NLP基础介绍

1001-高同学

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What is NLP?
NLP = NLU + NLG
NLU:语言、文本——>意思
NLG:意思——>语音文本
解决问题:一词多义。
怎么解决:如果没有语境,只能通过词语使用概率进行猜测;有语境就加上 上下文 即与该词有关的信息。
例如:机器翻译。
原始:每个单词对照翻译
改进:先进行大概翻译,再从各个可能的翻译中选取概率最大的翻译。缺点:时间复杂度很高。
语言模型:给定一句英文e,计算概率(e),如果是符合英文语法的p(e)会高,如果是随机语句,p(e)会低
翻译模型:给定一对<c,e>,计算p(f|e),语义相似度高则p(f|e)高,否则低。
Decoding Algorithm:给定语言模型,翻译模型和f,找出最优的使得p(e)p(f|e)最大。

未经允许不得转载:作者:1001-高同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《NLP基础介绍》 发布于2021-02-24

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