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词向量与相关应用

词向量与相关应用

Rachel
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自然语言处理的应用场景比较常见,常见的任务有:自动摘要,指代消解,机器翻译,词性标注,中文分词,日语分词,主题识别,文本分类,情感分析等等。传统的NLP主要是基于规则来完成的,现代处理方法是基于统计机器学习来完成的,比如HMM(隐马尔科夫模型),CRF(条件随机场),SVM(支持向量机),LDA(一种档主题生成模型),CNN(卷积神经网络)等等。本文分析了词向量表示的表示问题,及其研究方法和计算方式。
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