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自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。
它研究利用自然语言实现人与计算机之间有效交流的各种理论和方法。
在现有的自然语言处理中，它是基于分词和广泛的语料库。
但实际上，单个单词也可以表达很多意思，以上两个缺点使得现有技术中自然语言处理模型的计算速度较慢，且在某些场景下给出的分析结果不够准确。
为了解决上述问题，运营帮最近公开了发明专利，申请了公众号CN112528654A。
本发明提供了一套新的领域表征学习框架技术，可以结合领域数据，面向领域内的特定任务，集成多维表征框架，集成多种预训练模型，实现领域内更具语义差异化的表征学习。
据了解，自然语言处理是一门集语言学、计算机科学和数学于一体的科学。
自然语言处理不是对自然语言的一般研究，而是开发一种能够有效实现自然语言交流的计算机系统。
现实中很难实现人机之间的自然语言交流，也很难实现自然语言理解和自然语言生成。
一个中文文本或一串中文字符(包括标点符号等。)可能有多重含义。
它是自然语言理解的主要困难和障碍。
相反，一个相同或相似的意思也可以用多个中文文本或多个中文字符串来表达。
本发明提供了一种自然语言处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质，通过提供通用底层表示学习技术，可以广泛应用于各种场景下自然语言处理的下游任务，如文本分类、语义相似度计算、文本聚类、文本结构分析等。
现代自然语言处理算法是基于机器学习，尤其是统计机器学习。
机器学习范式不同于以前的语言处理尝试。
语言处理任务的实现通常涉及直接手工编码一大组规则。
通常的做法是基于公共语料库训练机器学习模型，将一段包含自然语言的文本数据分割到训练好的机器学习模型中，然后基于词向量进行语义识别。
其实市面上也有用自然语言开发的工具，比如 俩口教程 https://jiaocheng.liakou.com/
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