命名實體識別：技術和應用

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數據分析中常用的文本挖掘方法有哪些？: 2024-05-13; 文本挖掘是數據分析領域中的重要技術之一，它旨在從大量的文本數據中提取有用的信息和知識。常用的文本挖掘方法包括以下幾種：詞袋模型（Bag of Words）：詞袋模型是最基礎的文本表示方法之一。它將每 ...

如何提高數據分析師的人工智能技能？: 2023-12-09; 在當今數字化時代，數據分析師扮演著至關重要的角色。隨著人工智能技術的迅猛發展，數據分析師需要不斷更新和提升自己的技能，以應對日益復雜的業務需求。本文將介紹一些提高數據分析師人工智能技能的方法和策略。 ...

如何利用自然語言處理分析客戶反饋？: 2023-11-27; 在當今信息爆炸的時代，企業面臨著大量來自客戶的反饋和評論。這些反饋包含了豐富的信息，可以幫助企業了解客戶需求、改善產品和服務，以及優化營銷策略。然而，人工分析如此龐大的數據量是一項繁瑣且耗時的任務。 ...

數據分析策略中常用的方法有哪些？: 2023-09-08; 數據分析策略中常用的方法有很多，以下是一些重要的方法：描述性統計：描述性統計是對數據進行總結和描述的方法，常用的統計指標包括均值、中位數、標準差、最大值、最小值等。通過描述性統計，我們可以了解數據 ...

一個神經網絡可以有兩個損失函數嗎?: 2023-04-03; 神經網絡是一種模擬人類神經系統的計算模型，可以自動學習輸入和輸出之間的關系。在訓練神經網絡時，通常需要定義一個損失函數來評估模型的性能，并通過調整模型參數來最小化損失函數。但是，有時候我們可能需要考慮 ...

CRF和LSTM 模型在序列標注上的優劣？: 2023-03-31; 序列標注是一種重要的自然語言處理任務，通常用于實體識別、命名實體識別、分詞、詞性標注等。在序列標注中，CRF和LSTM是兩種常用的模型，本文將比較它們在序列標注上的優劣。一、CRF 條件隨機場（CRF）是一種無向 ...

圖神經網絡如何在自然語言處理中應用？: 2023-03-29; 圖神經網絡是一種新興的深度學習模型，其可以有效地捕捉非線性關系和復雜數據結構。近年來，圖神經網絡在自然語言處理領域中得到了廣泛應用，特別是在文本分類、命名實體識別、情感分析等任務中取得了很好的效果。 ...

強化學習（RL）在NLP的應用前景如何？: 2023-03-27; 強化學習 (Reinforcement Learning, RL) 是機器學習中的一種重要分支，它通過讓計算機與環境進行交互來學習策略，從而實現最優化決策。在自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP) 領域，強化學習也有著廣泛 ...

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