神经网络在机器学习中至关重要，因为它们擅长解决传统算法难以解决的复杂问题。它们能够从原始数据中学习分层表示，使其对图像、文本和音频等非结构化数据非常有效。与基于规则的系统不同，神经网络可以从示例中概括出来，从而实现图像识别，语言翻译和语音处理等任务。它们的灵活性和可扩展性使它们能够适应广泛的应用，从预测股票价格到自动驾驶。
哪种机器学习技术最适合分类？
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自然语言处理（NLP）的商业利益有哪些？
NLP面临着几个挑战，其中许多源于人类语言固有的复杂性和多样性。一个重大的挑战是歧义-一个单词或短语可以根据上下文具有多个含义。例如，单词 “银行” 可以指金融机构或河流的边缘。解决这种歧义需要理解上下文的复杂模型。
另一个挑战是处理讽刺
数据治理如何解决人工智能中的伦理问题？
数据治理在解决与人工智能（AI）相关的伦理问题中起着至关重要的作用，它通过建立框架和指南来规范数据的收集、管理和使用。这种结构化的方法确保了用于AI系统的数据得到负责任的处理，促进了透明度和问责制。通过在数据隐私、同意和安全性方面制定明确的
CoreNLP与其他NLP框架相比如何？
文本摘要是一项NLP任务，它将较长的文本压缩为较短的版本，同时保留其主要思想。有两种主要方法: 提取摘要和抽象摘要。提取方法从原始文本中识别和提取关键句子或短语，而抽象方法以自然语言生成摘要，可能会重新措辞和合成内容。
例如，新闻文章的摘