關(guān)于自然語(yǔ)言處理方面有哪些可以入手的項(xiàng)目？非常好的問(wèn)題。我是一名工作多年的Web應(yīng)用架構(gòu)師。我來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題。歡迎關(guān)注我，了解更多IT專業(yè)知識(shí)。為了補(bǔ)充人工智能自然語(yǔ)言處理應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)，幾大云服務(wù)提

關(guān)于自然語(yǔ)言處理方面有哪些可以入手的項(xiàng)目？

非常好的問(wèn)題。我是一名工作多年的Web應(yīng)用架構(gòu)師。我來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題。歡迎關(guān)注我，了解更多IT專業(yè)知識(shí)。

為了補(bǔ)充人工智能自然語(yǔ)言處理應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)，幾大云服務(wù)提供商開(kāi)放了人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)，使得基于云服務(wù)開(kāi)發(fā)人工智能應(yīng)用程序更加方便。

基于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，我們可以開(kāi)發(fā)一個(gè)語(yǔ)音轉(zhuǎn)換工具。

基于語(yǔ)音合成技術(shù)，可以開(kāi)發(fā)AI聊天機(jī)器人。

等一下。。。

標(biāo)注、語(yǔ)義分析、分詞

中文分詞是最適合自然語(yǔ)言處理(NLP)的詞條項(xiàng)目。

分詞是一個(gè)古老的問(wèn)題，也是一個(gè)到現(xiàn)在都沒(méi)有解決的特別好的問(wèn)題。Python 的開(kāi)源口吃詞庫(kù)其實(shí)效果非常一般。我們公司有團(tuán)隊(duì)花大量資源造輪子，比磕磕碰碰好多了，但還是算不上顛覆性優(yōu)化(比如bert 在nlp中的使用可以稱之為顛覆性優(yōu)化)。

中文分詞領(lǐng)域比較容易上手，非常適合入門。但是它 做好這件事很難。讓 舉個(gè)栗子:未婚者是否分為 "未婚 "or "未婚 "。人們根據(jù)上下文可以一眼就知道，但是nlp很難用一個(gè)模型來(lái)表達(dá)上下文和當(dāng)前的句子來(lái)確定最合適的劃分。

中文分詞在很多技術(shù)中都有應(yīng)用，如語(yǔ)音識(shí)別、ocr文本識(shí)別、文本到語(yǔ)音的翻譯等。商業(yè)系統(tǒng)將使用分詞技術(shù)作為語(yǔ)言模型。

所以入坑自然語(yǔ)言處理(NLP)這種中文分詞，是最容易的項(xiàng)目，前景很好。

哪些Python庫(kù)讓你相見(jiàn)恨晚？

列舉幾個(gè)Python庫(kù)，希望對(duì)你有幫助。

1.對(duì)數(shù)基數(shù)

安裝方法:

pip安裝loguru

使用:最簡(jiǎn)單的方法。

從loguru導(dǎo)入記錄器

(就是它，漂亮簡(jiǎn)單的伐木！)

有興趣的話也可以看看我之前做的視頻:

2.時(shí)間處理庫(kù)

安裝方法:

pip安裝-U形箭頭

最簡(jiǎn)單的使用方法:

導(dǎo)入箭頭

現(xiàn)在_時(shí)間()

現(xiàn)在時(shí)間.時(shí)間戳

1368303838

有興趣的話也可以看看我之前做的視頻:

3.冷門的正則表達(dá)式庫(kù)，不知道正則化就可以提取字符串。

安裝方法:

pip安裝解析

最簡(jiǎn)單的用途:

從解析導(dǎo)入*

解析(Its {}，我愛(ài)死了！，它的垃圾郵件，我喜歡它！)

結(jié)果(垃圾郵件，){}

_[0]

垃圾郵件

有有興趣也可以看看我之前做的視頻:

如果你認(rèn)為這些庫(kù)不好用，那么我不同意。;我不需要介紹別人。

有興趣可以關(guān)注@testerzhang，不定期發(fā)布一些相關(guān)的技術(shù)文章和視頻。