可见,在自然语言理解的词法分析处理中,汉语、日语、韩语等语言的词法分析的难点在于分词切词,而英语、法语等语言的难点则是词素区分。汉语自动分词是汉语语言处理和理解中的关键技术,也是中文信息处理发展的瓶颈,其困难主要在“词”的概念缺乏清晰的界定、未登录词的识别、歧义切分字段的处理三个方面。 2.3 典型的中文...
上下位词(“is-a”)关系建模对于许多自然语言处理 (NLP) 任务(例如分类、自然语言推理和关系提取)非常重要。现有的is-a关系抽取工作大多是在英语语言环境中进行的。由于语言表达的灵活性以及缺乏高质量的中文标注数据集,从中文非结构化文本中准确识别此类关系仍然是一个挑战。 为了解决这个问题,本文提出了一种用于中...
我们表明,使用 WT-AWP 对图神经网络进行正则化可以持续改进许多不同图学习任务和模型的自然和鲁棒泛化。链接: arxiv.org/abs/2212.0498 TOP3 Beyond Contrastive Learning: A Variational Generative Model for Multilingual Retrieval标题: 超越对比学习:多语言检索的变分生成模型标签: Google作者: John Wieting,Jonathan...
NLP 高引论文解读两篇 | BERT模型、SQuAD数据集 本文是对两篇自然语言处理(NLP)领域近年来高引论文的解读。 1. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 作者:Jacob Devlin, Ming-Wei Chang… 学术头条 7 Papers | 颜水成、黄亮等新论文;目标检测最新SOTA;NLP全面综述 机...
《自然语言处理》论文写一篇《自然语言处理》论文 自然语言处理作为研究人工智能手段的一部分,通过将海量未结构化文本数据转换为有用信息来帮助组织决策和解决问题,一直是科学家们非常感兴趣的话题。研究自然语言处理的目标是构建一种电脑可以理解的语言,从而使电脑可以准确地理解人类的自然语言,同时进行逻辑推理和决策分析...
通过这些任务,计算机可以理解和处理人类的自然语言,从而实现自然语言的自动处理和应用。 文本分类是自然语言处理的一个重要任务,目的是将文本按照预定义的类别进行分类。文本分类可以应用于舆情分析、情感分析、垃圾邮件过滤等多个领域。在文本分类中,常用的技术包括词袋模型、TF-IDF权重计算和机器研究算法等。 信息抽取是...
自然语言处理的原理涵盖了多个方面的技术,包括词法分析、句法分析、语义分析和语言生成等。 2.1 词法分析是自然语言处理中的基础环节,主要任务是将自然语言文本划分为一个个有含义的词汇单元。词法分析涉及到单词的切分、词性标注、命名实体识别等技术。 2.2 句法分析是自然语言处理中的重要环节,用于分析句子的句法结构,...
AI研究者们一直在尝试形式化处理自然语言所需要的过程机制,如把自然语言概念化为一种知识库系统以处理人与计算机的自然语言对话,并建立计算机软件来模型化这个处理过程。一种比较成熟和有效的方法并不使用显式的领域模型而是利用关键字或模式(Pattern)来处理自然语言。这种方法利用预先设计的结构存储有限的语言学和领域...
广西师范大学课程论文自然语言处理自然语言理解的应用与发展综述摘要:NaturalLanguageUnderstanding俗称人机对话。人工智能的分支学科。研究用电子计算机模拟人的语言交际过程,使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等,实现人机之间的自然语言通信,以代替人的部分脑力劳动,包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编...
自然语言处理的国内外研究综述 自然语言处理相关论文,第一篇MultitaskLearningforClass-ImbalancedDiscourseClassifification(多任务学习在类不平衡语篇分类中的应用)它的作者:亚历山大·斯潘格,乔纳森·梅,沈士荣,邓灵佳作者的单位:南加州大学(spangher,jonmay),