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绍几个特征工程步骤。特征工程的主要目标是使算法的学习更容易，这些特征通常是手工设计的，并且偏向于人类对语言的理解。特征工程对于经典NLP算法非常重要，因此，性能最佳的系统通常具有最佳的工程特征。例如，对于情感分类任务，你可以用解析树表示一个句子，并为树中的每个节点/子树标上正、负
有哪些途径可以使用自然语言处理的API？ 共有三种方式可以基于已构建好的请求消息发起请求。 cURL cURL是一个命令行工具，用来执行各种URL操作和信息传输。cURL充当的是HTTP客户端，可以发送HTTP请求给服务端，并接收响应消息。cURL适用于接口调试。关于cURL详细信息请参见https://curl
自然语言处理服务有哪些调用限制？ 各API所需资源不同，因此对应的限制不同，具体参看下表： 表1 NLP服务调用限制 API 单用户QPS 分词 20 多粒度分词 2 依存句法分析 2 命名实体识别（基础版） 20 命名实体识别（领域版） 20 文本相似度（基础版） 20 文本相似度（高级版）
具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API以定制版API定价按需计费，不支持使用套餐包，使用时请在自然语言处理价格计算器 按需计费-自然语言处理定制版API中查看费用详情。 本API调用限制为20次/秒。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 前提条件
MIMO部署，帮助运营商布局5G网络。华为Super Blade Site在2018全球移动宽带论坛上展出华为无线网络研发总裁郦舟剑表示，“华为一直致力于围绕客户需求持续创新，刀片式基站就是典型的例子。刀片式基站解决客户获取站址难题，帮助运营商快速建站，满足移动业务的迅猛增长的需求，也给客户带来商业成功。
基于规则来理解自然语言，即通过制定一些系列的规则来设计一个程序，然后通过这个程序来解决自然语言问题。输入是规则，输出是程序；2.基于统计机器学习来理解自然语言，即用大量的数据通过机器学习算法来训练一个模型，然后通过这个模型来解决自然语言问题。输入是数据和想要的结果，输出是模型。接下来简单
登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 算法管理 > IVS1800算法管理”，勾选需要配置的设备。 单击“启用”，打开启用算法弹窗，如图4所示。 图4 启用算法 勾选需要启用的算法，单击“启用”。 算法配置 在IVS1800算法管理页面，选择目标设备，单击“操作”列的“算法配置”，进入到算法详情页。
自然语言处理基础服务接口说明 分词 多粒度分词 依存句法分析 命名实体识别（基础版） 命名实体识别（领域版） 文本相似度（基础版） 文本相似度（高级版） 句向量 实体链接 关键词抽取 事件抽取 成分句法分析 父主题： API
基于规则来理解自然语言，即通过制定一些系列的规则来设计一个程序，然后通过这个程序来解决自然语言问题。输入是规则，输出是程序；2.基于统计机器学习来理解自然语言，即用大量的数据通过机器学习算法来训练一个模型，然后通过这个模型来解决自然语言问题。输入是数据和想要的结果，输出是模型。接下来简单
3.2 学习单词表示的经典方法在本节中，我们将讨论用数字表示单词的一些经典方法。这些方法主要可以分为两类：使用外部资源表示单词的方法和不使用外部资源的方法。首先，我们将讨论WordNet：一种基于外部资源表示单词的最流行的方法。然后，我们会讨论更多的本地化方法（即不依赖外部资源的
删除算法 功能介绍 删除算法。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/algorithms/{algorithm_id}
是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）？自然语言处理就是，利用计算机为工具对人类特有的书面形式和口头形式的自然语言的信息，进行各种类型处理和加工的技术。---冯志伟自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言
应用场景 自然语言处理适用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件
调用自然语言处理的API失败时怎么处理？ 解决方案 根据API调用返回结果或者错误码查找原因，错误码详情请见错误码。 检查Token是否填写正确或者已过期，详情请见Token认证。 检查API调用方法是否正确，可参考快速入门。 如果无法确定原因和解决问题，请联系技术服务人员。
输入句子，返回对应的句向量。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在自然语言处理价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。 本API调用限制为20次/秒。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。
如Word2Vec、GloVe）来学习词语的分布式表示，更好地捕捉语义信息。这些改进的模型在自然语言处理任务中取得了更好的效果。 词袋模型（Bag-of-Words Model）在自然语言处理中有多种应用场景，下面列举几个例子： 文本分类：词袋模型可以用于文本分类任务，将文本
响应消息 响应参数如表 响应参数所示。 表3 响应参数 参数名 参数类型 说明 tree String 成分句法分析结果，用嵌套括号的形式表示一棵树。括号内的第一个元素为子树的标签，如果是叶子节点则用"_"代替。第二个元素为子树，如果是叶子节点则为字符串。 error_code String
d2vec通过查看单词上下文并以数字方式表示它，来学习给定单词的含义。所谓“上下文”，指的是在感兴趣的单词的前面和后面的固定数量的单词。假设我们有一个包含N个单词的语料库，在数学上，这可以由以w0，w1，…，wi和wN表示的一系列单词表示，其中wi是语料库中的第i个单词。接下来，
1 实现原始skip-gram算法 734.1.2 比较原始skip-gram算法和改进的skip-gram算法 754.2 比较skip-gram算法和CBOW算法 754.2.1 性能比较 774.2.2 哪个更胜一筹：skip-gram还是CBOW 794.3 词嵌入算法的扩展 814.3
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