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ML,DL,NLP,KG
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自然语言处理是一个令人生畏的领域名称。从非结构化文本中生成有用的结论是很困难的，而且有无数的技术和算法，每一种都有自己的用例和复杂性。作为一个接触NLP最少的开发人员，很难知道要使用哪些方法以及如何实现它们。本文的目标读者是希望将自然语言处理快速集成到他们
在最新的博客文章中，谷歌公布了一个新的 NLP 模型，在文本分类任务上可以达到 BERT 级别的性能，但参数量仅为 BERT 的 1/300。在过去的十年中，深度神经网络从根本上变革了自然语言处理领域的发展，但移动端有限的内存和处理能力对模型提出了更高的要
自然语言处理是人工智能技术的一个分支，它使计算机能够像人们一样理解、处理和生成语言，并且在商业中的应用正在迅速增长。虽然自然语言处理这一术语最初指的是人工智能系统的阅读能力，但它后来成为所有计算语言学的一种通俗说法。当单击搜索结果时，搜索引索会将其视为对找
“自然语言处理”解决的是人机交流的问题，通俗来说包括两个部分，自然语言理解和自然语言生成。常用的自然语言处理的方法包括分词标注、文本分类、关键词分析、敏感用语识别、词频统计、观点归纳，情感分析等。究其实质，这些方法都是在文本挖掘中进行特征提取，从而推进对文
有了这个开源项目，再也不用担心找不到好用的中文 NLP 数据集，142 条数据集，总有适合你的那一款。而当我们满怀希望地把模型迁移到中文世界时，缺少公开的优质数据集简直就是天堑。我们需要在 GitHub 等平台上找收集中文 NLP 数据集的各种项目，再根据
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