利用 N-gram 實作語言模型：一步步了解其原理與實現
這篇文章將一步步解釋 N-gram 語言模型的原理，並示範如何用 N-gram 實現一個能像搜尋引擎一樣，根據使用者的輸入推薦相關的字詞的模型。
使用 Keras 建立深度學習模型：從 Embedding 到 LSTM 到 Dense
在深度學習領域中，Keras 是一個非常流行的深度學習框架。
在這篇文章中，我們將介紹如何使用 Keras 建立一個自然語言處理模型，從 Embedding 層開始，到 LSTM 層和 Dense 層。
首先，我們需要介紹 Embedding 層。在自然語言處理中，我們常常需要將文本轉換為向量，以便進行深度學習。
如何使用Python中著名的Jieba中文斷詞工具 – 簡易教學
Jieba 是一個開源的中文斷詞工具，支持繁體中文斷詞。它可以使用多種算法，包括最大概率分割、全模式分割、搜索引擎模式分割等，並支持自定義字典。使用上非常簡單，可以使用 jieba.cut() 或 jieba.lcut() 函數對中文文本進行斷詞。除了默認的斷詞， Jieba 也提供其他斷詞模式供使用者選擇，如搜索引擎