自然语言处理工作原理

工作原理流程

案例需求介绍

导入numpy中的所有内容

创建函数def function():

主函数：if_name_ == '_main_'

from numpy import *

datasets = array()与datasets=[]的区别

自然语言处理工作原理（不只NLP如此，这可以说是编程的基本流程了）

形式化——数学化（即算法化）——程序化——实用化（符合实际使用及健壮性等）

自然语言的处理技术体系

基于统计学的上下文无关语法，对于NLP是比较适用的，只是早期理论受限于实际的技术限制（计算机速度存储等),没有发展的很好；近些年，各种技术的进步使得NLP研究又兴旺起来

机器学习是内功，线代，概率，微积分是内功的内功。

第一步肯定是先知道哪些开源框架怎么用，然后就是搞明白这个框架的原理了！

这个流程很重要呀！

创建一个连接本地网络的容器：

docker run -it -v $(pwd):/usr/share/flask-skeleton --name wangzan_python --network=host python:2.7 /bin/bash

www.cnblogs.com/baiboy/p/ml1.html

自然语言处理工作原理

自然语言处理技术体系

自然语言处理主要包括自然语言的理解和生成.

KNN algorithm model

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NLP tech architecture

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自然语言处理技术体系

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算法模型流程与实现：

自然语言处理技术体系：