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NLP-文本摘要提取

摘要提取

摘要提取思路

深度学习在NLP的研究方向和应用

一.文本基本任务—预处理操作:

1.词向量化
把词进行量化,得到向量空间的值,得到具体的数值,长度,计算距离,拓展到文本向量和文章向量
2.分词
中文 :基本语义单元分割
英文:按照空格
3.词性标注
分词之后进行标注
4.命名实体识别
组织,人,
5.文本结构化
快递地址识别信息提取案例

二.文本应用—分类与聚类:

将文本文件分到一个或多个一定好的类别中,涉及文本向量化,序列化标注等

  • 新闻稿分类
  • 垃圾邮件分类
  • 情感类型分类
  • 意图识别

文本应用—文章标签与摘要提取:

从文章中自动提取关键字和关键段落,构成摘要内容

  • 自动新闻撰稿

文本应用—文章审核与舆情分析:

  • 是否含有不良内容,主观色彩如何,恶意推广
  • 酒店评价,互联网平台信息过滤

备注:《我和我的祖国》-中国平安银行人工智能研究院创作的交响曲
基于照片,视频创作与其对应的轻音乐或者歌曲
AI完成曲,编,唱全链路的工作
微软小冰,

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