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句法分析树 自然语言处理

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自然语言加工的基本任务大致可以分为词法分析、句法 分析、语义分析 。2相关介绍2.1自然语言Processing自然语言Processing吸收了很多自动生成和处理自然或人类语言的技术和分析，自然语言AI技术的处理(NLP 自然语言处理 ， 自然语言处理有很多挑战，包括自然语言理解，因此，自然语言处理涉及到人机交互的领域 。

单词1、NLP基本术语与基本概念-上是可以独立移动的最小的有意义的语言成分 。英语单词以空格为自然分隔符，汉语单词以词为基本书写单位 ， 单词之间没有明显的区分标记 。因此，中文分词分析是中文分词的基础和关键 。中文和英文都有分词的需求，但相比较而言，英文单词有空格可以分词，处理起来相对方便 。但是因为中文没有分隔符，所以分词的问题更重要 。
【句法分析树 自然语言处理】
比如“美国将通过对台军售法案”，可分为“美国/国会/台湾军售法案”和“美国/国会/台湾军售法案” 。中文分词技术可以分为三类:在基于机器学习的方法中，往往需要标注词的词性 。词性一般指动词、名词、形容词等 。标注的目的是表示单词的一种隐藏状态 ， 隐藏状态的转换构成一个状态转换序列 。比如:我/r爱/v京/ns天安门/ns 。

2、各类场景应用中涉及的AI算法汇总整理了各种场景应用中的AI算法:1 。图像CV内容安全、物体检测、图像识别、智能视觉制作、图像搜索、图像分割、物体检测、图像分类、图像标签、名人识别、概念识别、场景识别、物体识别、scene 分析、智能相册、内容推荐、图库管理等 。产品图片搜索、版权图片搜索、普通图片搜索、车牌识别、垃圾分类、车辆检测、菜品识别、车型识别、狗识别、案例分割、风格转移、智能填充、智能地图识别、图片搜索商品、精准广告、电商导购、image 分析、图像理解、图像处理、画质评价、场景识别 。图像分类、目标检测、图像分割、关键点检测、图像生成、场景文本识别、度量学习、图像识别、图像比较、图像分类用户手册、图像分类API文档目标检测用户手册、目标检测API文档徽标检测用户手册、徽标检测API文档、通用图片搜索、车牌识别、垃圾分类、车辆检测、车型识别、狗识别、案例分割、风格转移、智能填充 。

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