首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    结巴分词库_中文分词

    在例句“在财经大学读书”中,我们利用前缀词典进行文本切分,“在”一字没有前缀,只有一种划分方式;“财”一字,则有“财”、“财经”、“财经大学”三种划分方式;“经”一字,也只有一种划分方式;“大”一字,则有“大”、“大学”两种划分方式,通过这样的划分方式,我们就可以得到每个字开始的前缀词的划分方式。 数字1-7代表每个词位置,对于位置1,就是1-1的意思,表示“在”一字,对于2-(2、3、5),表示从位置2开始,2-2、2-3、2-5都表示词,即“财”、“财经”、“财经大学”,对于每一个位置的划分,都会形成收尾位置相连,最终构成一个有向无环图。

    01

    《自然语言处理理论与实战》

    自然语言处理是什么?谁需要学习自然语言处理?自然语言处理在哪些地方应用?相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况,作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础,并介绍使用这些知识的应用和工具,以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性,其是一门多学科交叉的学科,初学者难以把握知识的广度和宽度,对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况,经过科学调研分析,选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍,然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析,最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。

    02
    领券