是什么:处理什么问题
自然语言处理
计算机和人类交流的方式桥梁
让计算机理解人类的语言,并完成一些与文本相关的任务科普
机器翻译
三个阶段:基于语法规则,基于统计(概率最大的结果),基于神经网络
聊天机器人
通用型Siri、领域型
知识图谱:对信息(实体)构建联系——将现实世界映射到数据世界
关键词图谱-舆情分析
智能推荐精准营销事件倾向信息抽取/事件抽取
从自然语言文本中抽取出特定的事件或事实信息,将海量内容1自动分类、提取和重构信息:实体、关系、事件![在这里插入图片描述](https://img-/0206120326361.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNjQ yNDQ3,size_16,color_FFFFFF,t_70]信息抽取:能从自然语言中抽取出信息框架和用户感兴趣的事实信息广泛应用:信息检索、问答系统、情感分析、文本挖掘信息检索
起源:图书馆的资料查询和文摘索引计算机应用:图片、音频、视频等各种信息的检索广泛应用:搜索引擎是最常见、规模最大的信息检索系统通过爬虫不断抓取、存储、更新互联网中的网页内容建立像字典一样的索引目录用户输入关键词时,通过关键词在网页中出现次数和位置来判断页面与Query之间的相关性,并将其由高到低排列起来使用高效的搜索语句:便于搜索引擎更好地理解关键核心:理解用户query,清除重复或者低质量的页面,建立高效的索引
好的搜索引擎需要:分词、信息提取、文本分类(NLP技术为支撑
搜索引擎
算法:搜索排名结果
关键字链接及联系地点、事件
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