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在自然语言处理(NLP)领域,将中文文本转化为数字的主流方法主要集中在预训练语言模型和子词编码技术上。这些方法能够更好地捕捉语义信息,并且在各种NLP任务中表现出色。以下是目前主流的文本编码方法:预训练语言模型通过大规模语料库进行训练,能够生成高质量的文本表示。以下是几种主流的预训练模型:特点:BERT 是一种双向 Transformer 模型,能够捕捉上下文信息。应用场景:文本分类、命名实体识别

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