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百度网页快照百度搜索数据挖掘。属于自然语言处理的范畴。如果你还不能理解什么是自然语言处理，请自行学习自然语言处理相关的知识。基本上你要懂的就是：看懂别人输入的语言看懂别人输出的结果猜测别人输入的结果

之前在知乎上看到一个关于自然语言处理n的新闻，给我启发很大，摘录如下。自然语言处理的本质上是人工智能。所以学好自然语言处理是一门新的交叉学科，它涉及到文本、信息、自然语言处理和机器学习、人工智能和自然语言理解等众多方面。自然语言处理基础对于自然语言处理来说，掌握概率、统计、信息论、自然语言处理引论、计算机发展史、数学基础等学科的知识是必不可少的。基础知识掌握好了，才能进行语言模型、数据挖掘等方面的应用。自然语言处理的核心在于推理理解。自然语言理解要解决实际问题，特别是在业务场景上遇到的具体问题，要转化为机器可以解决的问题来进行研究。这就要求大家对自然语言理解技术、计算机视觉等前沿理论和知识有所了解。自然语言处理的三个阶段r（目的）n（评估）n（优化）本文介绍“目的和评估”的理解和应用。目的是描述r，评估是指对r下达的任务，利用评估方法实现它。在实践中，一个目的可能可以有多个评估方法。目的和评估的概念是从“目的”引申出来的，它是一种抽象，提示着任务可能包含多个具体子任务。对于实践中，一个目的可能可以有多个评估方法。本文给出一种评估方法“基于聚类的机器翻译和多序列问题”。它的目的就是为了对“基于聚类的机器翻译和多序列问题”，对于需要聚类的子任务进行评估。评估方法目前，自然语言处理中的评估方法主要分为三类：基于统计的、基于规则的和基于模型的。基于统计的评估方法是分词评估方法，首先评估词的数量，然后评估词之间的相似度；基于规则的评估方法是判断词相似度或句子相似度。基于模型的评估方法，类似于人工智能中的深度学习框架，例如阿里和华为对于自然语言处理应用的方法。这些框架中，词的训练规则非常容易获得，随机生成单词词向量词向量，然后用词向量去训练nn，词向量的好坏可以从中获得一些相似性。下面介绍两种r评估方法：基于统计的，例如nrrnnnnn，它是所有统计评估方法的基础。百度网页快照