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删除29字节 、 2020年9月26日 (六) 14:29
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基于自动学习规则的系统可以仅用更多的输出就能得到更精确的结果。然而基于人工制定规则的系统只能通过把规则变得复杂来实现提高结果精确度,而制定更复杂的规则这件事本身就很困难。而且基于人工制定规则的系统有一定的限制,超过限制后系统就会变得不可控。然而制造更多数据供给机器学习系统只需要增加相应的人工标注的时间,而且这个过程的复杂度不会有显著改变。
 
基于自动学习规则的系统可以仅用更多的输出就能得到更精确的结果。然而基于人工制定规则的系统只能通过把规则变得复杂来实现提高结果精确度,而制定更复杂的规则这件事本身就很困难。而且基于人工制定规则的系统有一定的限制,超过限制后系统就会变得不可控。然而制造更多数据供给机器学习系统只需要增加相应的人工标注的时间,而且这个过程的复杂度不会有显著改变。
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==主要评估及任务(Major evaluations and tasks)==
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==主要评估及任务==
    
以下列出了自然语言处理中最常被研究的任务。其中一些任务在具有直接的实际应用,而其他任务则通常作为子任务,用于帮助解决更大的任务。
 
以下列出了自然语言处理中最常被研究的任务。其中一些任务在具有直接的实际应用,而其他任务则通常作为子任务,用于帮助解决更大的任务。
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