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自监督学习在自然语言处理（NLP）中是如何应用的？
自监督学习在自然语言处理（NLP）中是一种训练方法，模型能够理解和生成文本，而无需手动标记的数据集。自监督学习无需依赖人工注释的数据，而是利用来自书籍、文章和网站等来源的大量未标记文本。核心思想是从数据本身生成监督信号，例如预测句子中的缺失
时间序列模型如何处理高频数据？
预处理时间序列数据涉及几个重要步骤，以确保数据是干净的，结构化的，并准备好进行分析或建模。初始步骤通常是处理缺失值。由于各种原因，例如传感器故障或数据收集问题，时间序列数据可能存在间隙。开发人员可以使用插值方法 (如线性插值或正向填充) 来
NLP（自然语言处理）和NLU（自然语言理解）之间有什么区别？
NLP通过分析用户偏好、行为和交互来定制文本输出，从而推动个性化内容生成。例如，推荐系统使用NLP来分析评论或浏览历史，并生成个性化的产品描述或促销消息。同样，Spotify或Netflix等平台也使用NLP根据用户偏好制作个性化的播放列表