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自然语言处理
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2020年9月26日 (六) 14:08
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'''[[自然语言生成]]''': 将计算机数据库或语义意图中的信息转换为人类可读的语言。
'''[[自然语言生成]]''': 将计算机数据库或语义意图中的信息转换为人类可读的语言。
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'''[[自然语言理解 Natural Language Understanding]]''': 将文本块转换成更加正式的表示形式,比如更易于计算机程序处理的'''[[一阶逻辑结构 First-order Logic Structure]]'''
。自然语言理解包括从多种可能的语义中识别预期的语义,这些语义可以由有序符号表现的自然语言表达中派生出来。引入和创建语言元模型和本体是有效但经验化的做法。自然语言语义<font color=#32cd32>形式化]]要求清楚明了,而不能是混有隐含的猜测,如封闭世界假设与开放世界假设、主观的是
/ 否与客观的真 / 假<ref>{{cite journal |first=Yucong |last=Duan |first2=Christophe |last2=Cruz |year=2011 |url=http://www.ijimt.org/abstract/100-E00187.htm |title=Formalizing Semantic of Natural Language through Conceptualization from Existence |archiveurl=https://web.archive.org/web/20111009135952/http://www.ijimt.org/abstract/100-E00187.htm |archivedate=2011-10-09 |journal=International Journal of Innovation, Management and Technology |volume=2 |issue=1 |pages=37–42 }}</ref>。
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'''[[自然语言理解 Natural Language Understanding]]''': 将文本块转换成更加正式的表示形式,比如更易于计算机程序处理的'''[[一阶逻辑结构 First-order Logic Structure]]'''
。自然语言理解包括从多种可能的语义中识别预期的语义,这些语义可以由有序符号表现的自然语言表达中派生出来。引入和创建语言元模型和本体是有效但经验化的做法。自然语言语义要求清楚明了,而不能是混有隐含的猜测,如封闭世界假设与开放世界假设、主观的是
/ 否与客观的真 / 假<ref>{{cite journal |first=Yucong |last=Duan |first2=Christophe |last2=Cruz |year=2011 |url=http://www.ijimt.org/abstract/100-E00187.htm |title=Formalizing Semantic of Natural Language through Conceptualization from Existence |archiveurl=https://web.archive.org/web/20111009135952/http://www.ijimt.org/abstract/100-E00187.htm |archivedate=2011-10-09 |journal=International Journal of Innovation, Management and Technology |volume=2 |issue=1 |pages=37–42 }}</ref>。
'''[[光学字符识别 Optical Character Recognition,OCR)]]''' : 给定一幅印有文字的图像,识别相应的文本。
'''[[光学字符识别 Optical Character Recognition,OCR)]]''' : 给定一幅印有文字的图像,识别相应的文本。
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'''[[词义消歧 Word Sense Disambiguation]]''': 从词语的多个意思中选出最符合上下文的一个意思。为了解决这个问题,我们通常会从字典或如WordNet的在线资源中取一系列的单词和相关的词义。
'''[[词义消歧 Word Sense Disambiguation]]''': 从词语的多个意思中选出最符合上下文的一个意思。为了解决这个问题,我们通常会从字典或如WordNet的在线资源中取一系列的单词和相关的词义。
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===话语(Discourse)===
===话语(Discourse)===
打豆豆
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