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
Shockang4 小时前
AI Slop 治理实战
人工智能
Mr数据杨5 小时前
医学影像分类实战复盘 从 Kaggle 竞赛到可落地建模流程
人工智能·数据分析·kaggle竞赛
AI情绪识别开源6 小时前
检信 ALLEMOTION OS 加密打包可执行程序 — 全面测试报告版本: v1.3功能测试 / 性能测试 /
开发语言·数据结构·人工智能·功能测试
ZGIAI6 小时前
ZGI 迭代节点:批量资料的逐项处理
人工智能·架构
ZGIAI7 小时前
ZGI 知识检索:让业务回答有据可查
人工智能·架构
Asize7 小时前
框架的说明书是写给 AI 看的:我用 Next.js 搭了个博客
人工智能·代码规范·next.js
2601_955662467 小时前
AI 配音工具 7 款实测:短视频、影视解说、小说推文音质横向对比
人工智能·音视频·语音识别·视频
AI创界者7 小时前
PinkCherry-MiniMax-H3 全能AI视频整合包:8G显存开箱即用,支持首尾帧/超分补帧/自动提示词
人工智能·aigc
罗西的思考7 小时前
【Agentic RL / 强化学习框架】Molt 设计解读
人工智能·算法·机器学习