作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù)
1.簡(jiǎn)介
自然語言處理（NLP）一直是人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)重要任務(wù)，其涉及到從文本中提取特征、組織數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型等諸多復(fù)雜任務(wù)。如何有效地進(jìn)行文本理解和分析，成為一個(gè)重要研究課題。近年來，隨著計(jì)算能力的提升和硬件性能的增強(qiáng)，大規(guī)模并行化的分布式訓(xùn)練方法逐漸被應(yīng)用于各種任務(wù)中，而傳統(tǒng)基于規(guī)則的機(jī)器學(xué)習(xí)方法也逐漸進(jìn)入被替換的階段。同時(shí)，隨著知識(shí)圖譜的廣泛應(yīng)用，越來越多的任務(wù)被轉(zhuǎn)移到了文本理解這個(gè)新的范疇中。
本文將對(duì)目前最流行的基于規(guī)則的方法進(jìn)行系統(tǒng)性的回顧、介紹其局限性及現(xiàn)有的改進(jìn)方案，并且結(jié)合自身的研究經(jīng)驗(yàn)，詳細(xì)闡述其工作流程和相關(guān)的關(guān)鍵詞。文末還會(huì)提供一些技術(shù)實(shí)現(xiàn)案例，助力讀者更好地理解這些方法背后的原理。最后，我會(huì)總結(jié)下讀者可能遇到的一些問題，并給出一些參考鏈接，幫助讀者快速入門。
2.基本概念術(shù)語說明
本節(jié)首先介紹一些關(guān)鍵概念和術(shù)語，然后討論自然語言處理所涉及的眾多問題，包括文本表示、實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取、文本分類、事件抽取、文本摘要等。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-701123.html
2.1 文本表示
“文本”一詞在不同的語境中可以指代不同的事物，比如信息、指令、文檔、電子郵件、圖像等。但是，對(duì)于計(jì)算機(jī)來說，文本通常都是連續(xù)的、符號(hào)化的形式存在，無法直接用來作為計(jì)算的輸入，因此需要將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字形式才能進(jìn)行處理。這就需要文本表示法。文本表示法就是將文本變成計(jì)算機(jī)能夠接受的形式。目前比較流行的文本表示方法有三種：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-701123.html
- Bag of Words模型：用一個(gè)固定長(zhǎng)度的向量表示每個(gè)單詞，其中詞頻作為該單詞出現(xiàn)的次數(shù)。比如，一個(gè)句子"I love you"
到了這里，關(guān)于自然語言處理（NLP）一直是人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)重要任務(wù)，其涉及到從文本中提取特征、組織數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型等諸多復(fù)雜任務(wù)。如何有效地進(jìn)行文本理解和分析?的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
