HMM与LTP词性标注之LTP介绍

文章目录







上图缺点:参数太多,中文语料库匮乏

注意力机制,相当于给每一个词赋予一个权重,权重越大的越重要。

bert的缺点:神经元太多,较慢。

LTP

如果只是需要做词性的识别,那么用LTP就可以了,由哈工大自主研发。

主页:http://ltp.ai/index.html







目前python主要用LTP,目前已经发展到4.0的版本。

在最后一个章节,就用LTP完成词性标注、包括分词,最后再把它整合成图谱,通过python自动插入到xxx中去,完成这么一系列的操作,

相关推荐
还有糕手21 分钟前
西南交通大学【机器学习实验2】
人工智能·机器学习
jndingxin23 分钟前
OpenCV CUDA模块设备层-----在 GPU 上执行类似于 std::copy 的操作函数warpCopy()
人工智能·opencv·计算机视觉
weixin_3776348424 分钟前
【数据增强】精细化贴图数据增强
人工智能·目标检测·贴图
老A技术联盟29 分钟前
超实用的Cursor使用技巧之案列分析-教你基于Cursor零代码开发一个chrome插件
人工智能·cursor
慧星云33 分钟前
ComfyUI工作流 :一键换背景体验不同场景
人工智能
程序员的小马甲35 分钟前
如何编写AI提示词
人工智能·程序员·产品经理
算家计算35 分钟前
4 位量化 + FP8 混合精度:ERNIE-4.5-0.3B-Paddle本地部署,重新定义端侧推理效率
人工智能·开源
晓131338 分钟前
OpenCV篇——项目(二)OCR文档扫描
人工智能·python·opencv·pycharm·ocr
小白狮ww41 分钟前
VASP 教程:VASP 机器学习力场微调
人工智能·深度学习·机器学习
AIGC包拥它41 分钟前
提示技术系列——链式提示
人工智能·python·langchain·prompt