- 语言是知识和思维的载体
- 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。
中文 | 英文 | 描述 |
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分词 | Word Segmentation | 将连续的自然语言文本,切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列 |
命名实体识别 | Named Entity Recognition | 识别自然语言文本中具有特定意义的实体(人、地、机构、时间、作品等) |
词性标注 | Part-Speech Tagging | 为自然语言文本中的每个词汇赋予一个词性(名词、动词、形容词等) |
依存句法分析 | Dependency Parsing | 自动分析句子中的句法成分(主语、谓语、宾语、定语、状语和补语等成分) |
词向量与语义相似度 | Word Embedding & Semantic Similarity | 依托全网海量数据和深度神经网络技术,实现了对词汇的向量化表示,并据此实现了词汇的语义相似度计算 |
文本语义相似度 | Text Semantic Similarity | 依托全网海量数据和深度神经网络技术,实现文本间的语义相似度计算的能力 |
篇章分析 | Document Analysis | 分析篇章级文本的内在结构,进而分析文本情感倾向,提取评论性观点,并生成反映文本关键信息的标签与摘要 |
机器翻译技术 | Machine Translating | 基于互联网大数据,融合深度神经网络、统计、规则多种翻译方法,帮助用户跨越语言鸿沟,与世界自由沟通 |
分词(Word Segmentation) :将连续的自然语言文本,切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列
例句:致毕业和尚未毕业的同学。
分词:
致
毕业
和
尚未
毕业
的
同学
致
毕业
和尚
未
毕业
的
同学
推荐:
- 校友 和 老师 给 尚未 毕业 同学 的 一 封 信
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命名实体识别(Named Entity Recognition):识别自然语言文本中具有特定意义的实体(人、地、机构、时间、作品等)
例句:天使爱美丽在线观看
分词:天使
爱
美丽
在线
观看
实体: 天使爱美丽 -> 电影
推荐:
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词性标注(Part-Speech Tagging): 为自然语言文本中的每个词汇赋予一个词性(名词、动词、形容词等) 依存句法分析(Dependency Parsing):自动分析句子中的句法成分(主语、谓语、宾语、定语、状语和补语等成分)
评论:房间里还可以欣赏日出
歧义:
- 房间还可以
- 可以欣赏日出
词性:(???) 房间里:主语 还可以:谓语 欣赏日出: 动宾短语
词向量与语义相似度(Word Embedding & Semantic Similarity):对词汇进行向量化表示,并据此实现词汇的语义相似度计算。
例如:西瓜 与 (呆瓜/草莓),哪个更接近?
向量化表示: 西瓜(0.1222, 0.22333, .. ) 相似度计算: 呆瓜(0.115) 草莓(0.325) 向量化表示:(-0.333, 0.1223 .. ) (0.333, 0.3333, .. )
文本语义相似度(Text Semantic Similarity):依托全网海量数据和深度神经网络技术,实现文本间的语义相似度计算的能力
例如:车头如何防止车牌 与 (前牌照怎么装/如何办理北京牌照),哪个更接近?
向量化表示: 车头如何防止车牌(0.1222, 0.22333, .. ) 相似度计算: 前牌照怎么装(0.762) 如何办理北京牌照(0.486) 向量化表示: (-0.333, 0.1223 .. ) (0.333, 0.3333, .. )