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1.3 传统的自然语言处理方法NLP问题的传统或经典的解决方法是几个关键步骤组成的顺序工作流，它是一种统计方法。
Word embedding(嵌入)：将单词映射到连续的向量空间的技术，它将单词转化为实数值的向量标识形式，谈谈你对词向量的认识和理解？
自然语言处理（NLP）有效地利用这些数据来帮助人们开展业务或日常工作。NLP已经彻底改变了我们使用数据改善业务和生活的方式，并且这种改变将在未来一直持续。
NLP，中文叫自然语言处理，简单来说，是一门让计算机理解、分析以及生成自然语言的学科，大概的研究过程是：研制出可以表示语言能力的模型——提出各种方法来不断提高语言模型的能力——根据语言模型来设计各种应用系统——不断地完善语言模型。
因为很多工作只是在解决知识类的问题效果比较好， 一般的 NLP的问题，知识融入的作用并不是那么大，所以希望知识融入能够解决一般的 NLP的问题。还有就是知识应该如何表示？现在大部分人认为知识都是三元组，我觉得这个是存在争议的，三元组实际上能够表达的知识其实非常有限。
优势功能全面提供多种常用自然语言类的算法模型及解决方案，可覆盖不同行业的各类需求。高效精准可快速分析大数据量的文本，深度理解文本语义，更加精准的挖掘出文本中的关键信息。简单易用简单易用的API接口。无需下载SDK、购买服务器，支持跨平台调用。丰富的产品种类，可一站式开通、部署。稳定可靠故障自动迁移
自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。人类通过语言来交流，狗通过汪汪叫来交流。机器也有自己的交流方式，那就是数字信息。不同的语言之间是无法沟通的，比如说人类就无法听懂狗叫，甚至不同语言的人类之间都无法直接交流，需要翻译才能交流。
自然语言处理基础 本节中，我们将介绍用于分析文本和构建 NLP 应用程序的基础概念。 3.1 文本分词 当我们处理文本时，我们需要将其分解成更小的部分进行分析。
自然语言处理实例 数据简介: Disasters on social media 社交媒体上有些讨论是关于灾难，疾病，暴乱的，有些只是开玩笑或者是电影情节，我们该如何让机器能分辨出这两种讨论呢？
自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。 自然语言处理（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。
分词将文本切分成以独立的词为单位的序列，且在该过程中，对切分得到的词汇进行词性的标注。依存句法分析分析句子中词汇和词汇之间的相互依存关系，得到句子的句法结构。命名实体识别命名实体识别(Named Entity Recognition，NER)，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名
早在20世纪50年代，随着电子计算机的出现，产生了许多自然语言处理的任务需求，其中最典型的就是机器翻译。当时存在两派不同的自然语言处理方法：**基于规则方法的符号派**和**基于概率方法的随机派**。
自然语言处理的基本方法(3)在NLP的发展过程中，其方法大致分为以下几类：基于规则的方法基于统计的方法基于深度学习的方法
自然语言处理面临着如下挑战： １）更优的算法。人工智能发展的三要素（数据、计算能力和算法）中，与自然语言处理研究者最相关的就是算法设计。深度学习已经在很多任务中表现出了强大的优势，但后向传播方式的合理性近期受到质疑。
1.4 自然语言处理的深度学习方法我认为深度学习彻底改变了机器学习，特别是在计算机视觉、语音识别和NLP领域。深层模型在机器学习的许多领域掀起了一轮范式转换的波澜，因为深层模型可以从原始数据中学习丰富的特征，而无须使用有限的人工设计特征。这导致令人讨厌且成本昂贵的特征工程被淘汰。
但是由于这种系统涉及自然语言的段落理解，对于汉语来说，这种理解涉及自动分词、词性分析、句法分析和语义分析等NLP领域的多种复杂技术，所以实现难度很大。迄今为止，在国内的网络教学中还没有一个实用化的、能真正实现汉语段落理解的智能辅导答疑系统。
词性标注（POS tagging，Part-Of-Speech tagging）也被称为语法标注，是自然语言处理中一项非常重要的基础性工作。词性标注是各类基于文本的机器学习任务，例如语义分析和指代消解的预处理步骤。
消歧和模糊性词语和句子在不同情况下的运用往往具备多个含义,很容易产生模糊的概念或者是不同的想法，例如高山流水这个词具备多重含义，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，表达出真正的意义。
OF LANGUAGE REPRESENTATIONS 在NLP模型预训练过程中, 提升模型规模往往可以提高模型表现.
自然语言处理 — BERT Abstract BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformers. BERT 旨在通过对所有层的左右上下文进行联合调节,从未标记的文本中预训练深度双向表示.
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