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    • 基于逻辑的范式
      基于逻辑的范式主要侧重于使用逻辑推理来理解和生成语言。这一方法认为,自然语言中的每个句子都可以转化为逻辑表达式,这些表 … 展开

    概览

    本文全面回顾了自然语言处理(NLP)从20世纪50年代至今的历史发展。从初创期的符号学派和随机学派,到理性主义时代的逻辑和规则范式,再到经验主义和深度学习时代的数据驱动方 … 展开

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    一、引言

    什么是自然语言处理?
    自然语言处理包括两个主要的子领域:自然语言理解(Natural Language Understanding,简称NLU)和自然语言生成(Natural Lan… 展开

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    二、20世纪50年代末到60年代的初创期

    符号学派
    符号学派的核心思想是通过明确的规则和符号来表示自然语言。这种方法强调逻辑推理和形式语法,认为通过精确定义语言结构和规则,计算机可 … 展开

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    四、20世纪90年代到21世纪初的经验主义时代

    基于机器学习的方法
    机器学习在这个时代开始被广泛地应用于自然语言处理问题,包括但不限于文本分类、信息检索和机器翻译。
    数据驱动的方法… 展开

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    五、2006年至今的深度学习时代

    深度神经网络
    深度神经网络模型由多层(通常大于三层)的网络结构组成,这使它们能够学习更复杂、更高级的特征。
    向量表示… 展开

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    网页之所以要将其转化为逻辑表达式,其好处是显而易见的:逻辑表达式形式简洁,清晰准确地将语句中的变量、量词、谓词及其关系等提炼了出来,使得我们对其有一个更好的把握。

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    网页2023年11月5日 · 自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是一个跨学科的领域,它主要关注如何使计算机能够理解、生成和与人类使用的自然语言进行有效交流。

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