Kategorie
Bei der Klassifizierung werden Textdaten vordefinierten Kategorien zugeordnet. In NLP kann dies die Identifizierung von Spam, die Stimmungsanalyse oder die Themenklassifizierung umfassen. scikit-learn ist eine beliebte Python-Bibliothek, die eine Reihe von ML-Algorithmen für die Klassifizierung bereitstellt, wie z. B. Support Vector Machines (SVM) und Naive Bayes. Durch die Verwendung eines trainierten Modells zur Klassifizierung neuer Texte können wir Aufgaben „automatisieren“, die zuvor eine manuelle Ausführung erforderten. Clustering
Clustering ist eine unbeaufsichtigte Lerntechnik
Technik, mit der Datenpunkte in verschiedene Kategorien gruppiert werden, ohne die Kategorien vorab zu definieren. Im NLP kann Clustering verwendet werden, um Muster und Themen in Texten zu identifizieren, beispielsweise um verschiedene Themen in einem Textkorpus zu entdecken oder Kundenrezensionen zu gruppieren. scikit-learn bietet eine breite Palette von Clustering-Algorithmen wie K-Means-Clustering und hierarchisches Clustering.Informationsextraktion
Bei der Informationsextraktion werden strukturierte Daten aus Text extrahiert. Im NLP kann dies das Extrahieren von Ereignissen, Entitäten oder Beziehungen umfassen. spaCy ist eine Python
-Bibliothek zur Informationsextraktion. Es stellt ein vorab trainiertes Modell bereit, das verschiedene Entitätstypen wie Personen, Orte und Organisationen erkennen kann. Durch die Verwendung einer Kombination aus Regeln und ML-Algorithmen können wir wertvolle Informationen aus unstrukturiertem Text extrahieren.Anwendungsfälle
Spam-Erkennung:
Trainieren Sie ML-Modelle mithilfe gekennzeichneter Datensätze, um die Genauigkeit zu verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMaschinelles Lernen ermöglicht die Verarbeitung natürlicher Sprache in Python: Klassifizierung, Clustering und Informationsextraktion. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
