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
禁默几秒前
【硬核入门】无需板卡也能造 AI 算子?深度玩转 CANN ops-math 通用数学库
人工智能·aigc·cann
敏叔V5876 分钟前
AI智能体的工具学习进阶:零样本API理解与调用
人工智能·学习
徐小夕@趣谈前端15 分钟前
拒绝重复造轮子?我们偏偏花365天,用Vue3写了款AI协同的Word编辑器
人工智能·编辑器·word
阿里云大数据AI技术15 分钟前
全模态、多引擎、一体化,阿里云DLF3.0构建Data+AI驱动的智能湖仓平台
人工智能·阿里云·云计算
陈天伟教授15 分钟前
人工智能应用- 语言理解:05.大语言模型
人工智能·语言模型·自然语言处理
池央17 分钟前
CANN GE 深度解析:图编译器的核心优化策略、执行流调度与模型下沉技术原理
人工智能·ci/cd·自动化
七月稻草人20 分钟前
CANN ops-nn:AIGC底层神经网络算力的核心优化引擎
人工智能·神经网络·aigc·cann
种时光的人20 分钟前
CANN仓库核心解读:ops-nn打造AIGC模型的神经网络算子核心支撑
人工智能·神经网络·aigc
晚霞的不甘22 分钟前
守护智能边界:CANN 的 AI 安全机制深度解析
人工智能·安全·语言模型·自然语言处理·前端框架
谢璞24 分钟前
中国AI最疯狂的一周:50亿金元肉搏,争夺未来的突围之战
人工智能