From 351023e5cb5193e0086cdd3d6084223483d9ae82 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: jiangzhonglian Date: Thu, 14 May 2020 00:22:38 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=9B=B4=E6=96=B0=E5=85=A5=E9=97=A8=E4=BB=8B?= =?UTF-8?q?=E7=BB=8D=E5=86=85=E5=AE=B9?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- docs/nlp/1.自然语言处理入门介绍.md | 18 +++++++++++++----- 1 file changed, 13 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/docs/nlp/1.自然语言处理入门介绍.md b/docs/nlp/1.自然语言处理入门介绍.md index 17fe4646..0eae5fd5 100644 --- a/docs/nlp/1.自然语言处理入门介绍.md +++ b/docs/nlp/1.自然语言处理入门介绍.md @@ -86,12 +86,20 @@ * 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) + +--- + +* 参考百度科普课程: