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Automated tagging
来自维基百科,自由的百科全书
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自然语言处理
學習演算法,例如決策樹,是硬性的、「如果-則」規則組成的系統,類似當時既有的人工訂定的規則。不過詞性標記(英语:part-of-speech
tagging
)將隱馬爾可夫模型引入NLP,並且研究日益聚焦於軟性的、以機率做決定的統計模型,基礎是將輸入資料裡每一個特性賦予代表其份量的數值。許多語音識別
國家圖書館 (中華民國)
「加值利用」在此指為資訊附加具有額外價值的資訊,例如增添後設資料(metadata)、文本標記(英语:
Automated
tagging
)/文本標注(英语:Text annotation)(text
tagging
/text annotation)、鏈結資料(linked
詞形還原
Fraser, Alexander; Schütze, Hinrich. Joint Lemmatization and Morphological
Tagging
with LEMMING (PDF). 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language
虛擬助理
大約十年後,同一個科研團隊,利用隱馬爾可夫模型開發了不但能分析單一的字而且是連串詞的系統。 因此早期運用語言識別的虛擬助理是自動總機(英语:
automated
attendant)與醫療數位答錄(英语:digital dictation)軟體。 1990年代,數位語音識別技術成為微軟、IBM、飛利
机器翻译
完全人工智慧(英语:AI-complete) n元语法(双字母组、三元语法(英语:Trigrams)) 文本挖掘 文本分割 词性标注(英语:Part-of-speech
tagging
) 拆句处理(英语:Shallow parsing) 复合词处理(英语:Compound term processing) 搭配提取(英语:Collocation