一张图看懂自然语言处理技术框架
一、前言
正在针对《人工智能产品经理最佳实践请添加链接描述》视频课程第三部分,关键技术篇,进行相关的内容重构,今天整理的部分是自然语言处理技术框架,特地绘制了一张自然语言处理的技术框架图,在此分享给大家。
二、正文
三、未完待续
个人梳理,未尽之处,欢迎指正。QQ技术交流群:149933712
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HanLP 1.7.3 发布了。HanLP 是由一系列模型与算法组成的 Java 工具包,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP 具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 在提供丰富功能的同时,HanLP 内部模块坚持低耦合、模型坚持惰性加载、服务坚持静态提供、词典坚持明文发布,使用非常方便,同时自带一些语料处理工具,帮助用户训练自己的模型。 新版更新内容: 1
Hanlp作为一款重要的中文分词工具,在GitHub的用户量已经非常之高,应该可以看得出来大家对于hanlp这款分词工具还是很认可的。本篇继续分享一篇关于hanlp的使用实例即Python调用hanlp进行中文实体识别。
激光SLAM是目前机器人定位导航的主流技术手段,激光雷达的作用自然是不言而喻的,目前除了机器人行业,激光雷达还被广泛应用于 无人驾驶、AGV小车等领域, 为帮助从业者更智能高效的处理激光雷达数据,市面上孕育了多种激光雷达数据处理软件,以下主要为接触激光雷达不久的用户推荐几款常用软件。
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词性标注标注语料库;各词性标注及其含义自动标注器;默认标注器;正则表达式标注器;查询标注器;N-gram标注器;一元标注器;分离训练和测试数据;一般的N-gram的标注;组合标注器;标注生词;储存标注器;性能限制;跨句子边界标注;隐马尔科夫标注器;生成模式;确定模式;非确定模式;隐藏模式;隐马尔科夫模型HMM是一种统计模型,用于描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程,难点在于从可观察的参数中确定此
NLP自然语言:指一种随着社会发展而自然演化的语言,即人们日常交流所使用的语言;自然语言处理:通过技术手段,使用计算机对自然语言进行各种操作的一个学科;NLP研究的内容词意消歧;指代理解;自动生成语言;机器翻译;人机对话系统;文本含义识别;NLP处理语料读入网络本地分词```python#!/usr/bin/envpython--coding:utf-8--@Time:2018-9-2822:21
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