”金融 分词 NLP“ 的搜索结果

     分词是自然语言处理的基础，分词准确度直接决定了后面的词性标注、句法分析、词向量以及文本分析的质量。英文语句使用空格将单词进行分隔，除了某些特定词，如how many，New York等外，大部分情况下不需要考虑分词...

     (1): 本文针对金融领域NLP任务，使用混合数据训练构建了一个规模较小、表现优异的语言模型BloombergGPT，此前还没有专门为金融领域开发的LLM。 (2): 之前的金融领域NLP模型要么完全使用金融领域数据训练，要么使用很...

     故在做中文自然语言处理时，我们需要先进行分词。 2 中文分词难点 中文分词不像英文那样，天然有空格作为分隔。而且中文词语组合繁多，分词很容易产生歧义。因此中文分词一直以来都是NLP的一个重点，也是一个...

     本文从分词、词频、词向量等基础领域开始讲解自然语言处理的原理，讲解 One-Hot、TF-IDF、PageRank 等算法及 LDA、LDiA、LSA 等语义分析的原理。介绍 Word2vec、GloVe 、Embedding 等常用词嵌入及 NLTK、Jieba 等...

     分词是自然语言处理的基础，分词准确度直接决定了后面的词性标注、句法分析、词向量以及文本分析的质量。英文语句使用空格将单词进行分隔，除了某些特定词，如how many，New York等外，大部分情况下不需要考虑分词...

     1.基本分词函数与用法 jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode) jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串 ...

     目前存在的问题有两个方面：一方面，迄今为止的语法都限于分析一个孤立的句子，上下文关系和谈话环境对本句的约束和影响还缺乏系统的研究，因此分析歧义、词语省略、代词所指、同一句话在不同场合或由不同的人说出来...

     本文的目标 本文的目标是训练出上市公司新闻的分类模型，根据新闻标题将上市公司的新闻自动分为利好、利空和模糊中性三类。 实现步骤 1.获取原始数据 使用爬虫调用百度搜索引擎的接口，获取了10000余条沪深300成分股...

     自然语言处理 (NLP, Natural Language Processing) 又称为计算语言学，是一门借助计算机技术研究人类语言的科学。虽然 NLP 只有六七十年的历史，但是这门学科发展迅速且取得了令人印象深刻的成果。

     图片是所见即所得，而语言不只有表面意思，语言还有更加深入的浅层意思 如何解决一词多义？ 将词放入上下文（context）中去理解 一个简单的机器翻译系统，如何将图中的一句话翻译出来，下面是翻译的例子，方法只能...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章