NLP基础之常规处理流程_nlp后处理

P VS NP VS NP hard VS NP complete 区别

P: 可解决问题。多项式复杂度

NP: 验证给出答案符不符合条件。属于多项式问题，可解决

NP hard ： 指数复杂度， 不可解决。 NP Complete 属于NP hard.

指数级复杂度： 不可解决的问题， 需要使用近似的算法

多项式复杂度： 可以解决的问题（即使为N^100次方 次数很大）

 

 

搭建智能客服系统

首先需要一个语料库

正则方法：适合没有语料的时候。

 

一个问题 ----> 先分词----> 再预处理（纠错，还原，停用词过滤，特殊词过滤， 同义词）-----> 文本表示（转化成向量 tf-idf, word2vec, seq2seq,  count ve...） ------->  计算相似度（夹角余弦，欧氏距离，介卡德。。。） ------>  排序----->  过滤----->       返回结果

问答系统关键： 1，文本表示 2，相似度计算

知识图谱关键： 1，实体抽取 2，关系抽取

 

NLP处理常规流程