濯：大规模语料库中热门词汇解析

一、濯：大规模语料库中热门词汇解析

濯：大规模语料库中热门词汇解析

在大规模语料库中，"濯"这个词并不常见，它很可能是一个特定领域或者古代文献中的词汇。在我们的日常生活中，可能很少会接触到这个词，因此我们来对其进行一次全方位的解析。

首先，我们需要了解"濯"的基本含义。濯，原指用水洗涤清洁，例如"濯污"、“濯缨”。其次，我们可以探讨"濯"在古代文献中的运用，比如《诗经》、《论语》等，从中可以了解到古代人们对濯的使用习惯和文化内涵。

接着，我们可以分析"濯"在特定领域中的运用，比如医学、文学、艺术等领域。通过对相关领域的语料进行检索和分析，可以更深入地理解"濯"这个词在不同语境中的特殊含义和用法。

最后，我们可以通过现代语境和例句来解读"濯"这个词在当今语言中的使用情况，或者探讨其在未来可能的演变方向。

通过深入解析和探讨，我们可以更好地理解"濯"这个词，不仅有助于丰富我们的词汇量，也能够从中感受到语言的魅力和变化。

感谢您的阅读，希望本文能够帮助你更好地了解和运用“濯”这个词汇。

二、人工智能相关词汇？

人脸识别，智能语音，自动控制，无人智能驾驶，无人智能飞行器等。

三、人工智能词汇

人工智能词汇的重要性

人工智能（Artificial Intelligence）作为当前科技领域中备受瞩目的技术发展方向，其所涉及的词汇及概念也成为了学习和了解人工智能的基础。掌握人工智能词汇的含义和用法，不仅有助于准确理解相关技术和应用，也为实际工作和研究提供了必要的语言基础。

人工智能词汇的广泛应用涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域，这些术语和概念已经成为了人工智能领域的基石。在探讨人工智能技术的原理、发展趋势和应用场景时，人工智能词汇的准确理解和运用至关重要。

人工智能词汇的分类

人工智能词汇可以根据其所涉及的技术领域进行分类，常见的分类包括：

• 机器学习（Machine Learning）：用于描述让计算机系统通过学习数据来改善性能的技术
• 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习技术，通过模拟人脑神经网络实现复杂的模式识别
• 自然语言处理（Natural Language Processing）：用于让计算机理解、处理和生成自然语言的技术
• 计算机视觉（Computer Vision）：让计算机系统解释和理解图像或视频的技术

每个领域都有其特定的术语和概念，了解这些人工智能词汇有助于更深入地理解各自技术的原理和应用场景。

人工智能词汇的学习方法

要系统地学习人工智能词汇，可以采取以下方法：

1. 阅读相关文献：通过阅读学术论文、书籍和在线资料，了解人工智能领域常用的术语和概念
2. 参加课程培训：报名参加人工智能相关的培训课程，系统学习相关知识并掌握词汇
3. 实践项目经验：通过实际项目的参与，运用人工智能技术并熟悉相关词汇的应用场景
4. 与同行交流：参加人工智能领域的学术会议或社群，与同行交流经验和讨论词汇的使用

以上方法结合理论学习与实践经验，有助于更全面地掌握人工智能词汇，并将其运用到实际工作中。

人工智能词汇对职业发展的影响

在当前人工智能技术不断发展的环境下，掌握人工智能词汇已成为从业人员的基本要求之一。具备扎实的人工智能词汇基础，对个人的职业发展具有重要意义：

• 提升专业能力：掌握人工智能词汇有助于理解最新技术和研究成果，提升个人在人工智能领域的专业能力
• 拓展职业发展路径：熟悉人工智能词汇可以在相关领域内拓展职业发展路径，包括人工智能工程师、数据科学家等职业
• 提升竞争力：在求职或晋升过程中，具备人工智能词汇知识的人才更受青睐，有助于提升个人竞争力

因此，学习和掌握人工智能词汇对于当前和未来的职业发展具有重要意义，应当在个人的学习规划中予以重视。

结语

人工智能词汇作为人工智能领域的基础语言，对于学习和工作都具有重要意义。通过系统的学习和实践，掌握人工智能词汇不仅有助于提升个人专业能力，还能为未来的职业发展打下坚实基础。在不断变化的技术领域中，持续学习人工智能词汇，将成为人才发展的必然选择。

四、语料库与词性标注的区别？

语料库和词性标注是自然语言处理中常用的两种技术，它们有以下区别：

1. 定义和用途：语料库是一组文本的集合，通常用于研究自然语言处理、文本挖掘等领域；而词性标注是一种技术，用于对文本中的每个单词进行词性标记，例如名词、动词、形容词等。

2. 数据类型和规模：语料库的数据类型可以是各种文本格式，如TXT、PDF、HTML等，且规模可以很大，例如百万级别以上。而词性标注的数据类型为经过清理和预处理的纯文本，规模通常比较小，例如几千至几十万条。

3. 数据处理方式：语料库的数据处理方式可以是直接使用原始文本，也可以先对文本进行一些处理和整理，例如去除停用词、分词、命名实体识别等处理。而词性标注的数据处理方式旨在从文本中识别每个单词的词性，并将其标记。

4. 应用领域：语料库可用于许多自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等；而词性标注通常作为自然语言处理中的一个预处理步骤，可用于命名实体识别、文本搜索、信息提取等任务。

综上所述，语料库和词性标注是自然语言处理中两种不同的技术，它们有不同的定义、用途、数据类型和规模、数据处理方式以及应用领域。

五、雅思+考研-雅思词汇与考研词汇相比，哪个的词汇？

两者方向不同,词汇要求不一样.具体来讲,雅思要求的主动掌握词汇比考研要多,总体上来讲,雅思词汇重在实际应用型单词，尤其是对同义词、同义替换要求较高。

六、高考词汇与四级词汇的差距？

最大的差距在于难度，相对来说四级词汇涉及的东西更加广，比高考词汇难度更加深一些。

七、考研词汇与托福词汇有什么区别？

首先，总体肯定达不到。

六级考纲词汇大约6000（常用到的不到3000）

考研考纲词汇5579（核心词汇不到2000，但是会考察一词多义，或者所谓熟词僻义，需要根据语境判断）

雅思应熟练掌握8000+（词汇量范围大，但是深度一般）

再来看老外的水平

根据vocabulary网站给出的测算，24岁左右的成人词汇量大约在20000到25000之间。

所以，总体肯定达不到。

但是如果缩小范围，日常用语词汇量，足够（当然肯定不如老外用得恰当顺口）。

学无止境，用进废退。多学多用才是王道。

八、与身形对仗的词汇？

答案：树影/月影/灯影/日影/体量/食量/头发/眼泪?/拳法/鼻头/鼻尖/鼻涕/笔尖/舌尖/头顶/衣袖/领口/刀刃/豆皮/米皮/地皮/树皮/书皮/枪口/枪尖/剑刃/脚趾/脚跟/布头/舌头/山巅/山腰/山脚/山麓/山沟/山头/树根/树梢/猴头/喉头/冰棱/冰柱/腰花/肝尖/臀尾/壶嘴/壶把/桌角/猪脚/猪蹄

解析：“身”与“形”都是名词，但两者并非并列关系，而是偏正（修饰限定与被修饰限定）关系，中心语是“形”。

九、与田有关的词汇？

以下是一些与田有关的词汇：

田野：指田地和原野，可以用来形容广阔的农业生产和自然环境。

田地：指种植作物的土地，可以用来形容农业生产和农作物种植。

田埂：指田地之间用于分界和走道的土埂，可以用来形容农田的基本结构和形态。

田头：指田地的尽头或边界，可以用来形容农田的边缘或尽头。

田舍：指农民住房或田间的小屋，可以用来形容农村的生活和居住环境。

田圃：指种植蔬菜、花果、草木的园圃，可以用来形容种植作物的园地。

田畴：指已经耕种过的田地，可以用来形容农业生产和耕种活动。

田亩：指中国土地制度中的基本单位，可以用来形容土地的面积和数量。

田庄：指农村或田地上的村庄或庄园，可以用来形容农村的生活和生产环境。

田税：指田地上的赋税或农业税，可以用来形容古代的赋税制度和农民的负担。

这些词汇都与田地、农业生产和农村生活有关，可以用来描述农田的基本结构和形态、农业生产、农村生活等方面。

十、与栋梁对仗的词汇？

能与“栋梁”形成对仗的词汇较多，如：“支柱、基石、中坚”等。

问者可熟知词语对仗的两个关键条件。

其一、词性必须相同。

如“栋梁”是名词，所以“支柱、基石、中坚”也都是名词。

其二、词意上有相通点。

栋梁——屋顶最上端的横梁，比喻能担负责任的人。

支柱——起支撑作用的柱子，比喻中坚力量。

基石——做建筑基础的石头，比喻基础或中坚力量。

中坚——旧指军中的精锐部分，现指集体中起关键作用的群体。

可以看出这四个词有一个共同点——起关键作用。