自然語言生成步驟 | 私立大學五星教授網

自然語言生成典型的步驟，例如戴爾與瑞特所提出的如下：</b>決定內容：決定在文本裡置入哪些資訊。 ... 架構文件：所傳達資訊的整體組織。 ... 聚集語句：合併類似的句子，讓文本更可讀、更自然。 ... 選擇字詞：選用表達概念的文字。 ... 指涉語生成：產生能辨認物體或地區的指涉語。 ... 實現文本：根據句法學、構詞學、正寫法的規則產生實際的文本。

2020年3月21日 — 所謂的預處理，即是將原始資料(raw data)中遺漏或不需要的資料去除的過程。將這些不能使用的資料去除後，我們還要將剩下的資料進行整理，例如分組或重新編排， ...

2020年1月31日 — 第一步是斷詞、理解詞；第二步則是分析句子，包含語法及語義的自動解析。 自然語言處理透過這兩個步驟，將複雜的語言轉化為電腦容易處理、計算的形式。早期是 ...

2019年3月26日 — NLU 负责理解内容，NLG 负责生成内容。 以智能音箱为例，当用户说“几点了？”，首先需要利用NLU 技术判断用户意图，理解用户想要什么，然后利用NLG 技术说 ...

2023年8月18日 — 自然語言生成（NLG）的主要目標是讓機器能夠自主地創建出自然、流暢且符合語境的句子、文章、報告或故事等。 對於某些應用來說，沒有自然語言理解（NLU）也能夠 ...

2022年2月13日 — 本文將探討如何透過向量化、雜湊（hashing）、標記化（tokenization）和其他技術準備文字，以便能與機器學習及其他數值演算法相容。我們將會說明與示範流程 ...

2018年7月3日 — 若要讓電腦理解人類的語言，以中文來說，分成兩步驟：. 第一步是斷詞、理解詞；第二步則是分析句子，包含語法及語義的自動解析。 自然語言處理透過這兩個步驟 ...

自然語言處理(NLP) 是一種機器學習技術，讓電腦能夠解譯、操縱及理解人類語言。如今，組織擁有來自各種通訊管道的大量語音和文字資料，例如電子郵件、簡訊、社交媒體新聞 ...

2024年9月4日 — 自然語言處理（NLP）是人工智慧的一個分支，專注於電腦與人類透過自然語言互動。 它使機器能夠以既有意義又有用的方式理解、解釋和生成人類語言。

2018年12月24日 — 這章節的數據轉換步驟包含：. 文本分詞（Text Segmentation）; 建立字典並將文本轉成數字序列; 序列的Zero Padding; 將正解做One-hot ...