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自然语言处理中的文本表示模型
"深度学习多模态训练,怎么解决不同模态之间差异的问题? "
答:
语音和
文本
之间的模态差异虽大,但利用训练过的Tokenizer将所有未标注的语音和文本转换到相同的离散
表示
空间。这样,两种模态亦能在预训练中通过共享接口自然地交互。如今,人工智能技术已经能够通过语音识别与语音合成实现两者的相互转换。随着自监督表征学习分别在
自然语言处理
(NLP)与语音领域取得了显著进展,...
NLP第九篇-句法分析
答:
一般来说,构造一个句法分析器需要考虑两部分工作:一部分是语法的形式化
表示
和词条信息描述问题,形式化的语法规则构成了规则库,词条信息等由词典或同义词表等提供,规则库与词典或同义词表构成了句法分析的知识库;另一部分就是基于知识库的解析算法了。 语法形式化属于句法理论研究的范畴,目前在
自然语言处理中
广泛使用...
什么是广义表?
答:
2、数据库系统:在数据库系统中,广义表被用于表示数据库中的表和视图。表可以看作是一种广义表,其中每个元组是一个记录,而每个字段是记录中的一个属性。视图则可以看作是一个查询结果的广义表。3、自然语言处理:在
自然语言处理中
,广义表被用于
表示文本中的
句子、段落、篇章等结构。通过对文本进行分词...
大
模型
token和字节区别
答:
而字节Byte是计算机信息技术用于计量存储容量的一种计量单位,也表示计算机编程语言中的数据类型和语言字符。2、用途不同:Token主要用于
自然语言处理
任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等,被用于将
文本表示
为一组标记,以便计算机可以理解和处理。而字节主要用于计量存储容量和数据传输,以及在编程中表示二...
频率词是什么意思?
答:
频率词通常用于描述单词或短语在
文本
中出现的次数。在
自然语言处理
领域中,频率词被广泛地用于文本分析、
语言模型
和信息检索等任务。在文学研究方面,频率词也被用来研究某个文本的风格、主题和作者身份等问题。因此,频率词是一种非常重要的语言工具,能够帮助我们更好地理解和分析语言信息。在计算机科学中,...
基于遗传算法
的文本
分类及聚类研究内容简介
答:
文本分类和聚类作为
自然语言处理
领域的重要组成部分,对于信息检索和查询具有关键作用。其核心挑战包括特征选择、
文本表示
、聚类和分类方法的选择与实现,这些因素直接决定了分类和聚类结果的性能。文本数据通常具有高维性和稀疏性,处理同义词和近义词的复杂性,以及在效率和精确度之间寻找平衡,这些都是需要解决...
自然语言处理
在安全方面有哪些问题?
答:
例如NLP如何自动理解和分析
文本中的
情感(积极的、中性的、消极的)。
自然语言处理
领域的研究非常复杂。 以下是使用NLP所面临的一些限制和问题:上下文词汇、短语和同音异义词同样的单词和短语可能会根据句子的上下文而有不同的意思,很多词汇发音完全相同但意思完全不同。例如:这幅画很有意思。如果你明白他的...
文档检索的方法主要有
答:
它基于
自然语言处理
(NLP)技术,将文档和查询视为自然语言
文本
进行处理。语言模型首先为每个文档建立一个语言模型,描述该文档中单词的出现规律。然后,根据查询中的单词在
语言模型中的
出现情况,来估计文档与查询的相关性。这种方法可以处理复杂的自然语言现象,如词义消歧、短语识别等。例如,当查询为&ldquo...
什么是LDA(Latent Dirichlet allocation)
答:
over an underlying set of topic probabilities. In the context of text modeling, the topic probabilities provide an explicit representation of a document.其实它还可以用在别的方面,早期是被用在
自然语言处理的文本表示
方面。因为他提供了一个理解相关词为什么在同一文档出现的框架解释
模型
。
智能客服的理解与答复体系主要基于什么技术
答:
既可以
表示自然
环境,也能
表达
两者间的关系,甚至是形容乐曲的美妙,所以
自然语言处理
需要根据前后的内容进行界定,从中消除歧义和模糊性。3、有瑕疵的或不规范的输入 例如语音处理时遇到外国口音或地方口音,或者在
文本的处理中
处理拼写,语法或者光学字符识别(OCR)的错误。
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