本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
中文分詞
將中文文本切分成以獨(dú)立的詞為單位的序列
詞向量
將自然語言中的詞進(jìn)行向量化表示，輸入文本語料庫，輸出每個(gè)詞的詞向量表示
命名實(shí)體識(shí)別
挖掘出文本中的實(shí)體，如人名、機(jī)構(gòu)名、地名等
短文本相似度
度量?jī)蓚€(gè)短文本之間的語義相似性，輸出相似度數(shù)值
關(guān)鍵詞提取
提取出能夠代表文本語義的詞或短語
依存句法分析
識(shí)別句子中的成分以及各成分之間的關(guān)系，如主謂賓、定狀補(bǔ)等
