做中文 NLP 的时候，大家为啥不用拼音？ 第1页
1
wu-wo-cao 网友的相关建议:
首先这引入了两个新问题，多音字问题。同音字问题。然后。。。这还是要分词。所以意义在哪里。
maigo 网友的相关建议:
该从哪里开始吐槽呢？
- 给汉语文本注音本身就是一项颇有难度的NLP课题。
- NLP中的通用方法是以「词」为单位的。把汉字转换成拼音之后，如果依然是以字为单位，那么还是没法处理。如果要分词，那么没必要转换成拼音。
1
相关话题
国内 top2 高校研一在读，为什么感觉深度学习越学越懵?如何看待Capsule Network在NLP领域的潜力？
如何看待 Daniel Povey 离开 JHU 后加入小米？
如何评价MSRA视觉组最新对spatial attention mechanism分析论文？
没有顶会的CV/NLP方向的博士生毕业出路在哪里？
为什么编程语言语法的设计不往缩小与自然语言的差别的方向发展，或者说在这个方向发展得这么慢呢？
知识图谱+nlp，有什么适合硕士独自研究的方向？
如何看待学霸君的高考机器人 Aidam 高考全国文科数学卷考了 134 分？
如果用机器学习的理论来理解人的行为，会有什么发现？
当前深度学习理论基础薄弱是否意味着我们应该放弃深度学习应用(计算机视觉、自然语言处理)？
前一个讨论
虚拟电话号存在的意义到底是什么？
相关的话题
预训练模型的训练任务在 MLM 之外还有哪些有效方式？从人工智能技术的角度如何评价 Google home、Amazon Echo、Rokid 这三款产品？
国内 top2 高校研一在读，为什么感觉深度学习越学越懵?
如何理解深度学习源码里经常出现的logits？
Facebook 的人工智能实验室 (FAIR) 有哪些厉害的大牛和技术积累？
为什么nlp没有像cv四小龙一样的创业公司？
请问下大家训练 SimCSE 时, loss 有没有这样的情况?
如何看待 ICLR2021 的拒稿被评为 ACL2021 的 Best Paper?
如何看待微软小冰写的诗？
2021年人工智能领域有哪些关键性进展和突破？
基于深度学习的自然语言处理在 2016 年有哪些值得期待的发展？
有哪些令你印象深刻的魔改transformer？
如何看待NLP领域最近比较火的prompt，能否借鉴到CV领域？
深度学习领域，你心目中 idea 最惊艳的论文是哪篇？
如何看待NLP领域最近比较火的prompt，能否借鉴到CV领域？
2020-2021年NLP有什么核心技术的更迭吗？或者有什么推动领域发展的paper吗？
当前深度学习理论基础薄弱是否意味着我们应该放弃深度学习应用(计算机视觉、自然语言处理)？
验证集loss上升，准确率却上升该如何理解？
Transformer中的Mask矩阵已经有顺序了，能去掉position embedding吗?
为什么相比于计算机视觉(cv)，自然语言处理(nlp)领域的发展要缓慢？
深度学习attention机制中的Q,K,V分别是从哪来的？
BERT模型可以使用无监督的方法做文本相似度任务吗？
如何评价1700亿参数的GPT-3？
如何评价剑桥，腾讯， DeepMind以及港大团队新作 SimCTG ?
有哪些令你印象深刻的魔改transformer？
在文本分类任务中，有哪些论文中很少提及却对性能有重要影响的tricks？
transformer 为什么使用 layer normalization，而不是其他的归一化方法？
国内较强的NLP高校实验室有哪些？
BERT可以用于文本聚类吗?
如何看待Transformer在CV上的应用前景，未来有可能替代CNN吗？