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自然语言处理文本
计算机
自然语言处理
的基本流程
答:
使用计算机
处理自然语言
,首先要做的是将语言录入处理程序,其实大部分都是将普通的
文本
写入你的处理程序,使用变量将文本保存。分词写入文本后,首先要对文本进行分词,这一点英文比较容易,中文就困难一些。对于中文,基本的方法有前后向最大匹配法,这是基于规则的方法,或者采用马尔科夫模型的统计方法,分词是最基本的环...
白话
自然语言处理
(2)——
文本
分类
答:
自然语言处理
博大精深,越到细节处越是难,一不小心就从入门到放弃了。一个好的新手任务是入门到深入的前提,而
文本
分类任务就是一个很不错的选择,保准给你打满鸡血,至于能不能坚持到最后?就暂时不是我们关心的问题。万事开头难,好的开头有好结尾的概率会高一点。不啰嗦,回归正题开始胡说八道。...
自然语言处理
中的
文本
表示模型中,词袋模型属于()
答:
总的来说,词袋模型是
自然语言处理
中一种基于统计的
文本
表示方法,它通过将文本转化为词频向量来简化文本处理过程,为后续的自然语言处理任务提供了便利。
格拉菲特(GPT)一款强大的
自然语言处理
模型
答:
格拉菲特(GPT)是一款由OpenAI团队开发的
自然语言处理
模型。它采用了深度学习技术,可以自动地对
文本
进行分析和理解,生成与输入文本相关的自然语言输出。格拉菲特模型已经被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、文本生成等领域。如何使用格拉菲特?要使用格拉菲特模型,你需要先安装相关的Python库,如TensorFlow、...
自然语言处理
和
文本
挖掘的关系
答:
所以
自然语言处理
与
文本
挖掘是相互包含关系,可以相互联系相互影响。而北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是满足大数据挖掘对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索...
文本
挖掘与
自然语言处理
答:
文本
数据挖掘需要从三个层面进行理解:
自然语言处理
(NLP) 关注的是人类的自然语言与计算机设备之间的相互关系。NLP是计算机语言学的重要方面之一,它同样也属于计算机科学和人工智能领域。而 文本挖掘 和 NLP 的存在领域类似,它关注的是识别文本数据中有趣并且重要的模式。但是,这二者仍有不同。首...
nlp到底是什么
答:
自然语言处理
(NLP)是一种科学,也是一种技术应用,旨在让计算机能够理解、分析、处理和生成人类
语言文本
。NLP基于计算机科学,语言学和人工智能等领域的交叉学科,可以将计算机和人类语言之间的障碍降至最低。NLP的目标是让计算机在
处理语言
时表现得和人类一样,尽可能地理解语言背后的含义、情感和目的。NLP...
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
包括哪些
答:
3.文本挖掘(或者文本数据挖掘):包括文本聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的表达界面。目前主流的技术都是基于统计机器学习的。4.机器翻译:把输入的源
语言文本
通过自动翻译获得另外一种语言的文本。根据输入媒介不同,可以细分为文本翻译、语音翻译、手语翻译、...
自然语言处理
过程中预处理的任务
答:
自然语言处理
(NLP)中的预处理是一个至关重要的步骤,它有助于提升后续任务的性能,如情感分析、
文本
分类、机器翻译等。以下是预处理的几个主要任务: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...
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