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相信同学们对NLP自然语言处理都有一定的了解，它是人工智能领域特别重要的一门课程，而且难度和融合度也是非常高的一门课程。因此它的复杂程度也是相当之高，所以同学们需要沉下心，耐住性子的使劲琢磨，不放过任何一个技术细节，把精髓内容掌握在手，更能在项目中脱颖而出。

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自然语言理解 自然语言处理—发展历程 《人工智能应用基础》 CONTENTS 内 容 01 自然语言处理发展历程 《人工智能应用基础》 什么是自然语言处理，自然语言处理的萌芽期、发展期、爆发期及发展现状。 《人工智能应用基础》 自然语言处理（ Natural Language Processing，NLP）是研究人与计算机交互语言问题的一门学科。 其任务大致分为两类——自然语言理解和自然语言生成。 自然语言理解，即如何让机器理解人所说的话，此处的“话”是基于日常生活的语境、不需要发言者有知识储备。 自然语言生成，即如何让机器像人一样说话。 自然语言处理达到这样的目标：人能够畅通无阻地与机器进行交流并没有明显的不适感。 《Python核心技术》 《人工智能应用基础》 20世纪五六十年代，对于自然语言的处理所进行的中心工作出现了两种趋势，依据对自然语言处理的方法和侧重点的不同，大致可划分为两个派别：符号派和随机派。 1959年，布劳宁和布莱德索建立了一套用于文本识别的贝叶斯系统，力求达到对自然语言字符的最优识别与推算。 《人工智能应用基础》 1957年，美国学者英格维在《句法翻译的框架》中

自然语言理解 自然语言处理—基本任务 《人工智能应用基础》 CONTENTS 内 容 02 自然语言处理基本任务 《人工智能应用基础》 中文文本分词、文本表示和命名实体识别 中文文本中词与词之间没有明确的分割标记，而是以连续字符串形式呈现。所以，任何中文自然语言处理任务都必须解决中文序列切分的问题——中文分词。 《人工智能应用基础》 中文分词研究成果被应用到自然语言处理的不同任务中，包括信息检索、机器翻译、语音识别、文本错误识别、中文繁简体自动转换、自动问答等。 中文分词模型算法主要经历了三个阶段，分别是基于匹配的词典分词、基于标注的机器学习算法和基于理解的深度学习算法。 最初的中文分词研究人员认为需要先建立词典，再通过匹配的方法进行分词，这种方法称为机械分词。 《人工智能应用基础》 主要研究问题包括：如何构建一个完备的词典；随着词典规模的不断增加，如何优化词典的存储，更易于查找以提升检索效率；匹配算法如何设计；匹配中出现的歧义切分如何消解。 常见的匹配算法包括：正向最大匹配法或正向最长词优先匹配法(Forward Maximum Matching，FMM)、逆向最大匹配法(Rever

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这是FID预训练好的模型，针对CUB-birds的文本生成图像定量指标训练好的模型 FID分数用于根据预训练网络提取的特征，测量真实图像分布和生成图像分布之间的距离。真实图像在空间中是服从一个分布的（假设为正态分布），而GAN生成的特征也是一个分布，GAN做的事情就是不断训练使这两个分布尽可能的相同。FID就是计算这两个分布直接的距离，使用的距离算法叫做Frechet distance。

本项目是在一个开源中文电子病历数据集上的命名实体识别（NER）任务的源码，其中包含了数据预处理、BERT-BiLSTM模型实现以及训练与测评的完整过程。本人有一篇博客是对其的详细说明，源码也注释详细，简单易读。