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1，大自然的语言有哪些

鸟叫 水声 雷电声 很多

大自然的语言有哪些

2，数学中自然语言是什么

数学中的自然语言即是未曾被数学化的最原始最初始状态的语言或符合等。比如说某人新创造一种运算方法，这种运算方法是前人没有发现运用的，而他为了方便就自己用一种独特的符号表示，那么这个符号即是最原始的自然语言

数学中自然语言是什么

3，大自然的语言有那一些

雨中闻蝉叫，预告晴天到。 早蚯闻蝉叫，晚蚯迎雨场。 麻雀囤食要落雪。 蚂蚁垒窝要落雨。 鱼跳水，有雨来。 燕子低飞要落雨。 癞蛤蟆出洞，下雨靠得稳。 龟背潮，下雨兆。 蚯蚓爬上路，雨水乱如麻。 泥鳅静，天气晴。 猪衔草，寒潮到。 鸡迟宿，鸭欢叫，风雨不久到
鱼鲮也是，蚂蚁搬家啊

大自然的语言有那一些

4，计算机能理解自然语言吗

一、理解人类的语言； 　　二、针对所理解的内容，生成反馈内容； 　　三、用人类的自然语言表达反馈内容。　　人类的语言存在歧义性，而歧义性带来的影响始终贯穿在这三个阶段之中。现在的计算机还不能很好地处理人类语言的歧义性，因此存在各种问题。　　此处以机器翻译为例来具体说明语言歧义性引发的问题。比如，让计算机翻译一句英文“I am a boy.”，这个句子很简单。如果事先告诉计算机译文就是“我是个男孩。”的话，计算机也能够很好地完成任务。　　然而，用这种方法让计算机记住所有英文的译文是不可能的。何况，“我是个男孩。”并不总是最佳译文。若不能根据前后文生成恰当的译文，系统的实用性就会大打折扣。我们看到 boy 一词，很难联想到“服务生”这一词义，可这恰恰是在饭店场景中最恰当的译词。
哈工大这方面不是很牛么？ 我去过他们的论坛，专门搞自然语言搜索的。

5，大自然的语言有那些

云下山，地不干。 云绞云，雨淋淋。 黑云接驾，不阴就下。 云低要雨，云高转晴。 天色亮一亮，河水涨一丈。 红云变黑云，必有大雨淋。 天上豆英云，地上晒死人。 日落乌云涨，半夜听雨响。 日落胭脂红，非雨便是风。 日落云里走，雨在半夜后。 天上跑台云，地上雨淋淋。 西北起黑云，雷雨必来临。 云自东北起，必有风和雨。 有雨山戴帽，无雨山没腰。 天上鱼鳞斑，晒谷不用翻。 不怕阴雨天气久，只要西北开了口。 云向东，有雨变成风，云向南，水涟涟，云向西，下地披 衣。 时雨时晴，几天几夜不停。 乌云拦东，不下雨也有风。乱云天顶绞，风雨来不小。 朝有破紫云，午后雷雨临。 二，有关风向和天气的谚语 东风急，备斗笠。 风静闷热，雷雨强烈。 急雨易晴，慢雨不开。 雨后生东风，未来雨更凶。 雨前有风雨不久，雨后无风雨不停。 不刮东风不雨，不刮西风不晴。 三、有光，电、声现象与天气的谚语 星星密，雨滴滴。 星星稀，好天气。 星星明，来日晴。 星星眨眼，有雨不起。 直闪雨小，横闪雨大。 炸雷雨小，闷雷雨大。 雷轰天顶，虽雨不猛。 雷轰天边，大雨连天。 小暑一声雷，倒转做黄梅。 南闪火开门，北闪有雨临。 四、有关生物反应与天气的谚语 泥鳅跳，雨来到。 泥鳅静，天气晴。 青蛙叫，大雨到。 鸡进笼晚兆阴雨。 燕子低飞要落雨。 蚂蚁搬家早晚要下。 蜜蜂归窠迟，来日好天气。 鱼儿出水跳，风雨就来到。 蜻蜓飞得低，出门带 笠。 黑蜻蜓乱，天气要旱。 扑地烟，雨连天。 水缸穿裙，大雨淋淋。 咸物返潮天将雨。 柱石脚下潮有雨。 草灰结成饼，天有风雨临。 水里泛青苔，天有风雨来。

6，大数据都需要什么技术

1、数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2、数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。4、数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。6、数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

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