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人工智能学习:涵盖数据分析、机器学习实战、线性代数基础、PyTorch深度学习框架、NLTK自然语言处理工具包和TensorFlow 2.x框架的使用。
把文字切分成词语,并标注每个词的词性(例如名词、动词);识别出人名、地名、机构名等命名实体;分析句子中词语之间的语法关系;分析句子的结构成分;分析句子中词语之间的语义关系;标注句子中每个成分的语义角色(例如施事者、受事者);解决代词指代不明确的问题;转换文本的写作风格;计算文本间的语义相似度;发现新的词语;提取关键词和短语;自动生成文本摘要;对文本进行分类和聚类;进行中文简繁体转换;以及其他自然语言处理技术。
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