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人工智能写文章是什么?基于NLP的AI伪原创技术

11-13 写作技巧

摘要:近年来,自然语言处理行业在市场上得到了蓬勃发展和广泛应用,特别是基于NLP的AI伪原创技术。自从我学习以来,我写了很多文章。文章的深度是不同的。今天,由于某种需要,我再次阅读文章并将它们放在一起,这也可以称为概述。关于这些问题,博客上有详细的文章介绍。本文仅是对其各个部分的高级总结,下面是 好编辑AI伪原创详细介绍。

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1 什么是文本挖掘?

文本挖掘是基于文本信息进行知识发现的信息挖掘研究分支。文本挖掘的准备包括三个步骤:文本收集,文本分析和特征修剪。目前,已经有几种文本挖掘技术被研究和应用得最为频繁:文档聚类,文档分类和抽象提取。

2 什么是自然语言处理?

自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要方向。它研究了使用自然语言进行人与计算机之间有效沟通的理论和方法。将语言学,计算机科学和数学融入一门科学。

自然语言处理原则:形式描述 - 数学模型算法化 - 程序化 - 实用

自动合成和识别语音,机器翻译,自然语言理解,人机对话,信息检索,文本分类,自动汇总等。

3 普通中文分词?

中文文字和文字不像英文那样用空格隔开。因此,许多中文文本操作涉及切词。这里安排了一些中文分词工具。

斯坦福NLP(直接使用CRF的方法,特征窗口为5)。中文分词工具(个人推荐)

HIT语言云

庖丁解牛分词

盘古分词ICTCLAS(中国科学院)中文词汇分析系统

IKAnalyzer(在Luence项目下,基于java)

复旦大学(复旦大学)

4 个词性标注方法?语法分析方法?

原则描述:在文章中标记句子,即语句注释,使用注释方法BIO注释。观察序列X是一个语料库(这里,假定一篇文章,x代表文章中的每个句子,X代表一个x的集合),并且标识序列Y是BIO,即对应的X序列的标识,这样就可以基于条件概率P(标注),猜测正确的句子标记。

显然,这是一个序列状态,即CRF是标记或划分序列结构数据的概率结构模型。可以将CRF视为无向图模型或马尔科夫随机场。对于任何使用过CRF的人来说,CRF是一个序列标记模型,它是指用一个标记标记一个单词序列的每个单词。一般而言,在单词周围打开一个小窗口,根据窗口中的单词和要标记的单词提取特征模板。最后,功能的组合决定了需要播放哪些标签。

5 命名实体认可?三种主流算法,CRF,字典方法和混合方法

1 CRF:在中国NER任务的CRF中,大部分提取的特征是单词是中文名称,姓氏,汉字还是真或假字符。因此,100个姓氏的可靠列表非常重要。在国内学者进行的许多实验中,F1中表现最好的名字可以达到90%,最差的达到85%。

2 字典方法:在NER中,将每个单词作为单词的开头放入trie树中以再次检查它,发现它是NE。由于中文字符太多,所以中文三叉树需要进行哈希处理,而不像英文中的26。

3 不同类型的命名实体的处理方式不同。例如,对于一个人的名字,执行字级条件概率计算。汉语:HIT(语言云)上海交通大学英语:stanfordner等。

当然基于NLP开发的伪原创工具好编辑集合了各种优势,伪原创能力相当强大。

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