输入 32*32 的图像，用大小 5*5 的卷积核做步长为 1 的卷积计算，输出图像的大小是

知识图谱以非结构化的形式、描述客观世界中存在的概、实体和实体间的关系

Skip-Gram模型不支持可变文本长度，而CBOW支持。

采用N-Gram编码的文本，不能建立单词间的位置关系与文本语义之间的关联。

采用One-Hot编码的文本，能在一定程度上反应出语义的相近关系。

NLP中，对于文本预处理，word embedding具备单词大小写区分的能力。

NLP算法模型中，BERT采用了Transformer的全部网络结构。

CNN网络无法适用于NLP中的任务。

NLP中采用深度学习方法，将单词表示为"one-hot"编码向量，采用的是基于规则的方法。

文本挖掘被用来理解给定文本数据的含义。

自然语言处理被用来理解给定文本数据的结构。