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2023-09-17 03:42:11
NLP是人工智能的一个子领域,能够让计算机理解、分析以及生成自然语言。研究过程包括研制语言模型,提高语言模型能力,设计各种应用系统,完善语言模型。NLP理解自然语言有基于规则和基于统计机器学习两种处理方式。
NLP常见任务包括分词、词编码、自动文摘、实体识别等。分词是将文本分成词、短语、句子、段落、文档等基本单位。词编码是将词表示为词向量,现在普遍是离散表示和分布式表示。自动文摘是在原始文本中自动摘要出关键的文本或知识。实体识别是在一个文本中,识别出具体特定类别的实体。
NLP存在语言不规范、错别字、新词、词向量不连续等难题。自然语言太灵活了,同一个意思可以用多种方式来表达,不管是基于规则来理解自然语言还是通过机器学习来学习数据内在的特征都显得比较困难。错别字、新词的出现也会影响计算机理解文本。词向量所表示的空间是离散的,而不是连续的,不连续最大的问题就是不可导,计算量就上来了。
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