NLG （自然语言生成）是NLP的另一项核心任务，主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。例如：人类对话智能音响，“现在几点了”，则需要先利用NLU技术判断用户的意图，理解用户的需求是什么。然后再利用NLG技术回复：“现在是早晨8点整”。通常自然语言生成 - NLG 有...
通常典型的应用主要有:自动写新闻(AI编辑新闻);聊天机器人(Siri或智能音箱);自动生成报告。 目前,NLG技术可以用低成本快速生成文本内容。比如法律判决书的摘要,原本需要人类通读全文在进行摘要总结,现在可以借助NLG技术自动生成摘要,省时省力。又比如自动生成相似问句,用NLG技术去扩充标注数据实现新业务领域的快速冷启动,...
基于规则的生成在自然语言生成(NLG)中起着关键作用,特别是在结构化的或领域特定的场景中。下面是基于规则的生成的详细介绍和代码示例。 基于规则的生成 基于规则的生成是一种使用预定义规则和模板来生成文本的方法。与基于数据驱动的机器学习方法不同,基于规则的方法不需要训练数据。它通常在具有清晰结构和限制范围的...
NLG (自然语言生成)是NLP的另一项核心任务,主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟,将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。例如:人类对话智能音响,“现在几点了”,则需要先利用NLU技术判断用户的意图,理解用户的需求是什么。然后再利用NLG技术回复:“现在是早晨8点整”。 通常自然语言生成 - NLG 有2种...
简介:详解自然语言处理NLP两大任务与代码实战:NLU与NLG 自然语言处理(NLP)涵盖了从基础理论到实际应用的广泛领域,本文深入探讨了NLP的关键概念,包括词向量、文本预处理、自然语言理解与生成、统计与规则驱动方法等,为读者提供了全面而深入的视角。 关注公众号 TechLead,作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、...
FastText是由Facebook AI Research (FAIR)团队开发的一种词向量和文本分类模型。与Word2Vec等模型相比,FastText的主要特点是考虑了词内的子词信息。这一特性使其在许多语言和任务上都表现优异。 1. 子词表示 FastText通过将每个词分解为字符n-grams来捕捉词内结构信息。例如,对于单词“apple”,其3-grams包括"app"...
详解自然语言处理NLP两大任务与代码实战:NLU与NLG 自然语言处理(NLP)涵盖了从基础理论到实际应用的广泛领域,本文深入探讨了NLP的关键概念,包括词向量、文本预处理、自然语言理解与生成、统计与规则驱动方法等,为读者提供了全面而深入的视角。 1. 自然语言处理定义...
自然语言处理的主要任务是让计算机能够像人类一样理解和生成自然语言。它能够让机器读懂人类的语言,使得人们与计算机的交互更加自然流畅。这不仅可以大大提高人机交互的效率,而且也为许多行业如客服、医疗、教育等提供了极大的便利。 NLP的主要挑战 歧义解析:自然语言充满了歧义,同一句话在不同的上下文中可能有完全不同...
FastText是由Facebook AI Research (FAIR)团队开发的一种词向量和文本分类模型。与Word2Vec等模型相比,FastText的主要特点是考虑了词内的子词信息。这一特性使其在许多语言和任务上都表现优异。 1. 子词表示 FastText通过将每个词分解为字符n-grams来捕捉词内结构信息。例如,对于单词“apple”,其3-grams包括"app"...
FastText是由Facebook AI Research (FAIR)团队开发的一种词向量和文本分类模型。与Word2Vec等模型相比,FastText的主要特点是考虑了词内的子词信息。这一特性使其在许多语言和任务上都表现优异。 1. 子词表示 FastText通过将每个词分解为字符n-grams来捕捉词内结构信息。例如,对于单词“apple”,其3-grams包括"app"...