算法的描述方法有哪些?各有什么特点?
算法的描述方式主要有自然语言,流程图,伪代码等,它们的优势和不足可以简单地归纳如下:
1、自然语言优势:自然语言描述的算法通俗易懂,不用专门的训练不足:
a.由于自然语言的歧义性,容易导致算法执行的不确定.b.自然语言的语句一般较长,导致描述的算法太长
c.当一个算法中循环和分歧较多时就很难清晰地表示出来.d.自然语言表示的算法不便翻译成计算机程序设计语言.
2、流程图优势:流程图描述的算法清晰简洁,容易表达选择结构,它不依赖于任何具体的计算机和计算机程序设计语言,从而有利于不同环境的程序设计.不足:不易书写,修改起来比较费事,可以借助于专用的流程图制作软件来提升绘制和修改.
3、伪代码优势:伪代码回避了程序设计语言的严格、烦琐的书写格式,书写方便,同时具备格式紧凑,易于理解,便于向计算机程序设计语言过渡的优点.不足:由于伪代码的种类繁多,语句不容易规范,有时会产生误读.
算法如何执行流程?
步骤
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那么算法也可以是描述一件事情的过程或是实现一件事情的过程。
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在程序中解决一个问题所***取的方法及步骤就是算法了。
不能执行的程序,不符合算法的基本概念,自然也就不能称之为算法了。
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计算机算法可以分为两大类型:
在自然语言处理可分为哪两种?
自然语言处理又划分为两个部分:自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)和自然语言生成(Natural Language Generation,NLG)。
自然语言目前有两种处理方式具体如下:
1.基于规则来理解自然语言,即通过制定一些系列的规则来设计一个程序,然后通过这个程序来解决自然语言问题。输入是规则,输出是程序;
2.基于统计机器学习来理解自然语言,即用大量的数据通过机器学习算法来训练一个模型,然后通过这个模型来解决自然语言问题。输入是数据和想要的结果,输出是模型。
自然语言处理,开设哪些课程?
国内一般是设在计算机专业下硕士阶段的一个方向,一般有计算语言学、人工智能原理、语音信号数字处理、知识工程等,也就是说主要掌握语言处理的计算机应用技术。 因为我马上要去德国念这个课程了,在国外的话本科阶段就有自然语言处理(或叫计算语言学)这个独立的专业,基础课程主要分数学、语言学和计算机三块,核心课程有自然语言处理的统计学方法、语言计算的算法运用、语义分析、信息抽取、语音合成、人工智能等等,前沿课程包括机器翻译、自然语言处理在生物医药中的应用、语音信号处理等,因为这本来就是交叉学科,所以还能选修许多计算机专业和语言学专业的课,有机会的话还能加入实验室搞些项目。
编译原理和自然语言处理区别?
人工智能处理问题的方法大致可分成两类:
基于规则,模拟出“智能”行为;
基于数据,让智能算法自己拟合出规则这两种方式。
自然语言也可以从这两个角度处理问题,基于规则和基于数据并不是不相容,二者有各自的适用范畴,并且可以搭配处理自然语言。其中基于规则的 NLP 算法与编译原理有很多技术重叠点和相似性。
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