第十八章 语义识别的难点[第3页/共3页]

中文语义辨认的第一个难点，也能够说是最大的难点便在这里。如何的分词算法才是最完美的？

震惊！

“这……还是不要砍死了，半残就好。”

研发的过程对于别人或许是古板的，但对罗辑来讲倒是让人镇静不已的。因为在具有了科技树以后，他根基不会做无勤奋，任何研讨都有一个明白的方向，以是他的研讨每时每刻都在向目标推动。

处理了第一个题目以后，罗辑又堕入了瓶颈。他蓦地想起中文另有一点很蛋疼，那就是没有和英文一样可用于辨别人名地名的大小写。

如许就给人一种非常较着的提示，这处所是能够点击的。

开辟语义辨认，就如同罗辑预感的那样，并不是一块好啃的骨头。

宁熙言固然不太了解这么设想的启事，但是感受这个计划很具有科幻感，非常合适公司的定位，也没有太多的定见。

但是对于人名应当如何措置？总不成能用穷举法吧？也就是将统统的名字都输入质料库，但这又会呈现一个题目，因为你永久不晓得那些父母会起如何的名字。去公安部找身份证信息？这不实际，先不提这难度有多大，光是透露了用户*这一条，就能让公司堕入万劫不复。

比如“独立自主和划一互利的原则”这句话，电脑就能做出两种阐发，“独立自主和，划一互利的原则”以及“独立、自主、和划一互利原则”。

这么想的话，想要做出完整的语义辨认底子，不得花好几个月？罗辑倒不是嫌时候太长，只是一想到要看这么久的理科就感觉蛋疼。

“是我。”

语义剖析获得步调和前两步很想，都需求必然量的数据支撑。幸亏有小音的帮忙，不需求罗辑去亲身搭建语料库，不然光是这一个工程就能让开辟时候耽误几倍。

不过因为简练的过分度，第一次点出去的人，估计都不晓得如何浏览信息，就是分外增加了些元素。在背景墙上增加了一些浅绿色的绿叶虚影，而人影地点的树枝的绿叶则是深绿色的。

罗辑含混的点了点头，差点健忘了本身还是门生这茬，测验甚么的更是忘得一干二净。

在软件的下方还别离有个简介。小我版对于糊口方面的辨认会更加精准，而企业版更重视于集会，可支撑多人同时录入，抗噪音才气也更强，并且还能够挑选去口语化，使集会内容更靠近书面格局。

“语义辨认要甚么？电脑编程、统计阐发、数据建模……另有说话学？”罗辑看到科技树上显现的内容完整傻眼了，前面的只要的理科内容，不管多难他都不怕，可恰好最后一项他却没有体例。

朱成在用软件上测试了一天，感受有些遗憾，因为这只是个样品，并且还没有苹果版的。然后他在网上找到了原帖，然后顺藤摸瓜的找到了超出期间的官网。

如果仅仅如许也就罢了，关头是有些人的名字起就是一个词语，如果分词法度有智能的话，它必然会把这些人拖出去砍死。比如岑岭、汪洋、罗辑……

“头疼……”