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docs/nlp/1.自然语言处理入门介绍.md
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* 相似度计算: 前牌照怎么装(0.762) 如何办理北京牌照(0.486)
* 向量化表示: (-0.333, 0.1223 .. ) (0.333， 0.3333, .. )
### 案例6(机器翻译)
### 案例6(篇章分析)
**机器翻译技术(Machine Translating)**: 基于互联网大数据，融合深度神经网络、统计、规则多种翻译方法，帮助用户跨越语言鸿沟，与世界自由沟通
**篇章分析(Document Analysis)**: 分析篇章级文本的内在结构，进而分析文本情感倾向，提取评论性观点，并生成反映文本关键信息的标签与摘要
例如:
* 今天我很高兴
* I am very happy today
* 讲中文编码，然后得到编码值，再去和正确编码值比较并优化
![](http://data.apachecn.org/img/AiLearning/nlp/1.自然语言处理入门介绍/篇章分析.jpg)
### 案例7(机器翻译)
**机器翻译技术(Machine Translating)**: 基于互联网大数据，融合深度神经网络、统计、规则多种翻译方法，帮助用户跨越语言鸿沟，与世界自由沟通
![](http://data.apachecn.org/img/AiLearning/nlp/1.自然语言处理入门介绍/机器翻译.png)
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* 参考百度科普课程: <http://bit.baidu.com/product>