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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
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二进制代码相似度比较研究技术汇总
方法有K子图匹配、路径相似性、图嵌入。 基于特征的相似度:计算相似性的常见方法(28种)是将一段二进制代码表示为向量或一组特征,使得类似的二进制代码具有相似的特征向量或特征集。这里应用最多的是利用机器学习来实现。 Hash匹配相似度:对于多维向量数据相似度快速匹配,通常使用局部敏感hash算法LSH来实现。
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自然语言处理
自然语言处理适用于智能问答系统、舆情分析、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。 舆情分析 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、舆论导向,进行话题发现、趋势发现、舆情分析等
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自然语言处理的发展史_自然语言处理的应用场景有什么
内容推荐 智能问答系统 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等自然语言处理相关技术,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 优势能力 精准语义匹配 大量文本相似度、词向量、句法分析等算法,有助于挖掘关键信息以及特征,提高排序精度,问答命中率高
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