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nlg，NLG和FRF是哪兩個(gè)國(guó)家的貨幣

來(lái)源：整理 時(shí)間：2023-08-24 11:42:10 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，NLG和FRF是哪兩個(gè)國(guó)家的貨幣

法國(guó)法郎(FRF),1歐元約6.5596法郎,1法郎約1.5245人民幣. 荷蘭盾(NLG),不過(guò)已經(jīng)廢棄了，不是合法貨幣。
分別是荷蘭盾和法郎 就是荷蘭和法國(guó)的貨幣

NLG和FRF是哪兩個(gè)國(guó)家的貨幣

2，nlg是什么意思

英語(yǔ)縮略詞“NLG”經(jīng)常作為“Nitrogen And Light Gases”的縮寫來(lái)使用，中文表示：“氮?dú)夂洼p氣體”。NLG”（“氮?dú)夂洼p氣體）釋義英文縮寫詞：NLG英文單詞：Nitrogen And Light Gases縮寫詞中文簡(jiǎn)要解釋：氮?dú)夂洼p氣體中文拼音：dàn qì hé qīng qì tǐ縮寫詞流行度：4428縮寫詞分類：Academic & Science縮寫詞領(lǐng)域：Chemistry

nlg是什么意思

3，荷蘭盾10元是中國(guó)的多少

10 荷蘭盾(NLG) = 40.169 人民幣(CNY)1 荷蘭盾(NLG) = 4.0169 人民幣(CNY)
1荷蘭盾＝4.6723元人民幣　10荷蘭盾 ＝46.723元人民幣

荷蘭盾10元是中國(guó)的多少

4，人民幣國(guó)際英文縮寫是什么

人民幣國(guó)際英文縮寫是CNY。國(guó)際上一般稱人民幣為Chinese Yuan，直譯過(guò)來(lái)就是“中國(guó)元”，所以在國(guó)際上，人民幣的縮寫是“CNY”，并不是常說(shuō)的RMB。這兩種縮寫在意思和表達(dá)上沒(méi)有區(qū)別，應(yīng)用范圍不同，國(guó)際貿(mào)易和銀行里，人民幣只能用CNY，但企業(yè)內(nèi)部會(huì)計(jì)很多都是用RMB。常見(jiàn)各國(guó)貨幣的縮寫1、USD（U.S. Dollar）：美元。2、FRF（French Franc）：法郎。3、HKD（HongKong Dollar）：港元。4、USD（United States Dollar）：美元。5、CAD（Canadian Dollar）：加拿大元。6、CHF（schweizer Franken）：瑞士法郎。7、GBP（GreatBritain Pound）：英鎊。8、NLG（NetherLandish Guilder）：荷蘭盾。9、DEM（德文DEutsche M ark）：德國(guó)馬克。10、JPY（JaPanese Yen）：日元。11、AUD（AUstralian Dollar）：澳大利亞元。

5，利用自然語(yǔ)言生成NLG對(duì)測(cè)試序列生成進(jìn)行軟件實(shí)現(xiàn)CCC

if(i%8 == 0) printf("\n");如果i除8取的余數(shù)為0 然后就打印，你看到的是一個(gè)換行即20/5=4余數(shù)就是0 //可以20/6=3余2 //不可以
上QQ。再看看別人怎么說(shuō)的。

6，自然語(yǔ)言處理幾個(gè)概念

自然語(yǔ)言處理（NLP）是指機(jī)器理解并解釋人類寫作、說(shuō)話方式的能力。 NLP 的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)／機(jī)器在理解語(yǔ)言上像人類一樣智能。最終目標(biāo)是彌補(bǔ)人類交流（自然語(yǔ)言）和計(jì)算機(jī)理解（機(jī)器語(yǔ)言）之間的差距。 自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，簡(jiǎn)稱NLP）是人工智能的一個(gè)子域。自然語(yǔ)言處理的應(yīng)用包括機(jī)器翻譯、情感分析、智能問(wèn)答、信息提取、語(yǔ)言輸入、輿論分析、知識(shí)圖譜等方面，也是深度學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。 在這個(gè)概念下還有兩大子集，即自然語(yǔ)言理解（Natural Language Understanding，簡(jiǎn)稱NLU）與自然語(yǔ)言生成（Natural Language Generation，簡(jiǎn)稱NLG） 套用百度的一張圖片展示它們的關(guān)系如下 （1）最底部，是最基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和語(yǔ)言學(xué)（Linguistics）； （2）往上看，是知識(shí)圖譜（Knowledge Graph），其中包含了實(shí)體圖譜、注意力圖譜和意圖圖譜。 （3）再上一層，左側(cè)是語(yǔ)言理解（Language Understanding），右側(cè)是語(yǔ)言生成（Language Generation） ——語(yǔ)言理解，包含了Query理解、文本理解、情感分析（Sentiment Analysis）等，還有詞法（Lexical）、句法（Syntax）和語(yǔ)義（Semantic）等不同層次的分析。 ——語(yǔ)言生成，包含了寫作、閱讀理解等等。 （4）最上方，是系統(tǒng)層面，包含了問(wèn)答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯和對(duì)話系統(tǒng)。 自然語(yǔ)言處理是理解給定文本的含義與結(jié)構(gòu)的流程。 文本挖掘或文本分析是通過(guò)模式識(shí)別提起文本數(shù)據(jù)中隱藏的信息的流程。 自然語(yǔ)言處理被用來(lái)理解給定文本數(shù)據(jù)的含義（語(yǔ)義），而文本挖掘被用來(lái)理解給定文本數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)（句法）。 例如，在「I found my wallet near the bank」一句中，NLP 的任務(wù)是理解句尾「bank」一詞指代的是銀行還是河邊。 由于自然語(yǔ)言是人類區(qū)別于其他動(dòng)物的根本標(biāo)志。沒(méi)有語(yǔ)言，人類的思維也就無(wú)從談起，所以自然語(yǔ)言處理體現(xiàn)了人工智能的最高任務(wù)與境界，也就是說(shuō)，只有當(dāng)計(jì)算機(jī)具備了處理自然語(yǔ)言的能力時(shí)，機(jī)器才算實(shí)現(xiàn)了真正的智能。 事實(shí)上，“人工智能”被作為一個(gè)研究問(wèn)題正式提出來(lái)的時(shí)候，創(chuàng)始人把計(jì)算機(jī)國(guó)際象棋和機(jī)器翻譯作為兩個(gè)標(biāo)志性的任務(wù)，認(rèn)為只要國(guó)際象棋系統(tǒng)能夠打敗人類世界冠軍，機(jī)器翻譯系統(tǒng)達(dá)到人類翻譯水平，就可以宣告人工智能的勝利。四十年后的1997年，IBM公司的深藍(lán)超級(jí)計(jì)算機(jī) 已經(jīng)能夠打敗國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。而機(jī)器翻譯到現(xiàn)在仍無(wú)法與人類翻譯水平相比，從此可以看出自然語(yǔ)言處理有多么困難! 一句話總結(jié)就是，語(yǔ)言是文明的標(biāo)志，是人類思維邏輯和情感線索的載體，自然語(yǔ)言處理正是人工智能的最高境界。 （1）單詞的邊界界定 在口語(yǔ)中，詞與詞之間通常是連貫的，而界定字詞邊界通常使用的辦法是取用能讓給定的上下文最為通順且在文法上無(wú)誤的一種最佳組合。在書(shū)寫上，漢語(yǔ)也沒(méi)有詞與詞之間的邊界。 （2）詞義的消歧 許多字詞不單只有一個(gè)意思，因而我們必須選出使句意最為通順的解釋。 （3）句法的模糊性 自然語(yǔ)言的文法通常是模棱兩可的，針對(duì)一個(gè)句子通?？赡軙?huì)剖析（Parse）出多棵剖析樹(shù)（Parse Tree），而我們必須要仰賴語(yǔ)意及前后文的資訊才能在其中選擇一棵最為適合的剖析樹(shù)。 （4）有瑕疵的或不規(guī)范的輸入 例如語(yǔ)音處理時(shí)遇到外國(guó)口音或地方口音，或者在文本的處理中處理拼寫，語(yǔ)法或者光學(xué)字符識(shí)別（OCR）的錯(cuò)誤。 （5）語(yǔ)言行為與計(jì)劃 句子常常并不只是字面上的意思，例如，“你能把鹽遞過(guò)來(lái)嗎”，一個(gè)好的回答應(yīng)當(dāng)是把鹽遞過(guò)去，在大多數(shù)上下文環(huán)境中，“能”將是糟糕的回答，雖說(shuō)回答“不”或者“太遠(yuǎn)了我拿不到”也是可以接受的。再者，如果一門課程去年沒(méi)開(kāi)設(shè)，對(duì)于提問(wèn)“這門課程去年有多少學(xué)生沒(méi)通過(guò)？”回答“去年沒(méi)開(kāi)這門課”要比回答“沒(méi)人沒(méi)通過(guò)”好。 （1）NLU 旨在讓機(jī)器理解自然語(yǔ)言形式的文本內(nèi)容。 從 NLU 處理的文本單元來(lái)講，可以分為詞(term)、句子(sentence)、文檔(document)三種不同的類型： ---詞層面的基礎(chǔ) NLU 領(lǐng)域包括分詞(漢語(yǔ)、緬甸語(yǔ)、泰語(yǔ)等非拉丁語(yǔ)系語(yǔ)言需要)、詞性標(biāo)注（名詞、動(dòng)詞、形容詞等）、命名實(shí)體識(shí)別（人物、機(jī)構(gòu)、地點(diǎn)等）和實(shí)體關(guān)系提?。ɡ缛宋?出生地關(guān)系、公司-所在地關(guān)系、公司收購(gòu)關(guān)系等）； ---句子層面的基礎(chǔ) NLU 領(lǐng)域包括句法結(jié)構(gòu)解析（獲取句子的句法結(jié)構(gòu)）和依存關(guān)系解析（獲取句子組成部分的依賴關(guān)系）； ---文檔層面的基礎(chǔ) NLU 領(lǐng)域包含情感分析（分析一篇文檔的情感傾向）和主題建模（分析文檔內(nèi)容的主題分布）。 （2）與NLU不同，NLG旨在讓機(jī)器根據(jù)確定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、文本、音視頻等生成人類可以理解的自然語(yǔ)言形式的文本。根據(jù)數(shù)據(jù)源的類型，NLG可以分為三類： ---Text to text NLG，主要是對(duì)輸入的自然語(yǔ)言文本進(jìn)行進(jìn)一步的處理和加工，主要包含文本摘要（對(duì)輸入文本進(jìn)行精簡(jiǎn)提煉）、拼寫檢查（自動(dòng)糾正輸入文本的單詞拼寫錯(cuò)誤）、語(yǔ)法糾錯(cuò)（自動(dòng)糾正輸入文本的句法錯(cuò)誤）、機(jī)器翻譯（將輸入文本的語(yǔ)義以另一種語(yǔ)言表達(dá)）和文本重寫（以另一種不同的形式表達(dá)輸入文本相同的語(yǔ)義）等領(lǐng)域； ---Data to text NLG，主要是根據(jù)輸入的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成易讀易理解的自然語(yǔ)言文本，包含天氣預(yù)報(bào)（根據(jù)天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)生成概括性的用于播報(bào)的文本）、金融報(bào)告（自動(dòng)生成季報(bào)/年報(bào)）、體育新聞（根據(jù)比分信息自動(dòng)生成體育新聞）、人物簡(jiǎn)歷（根據(jù)人物結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成簡(jiǎn)歷）等領(lǐng)域的文本自動(dòng)生成； ---Vision to text NLG，主要是給定一張圖片或一段視頻，生成可以準(zhǔn)確描述圖片或視頻（其實(shí)是連續(xù)的圖片序列）語(yǔ)義信息的自然語(yǔ)言文本。 下面重點(diǎn)說(shuō)下NLG 技術(shù)的能力邊界： NLG 技術(shù)，一個(gè)核心在于NL，即自然語(yǔ)言形式的文本，更易于普通人閱讀；另一個(gè)核心在于G，即生成，但不是創(chuàng)作，不涉及深入地分析、提煉和推理。 在 Text to text NLG 中，本質(zhì)上是將輸入文本進(jìn)行處理，映射到一個(gè)語(yǔ)義向量空間中，然后再用輸出文本來(lái)表達(dá)同樣的語(yǔ)義，而這一過(guò)程中語(yǔ)義信息本身并沒(méi)有經(jīng)過(guò)進(jìn)一步加工。 Data to text NLG 的目的是將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)嵌入自然語(yǔ)言文本中，便于普通人的快速閱讀，即使有一些看似推理的結(jié)果（例如天氣預(yù)報(bào)中根據(jù)下周七天的天氣數(shù)據(jù)，輸出「未來(lái)一周大部分時(shí)間晴好，僅周三有短時(shí)小雨」這樣的文本），其實(shí)也是人為定義了新的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)字段。 Vision to text NLG 中也是如此，只是用自然語(yǔ)言文本來(lái)表達(dá)原先圖像表達(dá)的語(yǔ)義，也不涉及語(yǔ)義的進(jìn)一步加工。 換句話說(shuō)，目前的 NLG 技術(shù)并不能實(shí)現(xiàn)人類的「寫作」過(guò)程 - 其中包括對(duì)大量輸入信息的理解、提煉、分析、推理和重組，而僅能夠給出輸入信息（文本、數(shù)據(jù)和圖像）的自然語(yǔ)言形式的表示。 NLG 技術(shù)生成的文本，單篇文本看起來(lái)會(huì)非常規(guī)范和優(yōu)質(zhì)，但把大量的生成文本放在一起，就會(huì)感覺(jué)出濃濃的機(jī)器味兒 - 更為模式化且缺少靈活性。 NLP是AI的最大瓶頸，語(yǔ)言生成是NLP的最前沿

7，50元荷蘭幣大概是人民幣多少

人民幣兌荷蘭盾當(dāng)日即時(shí)匯率計(jì)算1 荷蘭盾(NLG) = 3.3779 人民幣(CNY)50 荷蘭盾(NLG) = 168.8974 人民幣(CNY)
荷蘭目前的貨幣是歐元 10000歐元今天等于人民幣88039元

8，自然語(yǔ)言生成概述

近些時(shí)間以來(lái)，工作內(nèi)容總圍繞著自然語(yǔ)言生成（NLG）方向展開(kāi)。近些時(shí)間，在NLP（自然語(yǔ)言處理）大熱的當(dāng)下，NLG這個(gè)方向也漸漸受到關(guān)注與發(fā)展。其實(shí)，自然語(yǔ)言生成（NLG）和自然語(yǔ)言理解（NLU）都是自然語(yǔ)言處理的分支，我們通常所說(shuō)的自然語(yǔ)言處理主要是關(guān)注自然語(yǔ)言理解這塊兒，從表面看NLG和NLU是一對(duì)逆過(guò)程，NLU主要關(guān)注點(diǎn)在于以人類語(yǔ)言（自然語(yǔ)言）作為輸入，處理后輸出機(jī)器可讀的語(yǔ)義表示；而NLG則是將語(yǔ)義信息以人類可讀的自然語(yǔ)言形式進(jìn)行表達(dá)，選擇并執(zhí)行一定的語(yǔ)法和語(yǔ)義規(guī)則生成自然語(yǔ)言文本。但實(shí)際上，二者的側(cè)重點(diǎn)不同，NLU實(shí)際上是使文本的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義逐步清晰的過(guò)程，而NLG的研究重點(diǎn)是確定哪些內(nèi)容是滿足用戶需要必須生成的，哪些內(nèi)容是冗余的。【1】雖然側(cè)重點(diǎn)不同，但是二者在NLP這一領(lǐng)域內(nèi)存在著諸多共同點(diǎn)：1、二者均以語(yǔ)言模型研究為基礎(chǔ)；2、二者需要使用語(yǔ)法規(guī)則；3、二者都需要解決指代、省略等語(yǔ)用問(wèn)題等。二者在實(shí)際使用中，很多時(shí)候相互依賴、相互依存，存在于同一系統(tǒng)的不同階段，發(fā)揮著不同的作用。 就像我們研究NLU（我們期望機(jī)器能夠理解我們?nèi)祟惖恼Z(yǔ)言）一樣，我們也期望機(jī)器能像人類一樣，能夠生成高質(zhì)量的人類可讀的文本（語(yǔ)音）信息，NLG是實(shí)現(xiàn)這一目的的關(guān)鍵技術(shù)。根據(jù)文本的長(zhǎng)短，NLG可分為句子生成和篇章生成。比如，在聊天機(jī)器人、Image caption中，我們多根據(jù)上下文生成句子；而寫稿機(jī)器人、文案創(chuàng)作等場(chǎng)景中，我們就以篇幅形式的段落文本生成為主要形式。 根據(jù)輸入信息的不同，NLG又可分為：數(shù)據(jù)到文本的生成、文本到文本的生成、意義到文本的生成、圖像到文本的生成等。如果了解encoder-decoder框架，其實(shí)這里也可以這樣理解，我們把不同形式的輸入編碼成某種意義，這樣就把不同的輸入的編碼過(guò)程作為上游任務(wù)，或者稱為語(yǔ)義信息的提??；而后續(xù)就作為下游任務(wù)，統(tǒng)一為意義到文本的生成。在實(shí)際應(yīng)用中，諸如翻譯、摘要等都屬于文本到文本的生成，而這一方面的研究又最為突出；圖像到文本的生成主要應(yīng)用于圖片描述；數(shù)據(jù)到文本的生成應(yīng)用也頗廣，比如新聞生成、文案生成等等。每項(xiàng)技術(shù)都極具應(yīng)用價(jià)值并充滿挑戰(zhàn)，近些年在NLP以及AI領(lǐng)域均有相當(dāng)多的前沿研究，而且部分研究已經(jīng)應(yīng)用到工業(yè)應(yīng)用之中。 NLG技術(shù)在系統(tǒng)的研究及使用中積累了諸多經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)驗(yàn)證及總結(jié)，下面對(duì)其架構(gòu)及方法作一概括。 NLG 系統(tǒng)的主要架構(gòu)可分為流線型（pipeline）和一體化型（integrated）兩種，流線型的NLG系統(tǒng)由幾個(gè)不同的模塊組成，各個(gè)模塊之間不透明、相互獨(dú)立，交互僅限于輸入輸出；而一體化的NLG系統(tǒng)各模塊之間是相互作用、共同工作的，更符合人腦的思維過(guò)程，但是實(shí)現(xiàn)較為困難。所以，在實(shí)際應(yīng)用中較為常用的是流線型NLG系統(tǒng)。 如上圖所示，典型的三階段式的NLG系統(tǒng)被劃分為文本規(guī)劃、句子規(guī)劃、句法實(shí)現(xiàn)3個(gè)模塊。其中，文本規(guī)劃決定文本要說(shuō)什么（what）；句法實(shí)現(xiàn)決定怎么說(shuō)（how）；句子規(guī)劃則負(fù)責(zé)讓句子更加連貫。 雖然NLG已應(yīng)用于許多實(shí)踐當(dāng)中，但目前對(duì)NLG的研究進(jìn)展遠(yuǎn)不如NLU。所以，在NLG技術(shù)發(fā)展的歷史過(guò)程中，主要包括基于模板的NLG和基于深度學(xué)習(xí)的NLG方法。 1、基于模板的NLG NLG模板由句子模板和詞匯模板組成。句子模板包括若干個(gè)含有變量的句子，詞匯模板則是句子模板中變量對(duì)應(yīng)的所有可能的值。為方便理解，下面引用文獻(xiàn)【1】中的一個(gè)例子： <center>詢問(wèn)天氣場(chǎng)景中的句子模板</center> <center>詢問(wèn)天氣場(chǎng)景中的詞匯模板</center> 實(shí)際工作中，基于模板的NLG技術(shù)在項(xiàng)目初期使用較多，由于其可控性，對(duì)于語(yǔ)言較為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)暮芏囝I(lǐng)域中使用極為普遍。 2、基于深度學(xué)習(xí)的NLG 伴隨深度學(xué)習(xí)的熱潮，以及機(jī)器翻譯相關(guān)研究的快速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的NLG技術(shù)也有了較為突出的進(jìn)展。尤其是encoder-decoder框架的流行，使得該框架下的seq2seq技術(shù)也得到了快速發(fā)展，尤其是18年末Bert的提出，將NLP研究推上了一個(gè)新的高度。基于深度學(xué)習(xí)的NLG任務(wù)也是使用seq2seq體系結(jié)構(gòu)，我們這里主要聊一下data2text這種生成任務(wù)，根據(jù)輸入信息的區(qū)別，其過(guò)程分為訓(xùn)練階段和生成階段。 （1） Training階段。在訓(xùn)練階段，encoder和decoder都需要輸入信息。encoder端的輸入為結(jié)構(gòu)化或者半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)信息，decoder端的輸入為encoder端輸入信息所對(duì)應(yīng)的文本信息，也可簡(jiǎn)單的理解為序列標(biāo)簽信息，直觀地可以看出，training階段是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)。encoder負(fù)責(zé)將輸入編碼成一條語(yǔ)義向量C，然后語(yǔ)義向量C作為decoder的初始狀態(tài)參與decoder進(jìn)行解碼預(yù)估。 （2）Generation階段。在生成階段，decoder端不再需要外部輸入信息，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)需稍作改造，后一位的輸入為前一時(shí)間步的輸出，也就是構(gòu)建RNNLM（RNN語(yǔ)言模型）。 基于上述的描述，這里對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的data2text生成做一個(gè)簡(jiǎn)要的總結(jié)。 了解了上一部分的NLG體系結(jié)構(gòu)，下面對(duì)NLG相關(guān)任務(wù)進(jìn)行探討。通常，通過(guò)將輸入數(shù)據(jù)分解成若干個(gè)子問(wèn)題來(lái)解決將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成輸出文本的NLG問(wèn)題。通過(guò)對(duì)多數(shù)NLG系統(tǒng)總結(jié)，我們可以大致把NLG的任務(wù)分為： （1）確定內(nèi)容：決定即將構(gòu)建的文本中應(yīng)該包含哪些信息；作為生成過(guò)程的第一步，NLG系統(tǒng)需要決定哪些信息應(yīng)該包含在正在構(gòu)建的文本中，哪些不應(yīng)該包含在其中。該部分最大的進(jìn)步應(yīng)該算是對(duì)齊機(jī)制的提出，解決了如何自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和文本之間的對(duì)齊關(guān)系的問(wèn)題。 （2）文本結(jié)構(gòu)：確定文本中呈現(xiàn)信息的順序；在確定了要傳遞什么消息之后，NLG系統(tǒng)需要決定它們向讀者呈現(xiàn)的順序。 （3）句子聚合：決定在單個(gè)句子中呈現(xiàn)哪些信息；并非文本計(jì)劃中的每一信息都需要用一個(gè)單獨(dú)的句子來(lái)表達(dá)；通過(guò)將多條消息組合成一個(gè)句子，使得生成的文本變得更流暢、更具可讀性。盡管也有一些情況認(rèn)為應(yīng)避免聚合，總的來(lái)說(shuō)，聚合很難定義，也很難實(shí)現(xiàn)，我們可以用各種方式解釋，比如從冗余消除到語(yǔ)言結(jié)構(gòu)組合。這里對(duì)上述語(yǔ)言進(jìn)行“聚合”一下，就是如何用言簡(jiǎn)意賅的話語(yǔ)準(zhǔn)確表達(dá)想要表達(dá)的語(yǔ)言信息。 （4）詞匯化：找到正確單詞或短語(yǔ)來(lái)表達(dá)信息；即用什么詞或短語(yǔ)來(lái)表達(dá)消息的構(gòu)建塊。通常情況下，上下文約束在這里也扮演著重要的角色，所以這一點(diǎn)在中文NLG任務(wù)中尤為突出。 （5）引用表達(dá)式生成：選擇單詞和短語(yǔ)以標(biāo)識(shí)域?qū)ο?；這種特征表明與詞匯化有著密切的相似性，但本質(zhì)上的區(qū)別在于，引用表達(dá)式生成是一項(xiàng)“識(shí)別任務(wù)，系統(tǒng)需要傳遞足夠的信息來(lái)區(qū)分一個(gè)域?qū)嶓w和其他域?qū)嶓w”。這一個(gè)task好抽象，白話解釋一下，詞匯化階段主要是選用合適的詞或短語(yǔ)表達(dá)上下文相關(guān)的語(yǔ)義信息，而引用表達(dá)式生成階段的任務(wù)首先是識(shí)別要表達(dá)的對(duì)象，然后用合適的詞或短語(yǔ)表示它。 （6）語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)：將所有單詞和短語(yǔ)組合成格式良好的句子。這項(xiàng)任務(wù)涉及到對(duì)句子的成分進(jìn)行排序，以及生成正確的形態(tài)形式，通常還需要插入功能詞（如助動(dòng)詞和介詞）和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等。上部分提到的NLG方法準(zhǔn)確的說(shuō)應(yīng)該就是這里的語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)方法。再來(lái)個(gè)模板表達(dá)的例子， 下面引用一段話來(lái)總結(jié)一下上述幾個(gè)任務(wù)之間的邏輯關(guān)系。這些任務(wù)可以從“早期”決策過(guò)程（向讀者傳達(dá)哪些信息？）到“后期”（在特定句子中使用哪些單詞，以及如何將它們按正確的順序排列？）的決策過(guò)程的角度來(lái)考慮。在這里，我們通過(guò)區(qū)分更傾向于數(shù)據(jù)的選擇（例如說(shuō)什么）和具有越來(lái)越語(yǔ)言性的選擇（例如，詞匯化或?qū)崿F(xiàn)）來(lái)指代“早期”和“后期”任務(wù)【3】。 對(duì)于最終生成結(jié)果的評(píng)價(jià)細(xì)分為線下評(píng)價(jià)和線上評(píng)價(jià)。 線下評(píng)價(jià)是為了對(duì)文本本身的質(zhì)量作出量化。如何對(duì)生成的文本進(jìn)行評(píng)價(jià)也是文本生成研究中重要的一環(huán)。Gkatzia[5]總結(jié)2005年到2014年間的常用的針對(duì)文本生成的評(píng)價(jià)方法，將其分為內(nèi)在評(píng)價(jià)和外在評(píng)價(jià)方法。其中內(nèi)在評(píng)價(jià)關(guān)注文本的正確性、流暢度和易理解性。常見(jiàn)的內(nèi)在評(píng)價(jià)方法又可分為兩類:第一種是借鑒翻譯、摘要中基于數(shù)據(jù)的方式，采用BLEU、NIST和ROUGE等方法從數(shù)據(jù)角度進(jìn)行自動(dòng)化評(píng)價(jià)，通過(guò)計(jì)算生成文本和訓(xùn)練文本間的相似度來(lái)衡量生成質(zhì)量；第二中是專家模式。通過(guò)人工評(píng)價(jià)，從有用性等對(duì)文本進(jìn)行打分。外在評(píng)價(jià)則關(guān)注生成文本在實(shí)際應(yīng)用中的可用性，這方面我們主要是在前面內(nèi)在評(píng)價(jià)方式中設(shè)定相應(yīng)閾值，以獲取較好效果的文本，必要時(shí)再做人工review。 線上評(píng)價(jià)則是業(yè)務(wù)導(dǎo)向，我們的直接指標(biāo)便是點(diǎn)擊率或者APP進(jìn)入率，根據(jù)對(duì)這些指標(biāo)判斷是否達(dá)到預(yù)期點(diǎn)擊率的提升或者實(shí)際的營(yíng)銷效果。 本文對(duì)自然語(yǔ)言生成作了概要性的描述，由于該領(lǐng)域在實(shí)際應(yīng)用中并不成熟，相關(guān)研究及實(shí)現(xiàn)與自然語(yǔ)言理解方向相差甚遠(yuǎn)，但是近些時(shí)候隨著NLP整體發(fā)展的進(jìn)步，以及諸多工業(yè)界的現(xiàn)實(shí)需求，NLG的相關(guān)研究及工程實(shí)現(xiàn)也受到了諸多關(guān)注。 由于理解及知識(shí)的偏差，文中或多或少存在不當(dāng)之處，歡迎批評(píng)指正，也希望能與更多在此方向研究或有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的牛人共同探討學(xué)習(xí)。 【1】自然語(yǔ)言處理實(shí)踐：聊天機(jī)器人技術(shù)原理與應(yīng)用 【2】Survey of the state of the art in nature language generation——core tasks, applications and evaluation 【3】Learning Neural Templates for Text Generation，Wiseman, Shieber, Rush; EMNLP 2018 【4】萬(wàn)小軍,馮巖松,孫薇薇. 文本自動(dòng)生成研究進(jìn)展與趨勢(shì). CCF 中文信息技術(shù)專業(yè)委員會(huì) 【5】 Gkatzia D, Mahamood S. A Snapshot of NLG Evaluation Practices 2005-2014[C]//Proceedings of ENLG. 2015. 【6】 Reiter E. An architecture for data-to-text systems[C]//Proceedings of the Eleventh European Workshop on Natural Language Generation. Association for Computational Linguistics, 2007: 97-104.

9，RootWIN32Agentnlg是什么病毒有那些壞處怎么處置

建議用金山清理專家，清除木馬、蠕蟲(chóng)和惡意軟件能力也很強(qiáng)，也能修復(fù)系統(tǒng)。操作很方便。不用擔(dān)心兼容性問(wèn)題，他與殺毒軟件的機(jī)制完全不同的，類似瑞星的卡卡，但我覺(jué)得卡卡沒(méi)有他那么好用。 http://buy.duba.net/download/index.shtml#kas

10，n lg n 106 怎么算

nlg2=10^6n=[10^6]/[lg2]
n=10^6/lg2,無(wú)法更化簡(jiǎn)
N=10000
該等于9吧 lg（10x10）=2 lg10=1
lg就是log10 所以nlog10 2=10^6所以剩下來(lái)你自己算一下咯
文章TAG：nlgNLG和FRF是哪兩個(gè)國(guó)家的貨幣

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