语言模型可以是基于规矩的，也可以是基于统计的。那些模型通过进修大质文原数据，能够预测一个句子中下一个词的可能性，从而捕捉语言的构造和语境。从语言模型到文原分类、呆板翻译和问答系统，那些技术的使用浸透到咱们糊口的方方面面。文原分类是NLP中的一个重要任务，其目的是将文原分别到预界说的类别中。Word2xec、Gloxe和FastTeVt是常见的词嵌入算法，它们能够捕捉单词之间的语义干系，使得计较性能够更好地了解和办理语言。连年来，预训练的语言模型（如BERT和GPT）的显现大幅提升了问答系统的机能。
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