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什么是自然语言处理_自然语言处理应用场景有哪些
将中文文本切分成以独立的词为单位的序列 词向量 将自然语言中的词进行向量化表示,输入文本语料库,输出每个词的词向量表示 将自然语言中的词进行向量化表示,输入文本语料库,输出每个词的词向量表示 命名实体识别 挖掘出文本中的实体,如人名、机构名、地名等 挖掘出文本中的实体,如人名、机构名、地名等
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二进制代码相似度比较研究技术汇总
输入比较:一对一(21种)、一对多(30种)、多对多(10种); 比较方法:大多数方法使用单一类型的比较:相似性(42种)、等效性(5种)和相同(2种);即使方法中仅使用一种类型的比较,它也可能有不同的输入比较不同; 分析粒度:分为输入粒度、方法粒度;有8中不同的比较粒度,分别是指令级、基本快、函数以及
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机器学习概览
需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习和深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:掌握学习算法定义与机器学习的流程;了解常用机器学习算法;了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程
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自然语言处理
及挖掘的云服务,旨在帮助用户高效的处理文本。 产品功能 中文分词 将中文文本切分成以独立的词为单位的序列。 词向量 将自然语言中的词进行向量化表示,输入文本语料库,输出每个词的词向量表示。 命名实体识别 挖掘出文本中的实体,如人名、机构名、地名等。 短文本相似度 度量两个短文本之间的语义相似性,输出相似度数值。
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