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.net 语义分析,语义分析的目的是

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本文的核心内容是中文词语相似度算法语义以及如何应用于跨语言信息检索(网络协议的含义分析 ， KDML)的研究 。单词的相似度语义分三部分计算，根据知识词典提出描述语言 。

1、深度解析:为什么人工智能领域中深度学习这么火因为深度学习用的最多，这方面的研发成果最显著，宣传力度最大 。其他方面很难突破，没有太多实际成果，也没办法宣传 。深度学习在图像、声音和语义识别方面取得了很大的进步，尤其是在图像和声音领域，相比传统算法大大提高了识别率 。其实很容易理解，深度学习是一种模仿人脑感知外部世界的算法，最直接的外部自然信号是图像、声音和文字(不是语义) 。
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2、什么是自然语言啊自然语言主要指人类使用的语言 。汇编语言是一种低级语言，直接面向硬件 。c也是高级语言，但相对VB来说比较低级 ， 所以一般是中级语言，其他基本都是高级语言 。自然语言:指历史流传下来的各民族语言，与世界语、计算机语言等人工语言相对 。VB，PHP，JSP，ASP和ASP 。NET都是高级语言 。

3、如何度量两个词之间的 语义相似度作为自然语言理解的基础工作，单词语义的相似度度量一直是研究的重点 。语义相似性度量本身就是一个中间任务 ， 是大多数自然语言处理任务中必不可少的中间层次，在自然语言处理中有着广泛的应用，如词义消歧、信息检索、机器翻译等 。本文的核心内容是中文词语相似度算法的研究语义以及如何将其应用于跨语言信息检索，

首先总结了语义的相似性度量算法，然后重点描述了基于知网的语义的相似性度量算法 。提出根据知识词典描述语言(KDML)的结构特点，分三部分计算单词语义的相似度 。与以前类似算法相比，

4、网络协议 分析的意义,也就是作用,请详细说明网络协议的定义:为计算机网络中的数据交换而建立的一套规则、标准或约定 。例如，一个微型计算机用户与网络中一个大型计算机的操作员进行通信 。由于两个数据终端使用的字符集不同 ， 操作员输入的命令互不认识 。为了通信，规定每个终端在进入网络传输前 ， 必须将自己字符集中的字符转换成标准字符集中的字符，到达目的终端后再转换成终端字符集中的字符 。

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