网站优化托管方案文库,安阳建筑设计,做国外网站做外贸,网站改版与优化协议书中文自然语言处理#xff0c;目前在AI泡沫之下#xff0c;真假难辨#xff0c;实战技术与PPT技术往往存在着很大的差异。目前关于AI或者自然语言处理#xff0c;做的人与讲的人往往是两回事。 1、深度学习在自然语言处理当中#xff0c;除了在分类问题上能够取得较好效果外…中文自然语言处理目前在AI泡沫之下真假难辨实战技术与PPT技术往往存在着很大的差异。目前关于AI或者自然语言处理做的人与讲的人往往是两回事。 1、深度学习在自然语言处理当中除了在分类问题上能够取得较好效果外如单选问题情感分类、文本分类、正确答案分类问题等在信息抽取上尤其是在元组抽取上基本上是一塌糊涂在工业场景下很难达到实用水准。 2、目前各种评测集大多是人为标注的人为标注的大多为干净环境下的较为规范的文本而且省略了真实生产环节中的多个环节。在评测环节中达到的诸多state-of-art方法在真实应用场景下泛化能力很差大多仅仅是为了刷榜而刷榜。 3、目前关于知识图谱的构建环节中数据大多数都还是来自于结构化数据半结构化信息抽取次之非结构化数据抽取最少。半结构化信息抽取即表格信息抽取最为危险一个单元格错误很有可能导致所有数据都出现错误。非结构化抽取中实体识别和实体关系识别难度相当大。 4、工业场景下命名实体识别标配的BILSTMCRF实际上只是辅助手段工业界还是以领域实体字典匹配为主大厂中往往在后者有很大的用户日志这种日志包括大量的实体信息。因此生产环节中的实体识别工作中基础性词性的构建和扩展工作显得尤为重要。 5、目前关于知识图谱推理问题严格意义上不属于推理的范畴最多只能相当于是知识补全问题如评测中的知识推理任务是三元组补全问题。 6、目前舆情分析还是处于初级阶段。目前舆情分析还停留在以表层计量为主配以浅层句子级情感分析和主题挖掘技术的分析。对于深层次事件演化以及对象级情感分析依旧还处于初级阶段。 7、Bert本质上仅仅是个编码器是word2vec的升级版而已不是无所不能仅仅是编码能力强向量表示上语义更为丰富然而大多人都装糊涂。 8、学界和业界最大的区别在于学界以探索前沿为目的提新概念然后搭个草图就结束目光并不长远打完这一战就不知道下一战打什么下一战该去哪里打什么时候打或者打一枪换个阵地再打。而业界往往面临着生存问题需要考虑实际问题还是以解决实际问题为主因此没必要把学界的那一套理念融入到生产环节中要根据实际情况制定自己的方法。 9、利用结构化数据尤其是百科类infobox数据采集下来存入到Neo4j图数据库中就称自己建立了知识图谱的做法是伪知识图谱做法。 基于这类知识图谱再搞个简单的问答系统就标榜自己是基于知识图谱的智能问答实际上很肤浅。 10、知识图谱不是结构化知识的可视化不是两个点几条边那么简单那叫知识的可视化不是知识图谱。知识图谱的核心在于知识的图谱化特点在于知识的表示方法和图谱存储结构前者决定了知识的抽象表示维度后者决定了知识运行的可行性图算法(图遍历、联通图、最短路径)。基于图谱存储结构进行知识的游走进行知识表征和未知知识的预测。 11、物以希为贵大家都能获取到的知识往往价值都很低。知识图谱也是这样只有做专门性的具有数据壁垒的知识图谱才能带来商业价值。 12、目前智能问答大多都是人工智障通用型的闲聊型问答大多是个智障多轮对话缺失答非所问等问题层出不穷。垂直性的问答才是出路但真正用心做的太少大多都是处于demo级别。 13、大多数微信自然语言处理软文实际上都不可不看纯属浪费时间。尤其是在对内容的分析上大多是抓语料调包统计词频提取关键词调包情感分析做柱状图做折线图做主题词云分析方法上千篇一律。应该从根本上去做方法上的创新这样才能有营养从根本上来说才能有营养可言。文本分析应该从浅层分析走向深层分析更好地挖掘文本的语义信息。 14、目前百科类知识图谱的构建工作有很多重复性的工作不少。基于开放类百科知识图谱的数据获取接口有复旦等开放出来可以应用到基本的概念下实体查询实体属性查询等但目前仅仅只能做到一度。 15、基于知识图谱的问答目前的难点在于两个方面1多度也称为多跳问题如姚明的老婆是谁可以走14条回答但姚明的老婆的女儿是谁则回答不出来这种本质上是实体与属性以及实体与实体关系的分类问题。2多轮问答问题。多轮分成两种一种是指代补全问答 如前一句问北京的天气后者省略“的天气”这一词而只说“北京”这个需要进行意图判定并准确加载相应的问答槽。另一种是追问式多轮问答典型的在天气查询或者酒店预订等垂直性问答任务上。大家要抓住这两个方面去做。 16、关系挖掘是信息抽取的重要里程碑理解了实体与实体、实体与属性、属性与属性、实体与事件、事件与事件的关系是解决真正语义理解的基础但目前这方面在工业界实际运用中特定领域中模板的性能要比深度学习多得多学界大多采用端到端模型进行实验在这方面还难以超越模版性能。
