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Skip-Gram模型不支持可变文本长度,而CBOW支持。
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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。
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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。
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NLP中,对于文本预处理,word embedding具备单词大小写区分的能力。
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NLP算法模型中,BERT采用了Transformer的全部网络结构。
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CNN网络无法适用于NLP中的任务。
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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。
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文本挖掘被用来理解给定文本数据的含义。
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自然语言处理被用来理解给定文本数据的结构。
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多引擎翻译系统是指本身由很多不同的原则所驱动的混合翻译。
