"基于深度学习的文本知识组织和挖掘研究"专题序
正所谓工欲善其事必先利其器,深度学习以其模型结构的深度性、特征获取的自动性,在非结构化文本的自动分词、词性标注、组块识别、句法分析、语义标注、分类与聚类、关联知识发现等知识组织与挖掘研究任务上取得了优异的成绩或在一定程度上实现了质的飞跃,从而得到了迅速和广泛的应用和推广.而对于深度学习来说,数据...>>详细正所谓工欲善其事必先利其器,深度学习以其模型结构的深度性、特征获取的自动性,在非结构化文本的自动分词、词性标注、组块识别、句法分析、语义标注、分类与聚类、关联知识发现等知识组织与挖掘研究任务上取得了优异的成绩或在一定程度上实现了质的飞跃,从而得到了迅速和广泛的应用和推广.而对于深度学习来说,数据特别精加工的数据是其根本,脱离数据而谈深度学习无异于追求镜中花、水中月,终无所成.
文本知识、词性标注、语义标注、自动分词、句法分析、非结构化文本、知识发现、组块识别、特征获取、模型结构
TP391.1;TP18(计算技术、计算机技术)
2022-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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