Peranti teknologi
AI
Aplikasi dan analisis teknologi pengekstrakan ciri pokok kebergantungan dalam pemprosesan bahasa semula jadi
Aplikasi dan analisis teknologi pengekstrakan ciri pokok kebergantungan dalam pemprosesan bahasa semula jadi
Pengestrakan ciri pokok kebergantungan ialah teknik yang biasa digunakan dalam pemprosesan bahasa semula jadi untuk mengekstrak ciri berguna daripada teks. Pohon kebergantungan ialah alat yang mewakili kebergantungan tatabahasa antara perkataan dalam ayat. Artikel ini akan memperkenalkan konsep, aplikasi dan teknik pengekstrakan ciri pokok kebergantungan.
Pokok kebergantungan ialah graf akiklik berarah yang mewakili hubungan kebergantungan antara perkataan. Dalam pepohon kebergantungan, setiap perkataan ialah nod dan setiap kebergantungan ialah kelebihan terarah. Kebergantungan boleh menjadi hasil daripada tugasan seperti penandaan sebahagian daripada pertuturan, pengecaman entiti bernama, analisis sintaksis, dsb. Pokok kebergantungan boleh digunakan untuk mewakili struktur tatabahasa antara perkataan dalam ayat, termasuk hubungan subjek-predikat, hubungan kata kerja-objek, klausa atribut, dsb. Ciri tatabahasa dalam ayat boleh diekstrak dengan menganalisis pepohon kebergantungan, dan ciri ini boleh digunakan untuk pelbagai tugas dalam pemprosesan bahasa semula jadi, seperti klasifikasi teks, analisis sentimen, pengecaman entiti bernama, dsb.
Pengeluaran ciri pokok kebergantungan ialah teknik yang digunakan untuk mengekstrak ciri berguna daripada pokok kebergantungan. Teknologi ini boleh mengvektorkan ayat, yang kemudiannya boleh digunakan untuk latihan dan inferens model pembelajaran mesin. Idea asasnya adalah untuk mewakili setiap perkataan sebagai vektor, dan kemudian menggabungkan vektor ini menjadi perwakilan vektor bagi keseluruhan ayat. Perwakilan vektor ini sesuai untuk pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi, seperti klasifikasi teks, analisis sentimen, pengiktirafan entiti bernama, dsb.
Langkah utama pengekstrakan ciri pokok kebergantungan termasuk aspek berikut:
Pembinaan pokok kebergantungan dicapai dengan melakukan pembahagian perkataan, penandaan sebahagian daripada pertuturan dan analisis sintaksis teks. Antaranya, algoritma analisis sintaks yang biasa digunakan termasuk analisis berasaskan peraturan, analisis berasaskan statistik dan analisis berasaskan pembelajaran mendalam.
2 Pengekstrakan ciri: Dalam pepohon kebergantungan, setiap nod perkataan mempunyai beberapa atribut, seperti sebahagian daripada pertuturan, kebergantungan, dsb., yang boleh diekstrak sebagai ciri. Ciri yang biasa digunakan termasuk vektor perkataan, teg sebahagian daripada pertuturan, jenis pergantungan, jarak, dsb.
3. Gabungan ciri: Gabungkan ciri yang diekstrak untuk membentuk perwakilan vektor bagi keseluruhan ayat. Kaedah gabungan yang biasa digunakan termasuk penyambungan, pengumpulan purata, pengumpulan maksimum, dsb.
4 Pemilihan ciri: Memandangkan bilangan nod dalam pepohon kebergantungan selalunya sangat besar, ciri perlu disaring untuk memilih ciri utama yang berguna untuk tugas itu. Kaedah pemilihan ciri yang biasa digunakan termasuk maklumat bersama, ujian khi kuasa dua, perolehan maklumat, dsb.
Pengestrakan ciri pokok kebergantungan digunakan secara meluas dalam pemprosesan bahasa semula jadi. Sebagai contoh, dalam tugas pengelasan teks, ayat boleh diwakili sebagai vektor dan kemudian dikelaskan menggunakan pengelas. Dalam tugas pengecaman entiti yang dinamakan, pengekstrakan ciri pokok kebergantungan boleh digunakan untuk mengekstrak maklumat kontekstual entiti, dengan itu meningkatkan ketepatan pengecaman. Dalam tugasan analisis sentimen, pengekstrakan ciri pokok kebergantungan boleh digunakan untuk mengekstrak maklumat seperti perkataan emosi dan intensiti emosi dalam ayat untuk melakukan klasifikasi emosi ayat.
Ringkasnya, pengekstrakan ciri pokok dependen ialah teknologi pemprosesan bahasa semula jadi yang penting, yang boleh mengekstrak ciri berguna daripada pokok dependen untuk pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi.
Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi dan analisis teknologi pengekstrakan ciri pokok kebergantungan dalam pemprosesan bahasa semula jadi. 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
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
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
Algoritma Ciri Invarian Skala (SIFT).
Jan 22, 2024 pm 05:09 PM
Algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) ialah algoritma pengekstrakan ciri yang digunakan dalam bidang pemprosesan imej dan penglihatan komputer. Algoritma ini telah dicadangkan pada tahun 1999 untuk meningkatkan pengecaman objek dan prestasi pemadanan dalam sistem penglihatan komputer. Algoritma SIFT adalah teguh dan tepat dan digunakan secara meluas dalam pengecaman imej, pembinaan semula tiga dimensi, pengesanan sasaran, penjejakan video dan medan lain. Ia mencapai invarian skala dengan mengesan titik utama dalam ruang skala berbilang dan mengekstrak deskriptor ciri tempatan di sekitar titik utama. Langkah-langkah utama algoritma SIFT termasuk pembinaan ruang skala, pengesanan titik utama, kedudukan titik utama, penetapan arah dan penjanaan deskriptor ciri. Melalui langkah-langkah ini, algoritma SIFT boleh mengekstrak ciri yang teguh dan unik, dengan itu mencapai pemprosesan imej yang cekap.
Laksanakan kejuruteraan ciri automatik menggunakan Featuretools
Jan 22, 2024 pm 03:18 PM
Featuretools ialah perpustakaan Python untuk kejuruteraan ciri automatik. Ia bertujuan untuk memudahkan proses kejuruteraan ciri dan meningkatkan prestasi model pembelajaran mesin. Perpustakaan secara automatik boleh mengekstrak ciri berguna daripada data mentah, membantu pengguna menjimatkan masa dan usaha sambil meningkatkan ketepatan model. Berikut ialah langkah tentang cara menggunakan Featuretools untuk mengautomasikan kejuruteraan ciri: Langkah 1: Sediakan data Sebelum menggunakan Featuretools, anda perlu menyediakan set data. Set data mestilah dalam format PandasDataFrame, di mana setiap baris mewakili pemerhatian dan setiap lajur mewakili ciri. Untuk masalah klasifikasi dan regresi, set data mesti mengandungi pembolehubah sasaran, manakala untuk masalah clustering, set data tidak perlu
Algoritma RFE kaedah penghapusan ciri rekursif
Jan 22, 2024 pm 03:21 PM
Penghapusan ciri rekursif (RFE) ialah teknik pemilihan ciri yang biasa digunakan yang boleh mengurangkan dimensi set data secara berkesan dan meningkatkan ketepatan dan kecekapan model. Dalam pembelajaran mesin, pemilihan ciri ialah langkah utama, yang boleh membantu kami menghapuskan ciri yang tidak relevan atau berlebihan, dengan itu meningkatkan keupayaan generalisasi dan kebolehtafsiran model. Melalui lelaran berperingkat, algoritma RFE melatih model dan menghapuskan ciri yang paling kurang penting, kemudian melatih model itu semula sehingga bilangan ciri tertentu dicapai atau metrik prestasi tertentu dicapai. Kaedah pemilihan ciri automatik ini bukan sahaja dapat meningkatkan prestasi model, tetapi juga mengurangkan penggunaan masa latihan dan sumber pengkomputeran. Secara keseluruhannya, RFE ialah alat berkuasa yang boleh membantu kami dalam proses pemilihan ciri RFE ialah kaedah berulang untuk model latihan.
Teknologi AI digunakan untuk perbandingan dokumen
Jan 22, 2024 pm 09:24 PM
Faedah perbandingan dokumen melalui AI ialah keupayaannya untuk mengesan dan membandingkan secara automatik perubahan dan perbezaan antara dokumen, menjimatkan masa dan tenaga kerja serta mengurangkan risiko kesilapan manusia. Selain itu, AI boleh memproses sejumlah besar data teks, meningkatkan kecekapan dan ketepatan pemprosesan serta boleh membandingkan versi dokumen yang berbeza untuk membantu pengguna mencari versi terkini dan kandungan yang diubah dengan cepat. Perbandingan dokumen AI biasanya merangkumi dua langkah utama: prapemprosesan teks dan perbandingan teks. Pertama, teks perlu dipraproses untuk menukarnya ke dalam bentuk yang boleh diproses komputer. Kemudian, perbezaan antara teks ditentukan dengan membandingkan persamaannya. Berikut akan mengambil perbandingan dua fail teks sebagai contoh untuk memperkenalkan proses ini secara terperinci. Prapemprosesan teks Pertama, kita perlu pramemproses teks. Ini termasuk mata
Contoh kod untuk pemindahan gaya imej menggunakan rangkaian saraf konvolusi
Jan 22, 2024 pm 01:30 PM
Pemindahan gaya imej berdasarkan rangkaian neural konvolusi ialah teknologi yang menggabungkan kandungan dan gaya imej untuk menghasilkan imej baharu. Ia menggunakan model rangkaian neural convolutional (CNN) untuk menukar imej kepada vektor ciri gaya. Artikel ini akan membincangkan teknologi ini dari tiga aspek berikut: 1. Prinsip teknikal Pelaksanaan pemindahan gaya imej berdasarkan rangkaian saraf konvolusi bergantung pada dua konsep utama: perwakilan kandungan dan perwakilan gaya. Perwakilan kandungan merujuk kepada perwakilan abstrak objek dan objek dalam imej, manakala perwakilan gaya merujuk kepada perwakilan abstrak tekstur dan warna dalam imej. Dalam rangkaian neural konvolusi, kami menjana imej baharu dengan menggabungkan perwakilan kandungan dan perwakilan gaya untuk mengekalkan kandungan imej asal dan mempunyai gaya imej baharu. Untuk mencapai matlamat ini, kita boleh menggunakan kaedah yang dipanggil
Panduan untuk aplikasi mesin Boltzmann dalam pengekstrakan ciri
Jan 22, 2024 pm 10:06 PM
Mesin Boltzmann (BM) ialah rangkaian neural berasaskan kebarangkalian yang terdiri daripada berbilang neuron dengan hubungan sambungan rawak antara neuron. Tugas utama BM adalah untuk mengekstrak ciri dengan mempelajari taburan kebarangkalian data. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan BM untuk pengekstrakan ciri dan menyediakan beberapa contoh aplikasi praktikal. 1. Struktur asas BM BM terdiri daripada lapisan nampak dan lapisan tersembunyi. Lapisan kelihatan menerima data mentah, dan lapisan tersembunyi memperoleh ekspresi ciri peringkat tinggi melalui pembelajaran. Dalam BM, setiap neuron mempunyai dua keadaan, 0 dan 1. Proses pembelajaran BM boleh dibahagikan kepada fasa latihan dan fasa ujian. Dalam fasa latihan, BM mempelajari taburan kebarangkalian data untuk menghasilkan sampel data baharu dalam fasa ujian.
Bagaimanakah ciri mempengaruhi pilihan jenis model?
Jan 24, 2024 am 11:03 AM
Ciri memainkan peranan penting dalam pembelajaran mesin. Apabila membina model, kita perlu berhati-hati memilih ciri untuk latihan. Pemilihan ciri secara langsung akan mempengaruhi prestasi dan jenis model. Artikel ini meneroka cara ciri mempengaruhi jenis model. 1. Bilangan ciri Bilangan ciri adalah salah satu faktor penting yang mempengaruhi jenis model. Apabila bilangan ciri adalah kecil, algoritma pembelajaran mesin tradisional seperti regresi linear, pepohon keputusan, dsb. biasanya digunakan. Algoritma ini sesuai untuk memproses sebilangan kecil ciri dan kelajuan pengiraan agak pantas. Walau bagaimanapun, apabila bilangan ciri menjadi sangat besar, prestasi algoritma ini biasanya merosot kerana mereka menghadapi kesukaran memproses data berdimensi tinggi. Oleh itu, dalam kes ini, kita perlu menggunakan algoritma yang lebih maju seperti mesin vektor sokongan, rangkaian saraf, dll. Algoritma ini mampu mengendalikan dimensi tinggi
Anotasi data titik ciri muka
Jan 23, 2024 pm 12:42 PM
Menggunakan AI untuk pengekstrakan titik ciri muka boleh meningkatkan kecekapan dan ketepatan anotasi manual dengan ketara. Selain itu, teknologi ini juga boleh digunakan untuk bidang seperti pengecaman muka, anggaran pose, dan pengecaman ekspresi muka. Walau bagaimanapun, ketepatan dan prestasi algoritma pengekstrakan titik ciri muka dipengaruhi oleh banyak faktor, jadi adalah perlu untuk memilih algoritma dan model yang sesuai mengikut senario tertentu dan keperluan untuk mencapai hasil yang terbaik. 1. Titik ciri muka Titik ciri muka ialah titik utama pada wajah manusia dan digunakan dalam aplikasi seperti pengecaman muka, anggaran postur dan pengecaman ekspresi muka. Dalam anotasi data, anotasi titik ciri muka adalah tugas biasa, bertujuan untuk membantu algoritma mengenal pasti titik utama pada wajah manusia dengan tepat. Dalam aplikasi praktikal, titik ciri muka ialah maklumat penting, seperti kening, mata, hidung, mulut dan bahagian lain. Termasuk mata ciri berikut: kening
