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命名实体识别句法分析

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命名实体识别一般包括三个类别(实体类别、时间类别和数字类别)和七个子类别(人名、地名、机构名、时间、日期、货币和百分比) 。对各种场景应用中涉及的AI算法进行了总结和梳理:1 .图像CV的内容安全 ， 目标检测，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-1，对象识别、场景分析、智能相册、内容推荐、图库管理、网络名人识别、明星识别、图片搜索、产品图片搜索、版权图片搜索、通用图片搜索，菜识别、车模识别、狗识别、案例分割、风格传递、智能填充、智能地图识别、照片搜索、精准广告、电商导购、图片分析、对象识别、地点识别、图片自训练平台、图片分类、目标物体检测API文档车标检测用户手册，车标检测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，车牌 。

1、NLP基本术语与基本概念-上 word是最小的可以独立移动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 。

【命名实体识别句法分析】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、目标检测、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-1 。对象识别、场景分析、智能相册、内容推荐、图库管理、网络名人识别、明星识别、图片搜索、产品图片搜索、版权图片搜索、通用图片搜索 。菜识别、车模识别、狗识别、案例分割、风格传递、智能填充、智能地图识别、照片搜索、精准广告、电商导购、图片分析、对象识别、地点识别、图片自训练平台、图片分类、目标物体检测API文档车标检测用户手册，车标检测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，车牌 。

3、分词标注属于什么大类的分词表示属于哪种分词，就是把我们的句子分成中文或者英文，以此来确定单词之间的界限 。另外，词性标注和命名实体识别结果都是为了标注，除了标注方式不同，个人感觉有不同的内容 。词性标注就是把词分成名词、形容词、动词等等 。命名实体识别一般包括三个类别(实体类别、时间类别和数字类别)和七个子类别(人名、地名、机构名、时间、日期、货币和百分比) 。

1.分词:分词是将句子、段落、文章等长文本分解成以词为单位的数据结构，便于后续处理 。文本都是“非结构化数据”，我们需要先把这些数据转换成“结构化数据” 。分词的方法大致可以分为三类:基于词典匹配的、基于统计的、基于深度学习的 。中文和英文的分词方法不同，想了解可以仔细搜索 。

什么是4、自然语言处理基础知识NLP？NLP是计算机科学和人工智能中的一个重要方向 。它研究用自然语言实现人与计算机之间有效交流的各种理论和方法 。自然语言处理是一门融合了语言学、计算机科学和数学的学科 。NLP包括两个主要的技术领域:自然语言理解和自然语言生成 。自然语言理解方向，主要目标是帮助机器更好地理解人类语言，包括基本的词法、句法等语义理解，以及需求、篇章、情感等高层理解 。

NLP技术基于大数据、知识图谱、机器学习、语言学等技术和资源，可以形成机器翻译的具体应用系统、深度问答和对话系统，进而服务于各种实际业务和产品 。NLP是最早应用人工智能的行业之一 ， 因为它与数据高度相关 。NLP和知识图谱作为人工智能技术的重要研究方向和组成部分，正在迅速进入金融领域 ， 并日益成为智能金融的基石 。
5、如何用Python中的NLTK对中文进行 分析和处理 1 。NLTK用于分词的函数:nltk.sent_tokenize(text)#根据句子对文本进行分词nltk.word_tokenize(sent)#对句子进行分词2 .NLTK用于词性标注的函数:nltk.pos_tag(tokens)#tokens是句子切分的结果，同句级标注三 。NLTK命名实体识别(ner)函数:nltk.ne_chunk(tags)#tags是句子词性标注的结果 ， 在同一个句级例子中有两个 。

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