NLP（自然語言處理）技巧包括但不限於以下幾種：
分詞方法。常見的分詞方法包括向前最大匹配、向後最大匹配、考慮語義分詞和Viterbi算法。這些方法通過詞典匹配和語言模型來分隔句子中的單詞。
文本表示法。文本表示法包括one-hot表示法、boolean-base表示法、count-base表示法和TF-IDF表示法。這些方法將文本轉換為數值向量，便於後續處理。
文本相似度計算。文本相似度計算方法包括歐氏距離和餘弦相似度。這些方法用於衡量兩個文本、句子或詞語之間的相似度。
訓練語言模型。通過馬爾可夫假設，可以訓練不同的語言模型，如unigram、bigram、trigram和n-gram模型。這些模型用於預測文本中單詞的出現機率。
估計語言模型的機率。通過評估語言模型中每個詞的機率，可以進一步最佳化模型。
評估語言模型。使用perplexity（平均對數機率）來評估語言模型的性能。perplexity值越小，表示模型性能越好。
平滑方法。在處理文本數據時，平滑方法用於調整機率計算，尤其是在遇到零機率情況時。
對抗訓練。對抗訓練通過生成對抗樣本來增強模型對惡意輸入的魯棒性。這通常涉及在Embedding層進行擾動，以提高模型性能。
溝通技巧。有效的溝通涉及內容、語調和行為姿態的協調。溝通中的「身份確認」和肯定對方的內容也是重要的技巧。