1樓：機智的叉燒
第乙個難點在於，很難評估目標和效果，人的理解是不一樣的。語言，尤其是中文，博大精深，而語言的理解又與每個人的閱歷，知識情況有關，於是陰陽怪氣的句子不見得人人理解都一樣，話中有話的句子也不是每個人都能心神領會，作為上一輩精英的父母們也不能全都理解「耗子尾汁」。
再說了，當女朋友說「我沒生氣」的時候，我是真不知道他生沒生氣，太難了。
回到問題，「陰陽怪氣」的句子，看多了你會覺得什麼都是陰陽怪氣，問題的邊界也就模糊了起來，模糊的也就不好解決，也不知道對錯。nlp的任務覆蓋其實挺全的，一旦問題得以明確，說不定就有什麼方式可以解決，例如基本的文字分類？
但，既然乙個東西已知是陰陽怪氣了，那還是陰陽怪氣了嗎？
2樓：壞星星是大臉貓
乙個中文特有的一些網路符號的理解。其實理解「陰陽怪氣」差不多。現在看上去效果還不太行
3樓：一擊必殺神話
總所周知，網路不是法外之地，現在基於語言技術的網際網路輿情分析系統已經能夠大規模應用了。所以大家平常一定要注意個人發言，因為你的任何發言都在影響著這個系統對你的未來評分，要是一意孤行，嘿嘿，說不定將來某乎412政變的時候你的賬號不明不白就沒了。
自然語言技術的初心是讓機器能像人一樣說話，情感分析技術也是其一項用途。如果你每一句說的都是語法通順且沒有額外特殊背景知識的真心話，和正常的網民發言差不多，那麼現在的情感分析技術完全能理解你的陰陽怪氣，但你可以選擇在自己的發言裡摻沙子來騙過機器。簡轉繁沒用，改變詞語順序一般也沒用，只有像wo這樣既通不暢的而且有對別字的發言，是人看得懂，而現有的pnl是無fa理的解。
4樓：阿良
有哪些陰陽怪氣的語錄？
對陰陽怪氣做乙個精確定義就挺難的了。那我們暫且理解陰陽怪氣就是字面意思與實際意思不太一致的話。
如果是根據一句話讓機器真實理解它的語義資訊，那抱歉機器做不到。不光陰陽怪氣的話理解不了，正常的話理解都困難。
如果能夠對文字進行正確分類就算理解的話，還是可以做到的。譬如對陰陽怪氣的話做乙個情感分析，識別它是積極的還是消極的，只要能夠提供陰陽怪氣語句的標記語料，機器就能有樣學樣，資料足夠多，分出來的效果不比人差。
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233 按我的理解 自然語言中現在最熱的Transformer，就可以當作是一種圖神經網路 Transformer tutorial Cheng Li 其實很關注這個問題。雖然自己不是做NLP的但是最近正好在看cs224思考GCN和NLP的關係CNN只能處理結構化塊狀資料的輸入和輸出 LSTM的優點...
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