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自然語言處理技術主要是讓機器理解人類的語言的一門領域。在自然語言處理技術中,大量使用了編譯原理相關的技術,例如詞法分析,語法分析等等,除此之外,在理解這個層面,則使用了語義理解,機器學習等技術。作為一由人類自身創造的符號,自然語言處理一直是機器學習界不斷研究的方向。 大數據的**是利用數據的**,機器學習是利用數據**的關鍵技術,對于大數據而言,機器學習是不可或缺的。相反,對于機器學習而言,越
隨著計算機網絡的飛速普及,人們已經進入了信息時代。在這個信息社會里,信息的重要性與日俱增,無論是個人,企業,乃至**都需要獲取大量有用的信息。誰掌握了信息,誰就能在競爭中處于有利位置。在這種環境下,搜索引擎技術逐漸成為技術人員的開發熱點,而其中較為重要的技術就是分詞技術。 中文分詞,顧名思義,就是借助計算機自動給中文斷句,使其能夠正確表達所要表達的意思。中文不同于西文,沒有空格這個分隔符,同時在
Internet技術的發展與成熟,使得人們可獲得的信息越來越多。面對海量信息,人們已經不能簡單地靠人工來處理所有的信息,需要輔助工具來幫助人們較好地發現、過濾和管理這些信息資源。 與拉丁語系的文本不同,中文并不使用空格作為詞語間的分隔符。比如當我們說“We love coding.”,這句英文使用了兩個空格來分割三個英文詞匯;如果用中文做同樣的表述, 就是“我們愛寫代碼。”,其中不包含任何空格。
自然語言通常是指一種自然地隨文化演化的語言。英語、漢語、日語為自然語言的例子,而世界語則為人造語言,即是一種為某些特定目的而創造的語言。 自然語言具備兩個屬性:語言屬性與自然屬性?!罢Z言”屬性表現為公認的某些約定俗成的內在規律性;“自然”屬性是說并不存在某個人為制造的、嚴格的語法規則體系來約定人們的語言表達方式,這是和程序設計語言大相徑庭的。自然語言需要遵循一定的內在規律,但較大程度上是“存在即
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