语法分析，关键词提取，词性标注等 自然语言处理技术功能介绍
语法分析，关键词提取，词性标注等 自然语言处理技术功能介绍
我们在处理文档，理解文本的时候，如果通过ai自然语言处理技术处理呢？我们通过语法分析，中文分词，词性标注等技术，对文章进行处理，文档分类，内容关键词提取，相关度匹配等等，下面我们介绍一下相关的功能介绍：
词法分析
中文分词、词性标注、根据互联网大数据和客户方式的取名实体识别可以精准定位基本上语言表达原素，清除模棱两可，适用对自然语言理解的精确了解
词法分析,分词算法,词性标注,自然语言理解技术性自然语言理解
功能介绍
百度搜索词法分析为客户带来了三个作用：中文分词、词性标注和取名实体识别。该服务项目可以鉴别文字字符串数组中的基本上英语单词（中文分词），对组成词的词性开展重新组合和标明，并进一步鉴别取名实体线。百度搜索词法分析的优化算法实际效果显著技术领先流行的汉语词法分析方式
1、分词算法
中文中文分词是将持续的自然语言理解文字切分成具备词义合理化和一致性的语汇编码序列的全过程
2、词性标注
词性标注（POS tagging）就是指将词性授予自然语言理解文字中的每一个词的全过程
3、专业术语
取名实体识别就是指对自然语言理解文字中具备特殊实际意义的实体线的鉴别，包含人名字、地名大全、组织名称、时长和日期等
应用领域
1、语音命令剖析
文中在中文分词和词性标注的基本上，对语音系统中的重要专有名词、形容词、总数、时长等实现剖析，便于精确了解指令的含意，提升客户体验
协作实例：杜米
2、积放互动式检索
根据在积放会话中鉴别和固定关键实体线，可以全自动明确后面会话中对该实体线的进一步信息内容要求
协作实例：百度语音搜索
3、实体线数据库查询的搭建
根据发掘实体线、实体和关键词中间的关系，搭建实体线信息内容（如人、组织）数据库查询
协作实例：网页搜索
技术性特性
1、更灵敏的粒度分布
该实体模型不但保障了基本词汇的原子性，并且确保了大粒度分布的语汇，尤其是针对新词汇和术语的鉴别
2、海量信息模型
很多的训练样本和100亿级的点一下意见反馈提升了优化算法在纷繁复杂的应用领域中的稳定度和适应能力
3、完全免费订制
依据单独干涉和自定切分实际效果的必须，随意订制专业术语的实体线类型，建立人性化切分和专知名识别技术
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