自然语言处理技术群体有哪些,自然语言处理的核心任务?

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自然语言处理的核心任务?

自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是AI领域的一个分支,它主要分为4个基本任务:词法分析、句法分析、篇章分析和向量技术。

在自然语言处理可分为哪两种?

自然语言处理又划分为两个部分:自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)和自然语言生成(Natural Language Generation,NLG)。

自然语言目前有两种处理方式具体如下:

1.基于规则来理解自然语言,即通过制定一些系列的规则来设计一个程序,然后通过这个程序来解决自然语言问题。输入是规则,输出是程序;

2.基于统计机器学习来理解自然语言,即用大量的数据通过机器学习算法来训练一个模型,然后通过这个模型来解决自然语言问题。输入是数据和想要的结果,输出是模型。

计算机视觉和自然语言处理,哪个更具有发展前景呢,还是各有千秋?

这个怎么讲呢?这两个领域都是人工智能产业范畴,好比再问饭好吃 还是菜好吃一样。

客观的讲这两个都是未来 使用最多和交互最频繁的技术核心。因为人为交互都是靠的自然语言,观看提取信息都欧式靠的的是视觉识别。那就不难解释这两个都很重要,各有千秋了,如果你选择专业和发展的话,建议选择自然语言处理,因为这块目前还是有非常大的前景,因为这块的技术成长和应用比较慢,潜力大。

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