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推荐系统属于自然语言处理范畴还是信息检索范畴

发布时间:2019-07-10 06:35 来源:未知 编辑:admin

  信息检索的哪些方面自然语言处理不研究(这个我大概知道 就是倒排文件什么的)

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  信息检索是偏应用的,和工程联系密切,尤其是最近一些年,由于计算机发展速度很快

  海量信息检索的重点已经从学校转向了企业,代表的企业包括google和baidu

  这个领域相对较窄,就业面也窄,但一旦进企业,就肯定是好企业,除了刚才那两个,微乳和IBM也常年招聘这个领域的高手

  如果想就业面宽一些,就选信息检索吧,这个领域可以学到很多软件工程的知识,将来可以很方便的应用到其他的方面更多追问追答追问我是硕士毕业 选博士的...... 还想问一下 online advertising也是差不多的么

  还有自然语言处理中 一些翻译啊 句法分析PCFG 说实话不感兴趣。。。。。

  信息检索中 倒排文件 说实话也不感兴趣 感觉就那样了 不会有什么发展了。。。但是对topic model和机器学习有关的感兴趣追答online advertising是一种商业手段,大学里应该不会涉及到吧,呵呵

  关于自然语言处理,其实是有两个方向的,一个是基于语言本身建模的,另外一个是基于统计方法的,著名的google就是主要基于统计的(也一定会有语言,至少中文分词是要用到字典的),百度则是两种方法都用,所以百度是目前中文检索做的最好的,市场份额也最大

  如果你对语言模型不感兴趣,可以考虑研究一下统计模型的方向,但是我不清楚你们学校这个方向是放在自然语言处理还是信息检索方向了。

  信息检索的领域很大,倒排的方法恐怕已经没有企业在用了吧。机器学习是一种方法,用于信息检索,但是很多的实际操作和自然语言是分不开的。

  其实,这两个方向是密切相关的,一个是基础,一个是应用,读博士主要是选一个好的导师,一个好的课题,至于方向是什么,好像没有那么重要,关键是你博士期间做的是什么。追问如果把IR局限在倒排索引那个里面 我觉得没啥研究的

  最近看stanford的IIR 其实书一半还是讲倒排索引的 另一半就多多少少喝ML有关了

  展开全部真巧 我的学士 硕士论文都是做的推荐算法 问题是推荐算法分为很多类啊 但都需要用到信息检索技术 至于自然语言处理 在做基于语义、或者关键词、影响力推荐的时候用得到 英文和中文的难度不一个等级。英文天生的用空格把每个词分开,而中文讲词分开时间很难得事。分词的好坏决定你推荐的效果。比如 提交通知 正确分词是 提交/通知 但效果一般的计算机也可能分成 提/交通/知。

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