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探索文本语义向量表示与建模:方法、应用与创新
一、引言
1.1研究背景
在信息技术飞速发展的当下,互联网中涌现出海量的文本数据,涵盖新闻资讯、社交媒体动态、学术文献以及商业报告等各类信息。这些数据蕴含着丰富的知识与价值,然而,如何从如此庞大且复杂的文本数据中高效地提取有用信息,成为了自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域亟待解决的关键问题。自然语言处理旨在让计算机理解和处理人类语言,实现人机之间的自然交互,它涵盖了文本分类、情感分析、机器翻译、自动问答系统等多个重要任务。而在这些任务中,文本语义的向量表示起着核心作用,它是连接自然语言与计算机可处理
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