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自然語言處理全家福,nlp自然語言處理( 二 )

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分詞算法分為詞典方法和統(tǒng)計(jì)方法，其中基于詞典和人工規(guī)則的方法是按照一定的策略將待分析的詞與詞典中的詞條進(jìn)行匹配(包括正向匹配、逆向匹配和最大匹配) 。統(tǒng)計(jì)方法是基本字符串在語料庫中出現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)頻率，典型的算法有HMM、CRF等，其中CRF相比HMM有更弱的上下文無相關(guān)性假設(shè)，理論上效果更好一些 。英文以空格為分割符，因此不需要進(jìn)行分詞的操作(片面看法，特殊情況仍然需要分詞操作)，例如一些復(fù)合詞也需要識別 。
2、詞性標(biāo)注對于詞性標(biāo)注，首先需要定義詞性的類別：如名詞、動(dòng)詞、形容詞、連詞、副詞、標(biāo)點(diǎn)符號等等 。詞性標(biāo)注是語音識別、句法分析、信息抽取技術(shù)的基礎(chǔ)技術(shù)之一，詞性標(biāo)注是標(biāo)注問題，可以采用最大熵、HMM、CRF等具體算法進(jìn)行模型的訓(xùn)練 。在自動(dòng)問答系統(tǒng)中，為了提高用戶問題匹配后端知識庫的召回率，對一些關(guān)鍵詞進(jìn)行過濾，包括連詞、副詞對于全文檢索系統(tǒng)理論上可以通過對用戶輸入的查詢條件進(jìn)行詞性過濾，但由于全文檢索是基于詞袋的機(jī)械匹配，并采用IDF作為特征值之一，因此詞性標(biāo)注的效果不大 。
3、句法分析句法分析的目的是確定句子的句法結(jié)構(gòu)，主謂賓、動(dòng)賓、定中、動(dòng)補(bǔ)等 。在問答系統(tǒng)和信息檢索領(lǐng)域有重要作用 。4、命名實(shí)體識別命名實(shí)體識別是定位句子中出現(xiàn)的人名、地名、機(jī)構(gòu)名、專有名詞等 。命名實(shí)體屬于標(biāo)注問題，因此可以采用HMM、CRF等進(jìn)行模型的訓(xùn)練 ?；诮y(tǒng)計(jì)的命名實(shí)體需要基于分詞、詞性標(biāo)注等技術(shù) 。
實(shí)體命名定義了五大類型：設(shè)施(FAC)、地理政治實(shí)體(GPE)、位值(LOC)、人物(PER) 。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求，定義實(shí)體類別，并進(jìn)行模型訓(xùn)練 。5、實(shí)體關(guān)系抽取實(shí)體關(guān)系抽取是自動(dòng)識別非結(jié)構(gòu)化文檔中兩個(gè)實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，屬于信息抽取領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識之一 。近年來，搜索領(lǐng)域流行的知識圖譜技術(shù)是構(gòu)建實(shí)體關(guān)系 。
人工智能自然語言處理就業(yè)形勢與行業(yè)發(fā)展前景如何？

自然語言處理全家福,nlp自然語言處理


自然語言處理與計(jì)算機(jī)視覺、私人虛擬助理、智能機(jī)器人和語音識別一起并成為未來國內(nèi)人工智能行業(yè)發(fā)展的五大趨勢 。從投資來看，自然語言處理也是獲得投資最多的領(lǐng)域之一 。人工智能不斷發(fā)展，對金融行業(yè)分析也能起到至關(guān)重要的作用，比如關(guān)注市場變動(dòng)線索、預(yù)測價(jià)格趨勢、評估市場風(fēng)險(xiǎn)等，但要、人工智能在金融行業(yè)真正實(shí)現(xiàn)全場景落地，首先要搞定的就是自然語言處理技術(shù) 。
這一技術(shù)是關(guān)鍵，也是難點(diǎn) 。自然語言處理能實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)與人之間的自然語言交流，是一門融語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、語言學(xué)關(guān)注計(jì)算機(jī)和人類語言之間相互所用的領(lǐng)域 。說白了就是讓人工智能可以聽懂人話 。隨著智能領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)分工日漸明確，各大企業(yè)已經(jīng)從最開始的競爭模式轉(zhuǎn)為了合作模式，實(shí)現(xiàn)雙贏，自然語言處理技術(shù)這一塊也越來越被大家所看好 。
可預(yù)見的是，未來二十年內(nèi)，自然語言處理將會成為人工智能應(yīng)用最大的突破口之一，最近知識圖譜在搜索領(lǐng)域已經(jīng)有一席之地，并在火速推廣中，一種是要關(guān)聯(lián)很多領(lǐng)域，一種是進(jìn)行知識整合，這樣看來未來很有可能將自然語言處理與知識圖譜相結(jié)合的趨勢 。上面也說了人工智能自然語言處理所涉獵到的技能和技術(shù)領(lǐng)域非常廣泛，毫不夸張地說，一名自然語言處理工程師一定是個(gè)全能型人才，要掌握大部分的人工智能領(lǐng)域技術(shù)，所以真正從事這方面的人才也非常少，現(xiàn)在社會上從市自然語言處理的人大部分都是非科班出身，不是工作中自學(xué)的就是跟著項(xiàng)目一起摸爬滾打出來的，所以從事自然語言處理的專業(yè)人士，行業(yè)發(fā)展是非?？陀^的 。

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