人工智能与大数据面试指南——自然语言处理(NLP)

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自然语言处理(NLP)领域有哪些常见任务?

  • 基础任务
    • 中文分词:将一串连续的字符构成的句子分割成词语序列
    • 子词切分:将一个单词切分为若干连续的片段
    • 词性标注(Part-Of-Speech,POS):标注词语在句子中扮演的语法角色
    • 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER):识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等
    • 句法分析(Syntactic Parsing):给定一个句子,分析句子的句法成分信息,例如主谓宾定状补等成分
    • 语义分析
  • 应用任务
    • 情感分析
    • 意图识别
    • 问答系统
    • 对话系统
    • 机器翻译
    • 文本总结

参考文章:
· 自然语言处理从入门到应用——自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)基础知识
· 自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的基础任务:中文分词和子词切分
· 自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的基础任务:词性标注(POS Tagging)和句法分析(Syntactic Parsing)
· 自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的基础任务:语义分析(Semantic Analysis)


Python正则表达式re模块中,re.match()re.search()的区别文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-508138.html

  • re.match()从字符串开头开始匹配,成功返回Match object, 失败返回None,只能到匹配一个结果
  • re.search()在字符串中进行搜索,成功返回Match object, 失败返回None, 只能到匹配一个结果

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