第 2 节 研究架构与模块关联2.1. 研究架构本文研究架构见图 1.2。依据其理解语义的粒度从小到大，从具体技术到上层应用，主要分为以下五个部分。 图 1.2：研究架构图 1. 实体层：语义社团搜索 实体是自然语言的基本单位之一，基于知识图谱的实体语义理解为上层语义计算，特别是问题中的实体语义，提供基本支持。...
△TexSmart的特色功能与其它现有公开的文本理解工具相比，TexSmart除了支持分词、词性标注、粗粒度命名实体识别（NER）、句法分析、语义角色标注等常见功能外，还提供细粒度命名实体识别、语义联想、深度语义表达等特色功能。TexSmart 系统，获得了2020 中国计算语言学大会（CCL）的最佳系统演示奖。...
吴甜表示，1分钟自动分析后，产出的问答机器人已经可以准确回答大部分基于表格的事实型问题；再进行1小时左右的人工调优后，问答机器人达到的水平，相当于以往通过至少2周人工整理FAQ建设的问答系统的水平。最后，是新一代融合对话引擎。融合业界首个基于隐空间的端到端预训练对话生成模型PLATO，提升对话内容丰富度和流畅度，提升交互体验。以上，就是百度语言与知识技术峰会上发布的新产品与新升级。...
而且语言简洁易懂，易于开发，但Python使用时由编译器解释执行，效率较低。所以常见的一种应用领域是，由Python快速生成原型，然后对其中有功能需求的部分，改用合适的其他语言，例如，在本体建构过程中，与图数据库语言结合。据此，使用Neo4j进行元宇宙城市作战的环境模型部署。第1步：本体解析。...
Copyright ©2007-2022 ANTPEDIA, All Rights Reserved
京ICP备07018254号 京公网安备1101085018 电信与信息服务业务经营许可证：京ICP证110310号