どのようにNLPを学んだことを証明するために言葉を使用するには?

2020年3月13日夜3時20分

リード:時間が矢のような時間ハエの矢印のように飛びます。

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時間が矢のように飛びます。

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勉強の楽しさをボーリング、自然言語処理(NLP)のために行うには、人々の特にそうです。多くの場合、この局面の曖昧な理解につながる言語の豊かさは、NLPの研究に大きな課題をもたらしただけでなく、多くの自己嘲笑の楽しみをもたらしていNLPerグループを楽しむために。 

日常生活では、言語や一般の人々への「特別な癖」がしばしば困難道路に敏感これらNLPerは、マイクロブログは、一緒に喜んで互いに喜びと通信し、これらの愛好家のためのプラットフォームを提供することです。 

NLPの有名な学者教授劉Qun(Huawei社は現在、チーフサイエンティストの実験室ノアの箱舟セマンティック声となります)学者の自然言語のように真の愛である、マイクロブログは、彼があまりにも理解清華劉知遠と准教授と自然言語だった#です#2大コーヒー難しいです。 

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emmm ......、マイクロブログの名前から自分の好きに見ることができます

 

(彼はマイクロフェアが心配なら、これは当たり前であることがわかった)昨夜遅く、教授劉Qunマイクロボーは、このようなプッシュをしました、  

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時間がhi矢印またはベクトルとしてを飛びますか?  

どのようにNLPを学んだことを証明するために言葉を使用するには?これは、見物人のNLPersと自己嘲笑の多くを集めました。部品以下の撮影: 

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分析:セマンティクスから構文を記述するために使用されるこの文は、独立して存在することができます。そこにこの文の構文上の問題はありませんが、説明することが完全にできない感覚。(Qun)

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分析:王 - 男性+女性=女王:最も古典より品詞を処理する自然言語。2013年からトマスMikolovは「ベクトル空間における単語表現の効率的な推定」を発表しました。 

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分析:「..時間がフルーツは、バナナのように飛ぶ矢のように飛んで」ユーモラスなことわざ、これはあいまいな言語の古典的なケースです。「時間が矢のように飛んで、果物はバナナのように飛びます。」

 

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分析:中国:高速なヨーロッパ各地私たち(大流行):私たちの(国/人)がまもなく中国終了:我々(流行状況)より良いヨーロッパ:私たち(患者数)より良い(風水Zhiwei) 

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パース:[CLS]をBERTの最初の兆候であり、すべての文の終わりには、[9月]でなければなりません。 

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分析:ジョークの翻訳でNLPコース、お元気ですか?お元気ですか?何歳ですか?何歳ですか?(Qun) 

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分析:男の子か女の子を見るために望遠鏡を持つ少女が望遠鏡で少年を見ました。クラシック構文曖昧。 

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分析:機械翻訳研究の初期の頃は、人々は多くの場合、機械翻訳のタスクの巨大さを説明するために例を挙げています。英語では「精神は喜んでいるが、肉体が弱いです。」、意味「彼らの理解を超えて。」しかし、機械翻訳システムの時に、彼らがなったときに英語に戻す翻訳、ロシア語に英語の翻訳を宣告します「Voltkaが強いですが、肉が腐っている。」、「ウォッカが強い意味、しかし、肉は腐りました。」翻訳上の文字通りの意味、「精神」(酒)と「Voltka」(ウォッカ)は「肉」と「肉」はまた、肉の意味を持ち、問題はないようです。その中に、なぜ何の意味でのこれら二つの言葉はそう?重要な問題は、結果ミスが良いスイープとしてクリーンであると、翻訳の過程では、英語のイディオムのための機械翻訳システムは、文字通り翻訳し、理解していないということです。(劉知遠) 

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パース:EMMを、これが導入されていません。 

...... ......

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このような何かは、多くの場合、彼は楽しみのためにこれを使用し、マイクロボー教授劉Qunで発生します。

実際には、マイクロボー上の嘲笑の最大の集まりの一つは、話題の##は、自然言語を理解することは非常に困難です。 

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例えば大規模なコーヒーを処理するいくつかのよく知られている自然言語、より多くのがあり、劉Qun(このトピックを最初に2015年に作成された)、馬Shaoping、劉知遠、Qiuxi鵬、陳ボクシング、王ビン、馬Jianqiangのように。 

真の愛は常に自然言語とエンリッチ生活言語のあいまいさを心配します人々だけ。私たちはここにもトピックの一部に最近引用され、脳は、この集会を垣間見るを書き込むことができます 

「3月8日には、老子の誕生日です」

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「これはないプロテクト競合他社への、しかし保護の相手にあります。」 

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「中国:我々の側にファーストビジー作業。」 

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 「私たちは自分自身を満たすために支払います。」

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  戻り値は、元の質問に、そう、あなたはどのようにそれを証明するワードNLP使用することを学びましたか?

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転載: blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/104855401