包含tokenizationnlp的词条

the task of converting a raw text file， essentially a sequence of digital bits， into a welldefined sequence of linguistically meaningful units 文本预处理是NLP中的基本步骤，在这一步骤中，主要完成字符单词句子的识别任务文本预处理又可以分成两个阶段，document triage 和 text segm。

自然语言处理技术有标记化删除停止词提取主干单词嵌入词频逆文档频率主题建模情感分析1标记化Tokenization标记化指的是将文本切分为句子或单词，在此过程中，我们也会丢弃标点符号及多余的符号这个步骤并非看起来那么简单举个例子纽约New York一词被拆成了两个标记，但纽约。

于是赶紧回顾了下18年之后NLP的发展，基本就是将迁移学习更广泛的用于NLP领域，以及把17年年底的Attention is all you need里的思想给发扬光大了，ELMO弥补了传统word2vec多义词表示的不足，GPT使用更强大的特征提取器Transformer取代LSTM，Bert使用双向Transformer进一步改进了GPT成为这两年发展的集大成者 从Bert模型。

认识了基本的术语，下面让我们了解 NLP 常见的任务 词性标注POS Tagging给定一个句子和组词性标签，常见的语言处理就是对句子中的每个词进行标注举个例子，The ball is red，词性标注后将变成 TheAT ballNN isVB redJJ最先进的词性标注器9准确率高达 96%文本的词性标注对于更复杂的 NLP 问题。

答 多头注意力层和激活函数层之间CV使用BN是认为channel维度的信息对cv方面有重要意义，如果对channel维度也归一化会造成不同通道信息一定的损失而同理nlp领域认为句子长度不一致，并且各个batch的信息没什么关系，因此只考虑句子内信息的归一化，也就是LN答 批归一化是对每一批的数据在进入。

AI识别提问问题的方式通常依赖于自然语言处理NLP技术，该技术结合了计算机科学人工智能和语言学的原理AI系统会通过以下步骤来理解和识别问题1 分词Tokenization将输入的文本分割成单词短语或其他有意义的单元，称为“tokens”2 词性标注PartofSpeech Tagging确定每个token的词性如。