唯一的实数λ，使a=λb。共面向量定理 如果两个向量a，b不共线，则向量c与向量a，b共面的充要条件是：存在唯一的一对实数x，y，使c=ax+by。
空间向量公式：D=AS*（B-Q）。如果三个向量a、b、c不共面，那么对空间任一向量p，存在一个唯一的有序实数组x，y，z，使p=xa+yb+zc。任意不共面的三个向量都可作为空间的一个基底，零向量的表示唯一。本文由101教育整理发布。向量a+向量b的模＝｜向量a+向量b|。
【2】空间中具有大小和方向的量叫做空间向量。向量的大小叫做向量的长度叫做模（moduius）。立体几何的计算和证明常常涉及到二大问题：一是位置关系，它主要包括线线垂直，线面垂直，线线平行，线面平行；二是度量问题，它主要包括点到线、点到面的距离，线线、线面所成角，面面所成角等。
空间向量的点到平面的距离可以使用以下公式进行计算：距离 = |（P - A） · n| / |n| 其中，P 是空间中的点的位置向量，A 是平面上的已知点的位置向量，n 是平面的法向量。解释一下各个符号的含义：- |v| 表示向量 v 的模（长度）。
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