以下是自然语言处理基础知识的快速演练。以及 NLP API 如何处理人类语音： 1 您输入的搜索短语。 搜索框中的单词被分解为更小的语义单元（例如，单词、短语和从句） 2 然后，每个语义单元中的单词根据它们的 . 和 . 进行标记。然后减少词性，例如动词、名词、副词、形容词等3个单词。
到它们的根形式
到它们的根形式，使它们标准化 4 之后，很少添加到 的单词。不删除任何信息 5 然后将算法（例如 BERT 和 MUM）应用于 .已收集的数据 一些算法使用基于规则的方法，而另一些算法则使用基于规则的方法。应用统计方法 MUM 使用后者 Google BERT NLP API 不仅仅是 .也可以在搜索查询中找到单词的含义。
分析上下文
分析整个搜索短语的上下文以及所 facebook 数据库 有单词的关系。在该短语或句子中，BERT 代表来自 Transformers 它分析的双向编码器表示。搜索词之前和之后的词；因此它是双向的。建立这些单词的关系，从而使 BERT 能够更好地理解 的上下文。整个句子 “变压器”这个词怎么样？在机器学习中，变压器指的是 .
算法的一部分
可以改变单词序列的算法的一部分这 优秀的员工能够做更多的事情 给出了 。谷歌人工智能能够知道哪些单词更重要它可以重新排列。单词顺序而不丢失句子的实际含义较新的谷歌人工智能。 MUM 所使用的功能还具有与多任务处理和多模式功能相结合的上下文功能。从图像和其他数据类型中获取信息 真实世界性能 Google 多任务如何统一。
真实票价模型
现实世界中的模型票价？它与 BERT 相比 百慕大领先 如何？应用时。关于 COVID-19 BERT 的问答系统生成的信息准确率高达 581%。有趣的是，搜索结果中并未使用“COVID”一词。非常准确 BERT 能够有效地解释搜索词的上下文。其他研究表明，BERT 非常擅长预测缺失单词，它可以提出建议。