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简述常用的文本数据类型。
- 结构化文本：如数据库中的表格数据、JSON/XML格式数据，具有明确的字段和层级关系。
- 非结构化文本：如自然语言文本（新闻、社交媒体内容）、长文档（书籍、论文），缺乏固定格式。
- 半结构化文本：如HTML网页、日志文件，部分内容有标签或固定模式，但整体无严格结构。
- 序列数据：如时间序列文本（聊天记录）、token化的句子，强调顺序性。
指令数据的常用构造方法有哪几种？
- 人工标注：专家编写高质量的指令-回答对，确保准确性和多样性。
- 模板生成：基于预定义模板自动生成指令（如“翻译以下句子：{文本}”），适合规模化但可能缺乏灵活性。
- 众包平台：通过平台（如Amazon Mechanical Turk）收集多样化的指令数据，成本较低但需质量控制。
- 模型生成：用大模型（如GPT）自动生成指令-回答对，再经人工筛选。
- 数据增强：对现有指令进行改写、回译或添加噪声，增加数据多样性。
BPE算法存在哪些问题，以及WordPiece算法针对这些问题做了哪些改进？
BPE（Byte Pair Encoding）的问题：
- 贪婪合并：频繁合并字符对可能生成不合理的子词（如合并“ing”导致“playing”被拆为“play+ing”而非更小单元）。
- 未考虑语义：仅基于频率合并，忽略词汇的语义连贯性。
WordPiece的改进：
- 概率合并：基于语言模型（如最大似然估计）选择合并对，优先合并能提升整体概率的字符对，更贴合语义。
- 动态调整：通过统计词汇概率动态调整拆分策略，避免BPE的机械性合并。
简述ULM算法的设计思想。
ULM算法的核心思想是：
- 概率模型驱动：将子词拆分视为概率问题，通过语言模型计算每个子词的出现概率，选择使句子整体概率最大的分词方式。
- 从词汇表反推分词：首先生成一个较大的候选子词库，然后通过EM算法迭代优化子词概率，保留高概率子词。
- 多分词可能性：支持对同一文本生成多个分词结果（带概率），增强灵活性。
- 与BPE/WordPiece对比：ULM是“自上而下”（先候选再筛选），而BPE/WordPiece是“自下而上”（逐步合并）。
简述高斯双边滤波与高斯滤波的区别。
- 高斯滤波：仅考虑空间距离权重，对邻域像素进行加权平均，平滑噪声但会模糊边缘。
- 高斯双边滤波：同时考虑空间距离和像素值差异的权重：
- 空间权重：与高斯滤波相同，距离越近权重越大。
- 像素值权重：像素值差异越小权重越大，保护边缘（如锐利颜色变化区域）。
- 效果：双边滤波在平滑噪声的同时能保留边缘，但计算复杂度更高。
灰度直方图的作用是什么？
灰度直方图是图像中每个灰度级出现频率的统计图，作用包括：
- 分析图像特性：判断对比度、亮度分布（如直方图左偏表示图像偏暗）。
- 图像增强：指导直方图均衡化，拉伸动态范围。
- 阈值选择：用于二值化（如通过双峰直方图确定最佳阈值）。
- 检测异常：如过度曝光（直方图集中在右侧）或欠曝光（集中在左侧）。
什么是对比度拉伸？
对比度拉伸是一种线性图像增强技术，通过调整像素灰度范围来提升图像对比度：
- 原理：将原始灰度范围 [a,b] 映射到更宽的范围 [c,d]（如0~255），公式为：
- 效果：低对比度图像（如灰度集中在100~150）被拉伸后，暗部更暗、亮部更亮，细节更突出。
- 局限性：若原图灰度范围已覆盖整个动态范围，则拉伸无效；可能放大噪声。