關(guān)于自然語言處理方面有哪些可以入手的項目？非常好的問題。我是一名工作多年的Web應(yīng)用架構(gòu)師。我來回答這個問題。歡迎關(guān)注我，了解更多IT專業(yè)知識。為了補充人工智能自然語言處理應(yīng)用程序的開發(fā)，幾大云服務(wù)提

關(guān)于自然語言處理方面有哪些可以入手的項目？

非常好的問題。我是一名工作多年的Web應(yīng)用架構(gòu)師。我來回答這個問題。歡迎關(guān)注我，了解更多IT專業(yè)知識。

為了補充人工智能自然語言處理應(yīng)用程序的開發(fā)，幾大云服務(wù)提供商開放了人工智能開發(fā)平臺，使得基于云服務(wù)開發(fā)人工智能應(yīng)用程序更加方便。

基于語音識別技術(shù)，我們可以開發(fā)一個語音轉(zhuǎn)換工具。

基于語音合成技術(shù)，可以開發(fā)AI聊天機器人。

等一下。。。

標(biāo)注、語義分析、分詞

中文分詞是最適合自然語言處理(NLP)的詞條項目。

分詞是一個古老的問題，也是一個到現(xiàn)在都沒有解決的特別好的問題。Python 的開源口吃詞庫其實效果非常一般。我們公司有團隊花大量資源造輪子，比磕磕碰碰好多了，但還是算不上顛覆性優(yōu)化(比如bert 在nlp中的使用可以稱之為顛覆性優(yōu)化)。

中文分詞領(lǐng)域比較容易上手，非常適合入門。但是它 做好這件事很難。讓 舉個栗子:未婚者是否分為 "未婚 "or "未婚 "。人們根據(jù)上下文可以一眼就知道，但是nlp很難用一個模型來表達上下文和當(dāng)前的句子來確定最合適的劃分。

中文分詞在很多技術(shù)中都有應(yīng)用，如語音識別、ocr文本識別、文本到語音的翻譯等。商業(yè)系統(tǒng)將使用分詞技術(shù)作為語言模型。

所以入坑自然語言處理(NLP)這種中文分詞，是最容易的項目，前景很好。

哪些Python庫讓你相見恨晚？

列舉幾個Python庫，希望對你有幫助。

1.對數(shù)基數(shù)

安裝方法:

pip安裝loguru

使用:最簡單的方法。

從loguru導(dǎo)入記錄器

(就是它，漂亮簡單的伐木！)

有興趣的話也可以看看我之前做的視頻:

2.時間處理庫

安裝方法:

pip安裝-U形箭頭

最簡單的使用方法:

導(dǎo)入箭頭

現(xiàn)在_時間()

現(xiàn)在時間.時間戳

1368303838

有興趣的話也可以看看我之前做的視頻:

3.冷門的正則表達式庫，不知道正則化就可以提取字符串。

安裝方法:

pip安裝解析

最簡單的用途:

從解析導(dǎo)入*

解析(Its {}，我愛死了！，它的垃圾郵件，我喜歡它！)

結(jié)果(垃圾郵件，){}

_[0]

垃圾郵件

有有興趣也可以看看我之前做的視頻:

如果你認為這些庫不好用，那么我不同意。;我不需要介紹別人。

有興趣可以關(guān)注@testerzhang，不定期發(fā)布一些相關(guān)的技術(shù)文章和視頻。