Peranti teknologi
AI
Konsep pemprosesan bahasa semula jadi yang penting: pemodelan vektor dan prapemprosesan teks
Konsep pemprosesan bahasa semula jadi yang penting: pemodelan vektor dan prapemprosesan teks
Pemodelan vektor dan prapemprosesan teks ialah dua konsep utama dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Pemodelan vektor ialah kaedah menukar teks kepada perwakilan vektor, menangkap maklumat semantik teks dengan memetakan perkataan, ayat atau dokumen dalam teks ke dalam ruang vektor berdimensi tinggi. Perwakilan vektor ini boleh digunakan dengan mudah sebagai input kepada pembelajaran mesin dan algoritma pembelajaran mendalam. Walau bagaimanapun, sebelum pemodelan vektor, satu siri operasi prapemprosesan diperlukan pada teks untuk meningkatkan kesan pemodelan. Prapemprosesan teks termasuk langkah-langkah seperti mengalih keluar hingar, menukar kepada huruf kecil, pembahagian perkataan, mengalih keluar perkataan henti dan stemming. Langkah-langkah ini bertujuan untuk membersihkan data teks, mengurangkan hingar dan maklumat berlebihan sambil mengekalkan kandungan semantik yang berguna. Pemodelan vektor dan teks
Pemodelan vektor ialah kaedah menukar teks kepada perwakilan vektor supaya teks boleh dianalisis dan diproses menggunakan model matematik. Dalam pendekatan ini, setiap teks diwakili sebagai vektor, di mana setiap dimensi vektor sepadan dengan ciri tertentu. Dengan menggunakan model beg-of-words, setiap perkataan boleh diwakili sebagai dimensi dan kejadian perkataan yang diwakili secara berangka. Kaedah ini menjadikan teks boleh dikira, supaya operasi seperti pengelasan teks, pengelompokan dan pengiraan persamaan boleh dilakukan. Dengan menukar teks kepada vektor, kita boleh menggunakan pelbagai algoritma dan model untuk menganalisis data teks untuk mendapatkan maklumat berguna tentang kandungan teks. Kaedah ini digunakan secara meluas dalam pemprosesan bahasa semula jadi dan pembelajaran mesin, dan boleh membantu kami lebih memahami dan menggunakan sejumlah besar data teks.
Prapemprosesan teks ialah proses pemprosesan teks sebelum pemodelan vektor. Ia direka bentuk untuk menjadikan teks lebih sesuai untuk pengvektoran dan meningkatkan ketepatan operasi seterusnya. Beberapa aspek prapemprosesan teks termasuk:
Pembahagian perkataan: Pisahkan teks kepada perkataan individu.
Hentikan penapisan perkataan: alih keluar beberapa perkataan biasa, seperti "daripada", "了", "是", dll. Perkataan ini biasanya tidak begitu membantu untuk analisis teks.
Lemmatisasi dan stemming: Pulihkan bentuk atau variasi perkataan yang berbeza kepada bentuk asalnya, seperti memulihkan "berlari" kepada "berlari".
Teks bersih: Alih keluar beberapa aksara bukan teks dalam teks, seperti tanda baca, nombor, dsb.
Bina perbendaharaan kata: Kira perkataan dalam semua teks mengikut peraturan tertentu untuk membentuk perbendaharaan kata untuk memudahkan operasi vektorisasi seterusnya.
Hubungan antara pemodelan vektor dan prapemprosesan teks adalah rapat. Prapemprosesan teks boleh menyediakan data yang lebih cekap dan tepat untuk pemodelan vektor, sekali gus meningkatkan kesan pemodelan vektor. Sebagai contoh, sebelum pemodelan vektor, teks perlu dibahagikan, yang boleh membahagikan teks kepada perkataan individu untuk memudahkan operasi vektorisasi berikutnya. Selain itu, lemmatisasi dan stemming boleh memulihkan bentuk perkataan yang berbeza kepada bentuk asalnya, mengurangkan ciri berulang dan meningkatkan ketepatan vektorisasi.
Ringkasnya, pemodelan vektor dan prapemprosesan teks ialah dua konsep penting dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi. Prapemprosesan teks boleh menyediakan data yang lebih cekap dan tepat untuk pemodelan vektor, sekali gus meningkatkan kesan pemodelan vektor. Pemodelan vektor boleh menukar teks kepada perwakilan vektor untuk memudahkan pelbagai analisis teks dan operasi pemprosesan. Kedua-dua konsep ini mempunyai aplikasi yang luas dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, seperti analisis sentimen, klasifikasi teks, pengelompokan teks, pencarian maklumat, dll.
Atas ialah kandungan terperinci Konsep pemprosesan bahasa semula jadi yang penting: pemodelan vektor dan prapemprosesan teks. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1669
14
1428
52
1329
25
1273
29
1256
24
15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen
Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model
Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru
Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar
Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini
Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
Adakah Flash Attention stabil? Meta dan Harvard mendapati bahawa sisihan berat model mereka berubah-ubah mengikut urutan magnitud
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR bekerjasama dengan Harvard untuk menyediakan rangka kerja penyelidikan baharu untuk mengoptimumkan bias data yang dijana apabila pembelajaran mesin berskala besar dilakukan. Adalah diketahui bahawa latihan model bahasa besar sering mengambil masa berbulan-bulan dan menggunakan ratusan atau bahkan ribuan GPU. Mengambil model LLaMA270B sebagai contoh, latihannya memerlukan sejumlah 1,720,320 jam GPU. Melatih model besar memberikan cabaran sistemik yang unik disebabkan oleh skala dan kerumitan beban kerja ini. Baru-baru ini, banyak institusi telah melaporkan ketidakstabilan dalam proses latihan apabila melatih model AI generatif SOTA Mereka biasanya muncul dalam bentuk lonjakan kerugian Contohnya, model PaLM Google mengalami sehingga 20 lonjakan kerugian semasa proses latihan. Bias berangka adalah punca ketidaktepatan latihan ini,
