网络上存在大量的数字化文本，通过文本挖掘我们可以获得很多有价值的信息，本文告诉大家什么是文本挖掘，以及他的处理步骤和常用的处理方法。

一文看懂深度学习 （ Deep Learning | DL），详细的给大家介绍深度学习的基本概念、优缺点和主流的几种算法，小白也能看懂。

token是什么？在大模型中调用接口是不是经常遇到token数限制？本文用白话文介绍下中英文Tokenization。

一文看懂依存句法分析（Constituency-based parse trees），用简单的白话文讲解，菜鸟也能看懂。

一文看懂成分句法分析（phrase structure grammars）

词转向量（Word2vec）就是将现实问题转化为数学问题，说白了就是人类能理解的内容转化为计算机能理解的内容。

一文看懂人工智能技术里面的训练集、验证集、测试集，用简单的白话文讲解，包含分割方法和交叉验证，菜鸟也能看懂。

一文看懂词嵌入（Word embedding），用简单的白话文讲解，菜鸟也能看懂。

朴素贝叶斯 （Naive Bayes Classifier | NBC）是一种简单但令人惊讶的强大的预测建模算法。

聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。这种划分可以基于业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。