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百度自然语言分析,百度 自然语言

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所以自然语言的处理包括两部分:自然语言理解和自然语言生成 。自然语言处理的基本任务大致可以分为词法分析、句法分析、语义分析 ， 本文将从自然语言 processing的历史和发展入手，然后-2自然语言 processing中深度学习目前的研究进展 ， 最后探讨自然语言processing未来的发展方向 。
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1、 自然语言处理(NLP这是我留学期间修的课程:naturalanguageprocess 。本文主要是把这门课的知识点大致梳理一下，以备日后复习 。因此，语言处理的主要对象是英语 。简单来说 ， 语言模型就是不同单词出现概率的统计 。但是对于英语来说，每个单词可能有时态、单复数等不同的形态变化 。因此，在进行统计之前 ， 需要对原始数据进行预处理和归一化处理 。

一般来说 ， 常用的是unigram、bigram、trigram ， 即13个词算作一个对象 。n越大 ， 统计结果越稀疏 。七八个字的组合重复出现的概率明显比23个字的组合低很多 。另一方面 ， 根据马尔可夫链，一个词的出现可以认为只与前一个词有关 ， 所以没有太大的必要去追求太大的n，Ngram是一个重要的基本概念 ， 它提供的概率分析可以做很多事情，比如机器翻译“请打电话给我”:p(“请打电话给我”)> p(请打电话给我) 。

2、AIPM应该懂的 自然语言处理(NLPNLP是人工智能的一个子领域 。作为AI产品经理，我们至少要知道NLP是什么，能做什么，这样才能得到一个解决问题的思路 ， 把遇到的问题和方法联系起来 。接下来我从NLP是什么，能做什么，目前遇到的问题三个方面简单介绍一下NLP 。1.NLPNLP是什么 ， 中文叫自然语言处理？简而言之，就是一个让计算机理解的学科，分析 ， 生成自然语言 。一般的研究过程是:开发一个可以表达语言能力的模型，根据语言提出各种方法不断提高语言模型的能力 。

3、查阅几个 自然语言理解的应用实例 自然语言理解(NLU)是处理领域的一项技术 ， 其目的是使计算机能够理解人类语言的语义 。它被广泛应用于许多领域 。问答系统:可以识别用户的问题，并回答相应的答案 。比如Google搜索引擎就是基于NLU技术的问答系统，可以识别用户的问题并返回相应的答案 。

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