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自然语言处理
"相关结果 90条1、隐马尔可夫链路一般较短原因 连乘链路太长，会导致数据稀疏，零频词太多 2、零频问题的一般解决方案 平滑/回退/差值 当n设置较小时，仍然会存在oov问题（语料中未出现的词） 2.1、平滑 2.1.1、加1平滑/拉普拉斯平滑 当很多词出现次数较少时，加1会带来较大的偏差，加1平滑效果一般不佳 2.
blog.csdn.net自然语言处理 自然语言处理，简称NLP，是一种利用计算机为工具对人类特有的书面形式、口头形式的自然语言信息进行各种类型处理和加工的技术 核心问题 文本分类、关键词提取、情感分析、语义消歧、主题模型、机器翻译、问题回答、汉语分词、垂直领域的对话机器人 Tokenization(标记化/分词) 文本是不
blog.csdn.net2020自然语言处理 语⾔ 是⼀种由三部分组成的符号交流系统：记号，意义和连接两者的符码。 由组合语法规则制约、旨在传达语义的记号形式系统。 自然语言：⼈类语⾔，通常是指一种自然地随文化演化的语言。汉语、英语、法语、西班牙语、葡萄牙文、日语、韩语、意大利文、德文为自然语言的例子。 自然语言处理 利⽤
blog.csdn.netTextRank是自然语言处理领域一种比较常见的关键词提取算法，可用于提取关键词、短语和自动生成文本摘要。TextRank是由PageRank算法改进过来的，所以有大量借鉴PageRank的思想，其处理文本数据的过程主要包括以下几个步骤： （1）首先，将原文本拆分为句子，在每个句子中过滤掉停用词（可
blog.csdn.net目录 0、NLP任务的基础——符号向量化 0.0 词袋模型 0.1 查表/One-hot编码 0.2 词嵌入模型/预训练模型 0.2.0 Word2Vec （0）CBOW （1）Skip-gram 0.2.1 GloVe 0.2.2 WordPiece 0.2.3 BERT 0.2.4 ERNIE
blog.csdn.net简单神经网络 文本表示：从one-hot到word2vec。 1.1 词袋模型：离散、高维、稀疏。 1.2 分布式表示：连续、低维、稠密。word2vec词向量原理并实践，用来表示文本。 文本表示：从one-hot到word2vec 文本表示的意思是把字词处理成向量或矩阵，以便计算机能进行处理。文本
blog.csdn.net数学基础1.概率论基础：•统计自然语言处理的目标是对自然语言领域的数据进行统计推理；•统计推理通常由两个步骤来完成：首先，提取依照某些未知概率分布所产生的数据，然后对这些数据分布进行某些推理.1.1样本空间通常把随机试验的每一个可能结果称为一个样本点，样本点的全体称为样本空间用Ω表示,例：投掷一枚硬
blog.csdn.net数学基础（重要） 统计学+信息论 概率论+统计学+信息论+语言学知识 ----概率论 1. 样本空间 2. 条件概率与独立性 A\B相互独立 3. 链式规则 链式规则--推导隐马 4. 贝叶斯定理（重要） 贝叶斯定理的优势在于计算概率时可交换相关事件的次序，也就是说通过P(B|A)的值间接计算P(
www.jianshu.com在本文中，我们深入探讨了篇章分析的概念及其在自然语言处理（NLP）领域中的研究主题，以及两种先进的话语分割方法：基于词汇句法树的统计模型和基于BiLSTM-CRF的神经网络模型。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，
blog.csdn.net环境：python2.7.10 首先安装pip 在https://pip.pypa.io/en/stable/installing/ 下载get-pip.py 然后执行 python get-pip.py 将自动安装pip nltk是python的一个扩展包，提供自然语言处理工具集 安装nltk s
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