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自然语言处理 任务
自然语言处理
过程中预处理的
任务
是什么
答:
预处理在
自然语言处理
中的
任务
是清洗、转化和标准化原始文本数据,以便后续的模型或算法能更有效、更准确地处理和分析。清洗 文本清洗是预处理中的重要步骤,主要是删除或修正文本中的无关或错误信息,如标点符号、停用词(如“的”、“是”、“在”等常用但无实际意义的词)、特殊符号、数字等。例如,...
自然语言处理
过程中预处理的
任务
答:
1. 文本清洗:这个过程旨在删除无关紧要和冗余的信息,如标点符号、数字、特殊字符等。例如,在处理一个包含推文的数据集时,我们可能会删除推文中的URL、特殊符号和表情符号。2. 分词:这个过程是将连续的文本分割成单独的词或词组,这在处理非空格分隔语言(如中文)时尤为重要。例如,"我爱
自然语言
...
深度学习被应用于
自然语言处理任务
的困难是什么
答:
深度学习在
自然语言处理任务
中面临一些挑战和困难,包括以下几点:数据稀疏性:自然语言处理任务需要大量的数据来训练模型,但往往只有少量的标注数据可用于训练,这导致了数据稀疏性问题。深度学习模型需要大量的数据来学习复杂的模式,而自然语言处理中的很多任务,如情感分析、语义理解等,标注数据集相对较少...
NLP的
任务
答:
5. 顶层
任务
(High-level Tasks):直接面向普通用户,提供
自然语言处理
产品服务的系统级任务,会用到多个层面的自然语言处理技术 【1】序列标注中的BIO标注介绍,地址: https://blog.csdn.net/HappyRocking/article/details/79716212 【2】 http://nlpers.blogspot.com.au/2006/11/getting-started-in...
自然语言处理
的工作包括
答:
自然语言处理
的工作包括:1、句法语义分析:对于给定的句子,进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。2、信息抽取:从给定文本中抽取重要的信息,比如,时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来,就是要了解谁在什么时候、什么...
在
自然语言处理任务
中句子在分词之后通常使用哪种数字化表示?_百度...
答:
在
自然语言处理任务
中,句子在分词之后通常使用词袋(Bag of Words)或者词嵌入(Word Embedding)这两种数字化表示。词袋模型是一种常用的文本表示方法,它将文本中的词语转化为词频向量,每一维表示该词在文本中出现的次数。词袋模型是一种稠密向量,它不区分词语之间的顺序关系,适用于文本分类和聚类等...
自然语言处理
系统包含的三个模块
答:
1. 语言理解:语言理解是
自然语言处理
的基础模块,它的目标是让机器能够理解和解析人类语言的含义和结构。这通常涉及到词法分析(如分词、词性标注)、句法分析(如短语结构、依存关系)和语义理解(如词义消歧、命名实体识别)等子
任务
。以中文为例,语言理解模块需要将一句话拆分成单独的词语,并标注每个...
nlp是什么
答:
NLP是计算机科学领域的一个分支,研究如何实现计算机对人类
自然语言
的交互。这里所说的“自然语言”是指人类日常使用的语言,如汉语、英语等。NLP技术旨在让计算机能够理解、解析、生成并学习这些语言,从而实现人机交互的便捷性和高效性。二、NLP的主要
任务
NLP的研究涵盖了多个方面,包括语音识别、文本
处理
、...
2022-01-23 第二章17
自然语言处理
常见的三大
任务
之应用任务:对话系统...
答:
内容来自哈工大车万翔老师团队的作品《
自然语言处理
:基于预训练模型的方法》。对话系统(Dialogue System)是指以自然语言为载体,用户与计算机通过多轮交互的方式实现特定目标的智能系统。特定目标包括:完成特定
任务
、获取信息或推荐、获得情感抚慰和社交陪伴等。
自然语言处理任务
与图像处理、数据挖掘任务的区别
答:
自然语言处理
需要数据挖掘的支撑,数据挖掘需要大数据的支撑。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。自然语言处理是计算机科学领域与...
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