nlp有哪些方向,nlp是什么专业

nlp有哪些方向,nlp是什么专业

(-__-)b 1文本向量化[NLP]在一篇文章中总结了自然语言处理的主要研究方向1文本向量化文本的向量化可以说标志着NLP已经进入深度学习时代。 所谓文本嵌入，就是基于词向量的思想，在文本中添加文本。从2018年开始，NLP中的预训练模型开始流行，BERT、GPT、ALBERT、XLNET等模型继续名列前茅。 作者写过的关于词向量，即预训练语言模型的文章有：[NLP-WordVectors]Word

⊙△⊙ 在分类、匹配的基础上，很容易进行对话、问答、推荐。 如果你熟悉数据预处理，你会对数据挖掘更感兴趣。AI技术大本营：你认为它未来会取得快速进展吗？ 还有哪些方向需要探索？ 李波：常识和背景知识：用NLP做很专业的事情可能非常有效，但有很小的可能因为缺乏常识而导致简单的事情做不成。

自然语言处理(NLP)是计算机科学、人工智能和语言学领域，重点研究计算机与人类（自然）语言之间的交互。 自然语言处理（NLP）是计算领域（4）自然语言处理和伦理（EthicsandNLP）（5）语言生成（Generation）（6）信息提取（7）信息检索和文本挖掘（InformationRetrieva）

因此，在一定程度上可以代表AAAI-20NLP方向的主流研究内容。 因此，作为NLP方向的老师/学生，如果想了解AAAI-20NLP的研究动态，就必须关注本预讲的内容。 在本次预讲中，NL研究方向涵盖了多个领域，包括语音识别、文本分类、机器翻译、情感分析等。 本文将介绍NLPresearch方向的一些重要应用和挑战。 语音识别是自然语言处理研究方向的一个重要应用。 语音识别技术

目前，NLP的研究方向主要包括以下几个方面：1.语言理解。 语言理解是自然语言处理的核心问题之一，其目的是使计算机能够理解人类语言并从中提取有用的信息。 通用语言理解任务包括NLP技术的主要研究方向如下：信息抽取：从给定的文本中抽取重要信息，如时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等。用外行的话来说，就是知道谁在什么时间