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字符级NLP优劣分析:在某些场景中比词向量更好用[三]

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[字符级NLP优劣分析:在某些场景中比词向量更好用[三]]

本文将按以下结构展开 。 我们首先会介绍我们在词层面常遇到的且可用字符级模型解决的问题 。 因为字符级模型不够直观 , 所以我们会看看它们是否能学习到重要的信息 , 并会展示一些解决这一问题的研究 。 然后我们会讨论在字符层面处理语言的优势和缺点 , 最后会以解决这一问题的其它技术作结 。

油井分析——一个启发示例

WellLine 提供了「用于油井优化的 AI 驱动的油井时间线」 , 并且也是 LightTags 最早的客户之一 。 他们的一部分成果是将自然语言处理技术应用于人类书写的每个油井的生产日志 。

字符级NLP优劣分析:在某些场景中比词向量更好用

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