機器學習章節自然語言處理
自然語言處理 (NLP) 涉及使用機器學習模型來處理文字和語言。 NLP 的目標是教導機器理解口語和書寫文字。例如,當您向 iPhone 或 Android 裝置口述某些內容時,它會將您的語音轉換為文本,這就是 NLP 演算法在起作用。
您也可以使用 NLP 來分析文字評論並預測它是正面還是負面。 NLP 可以將文章分類或決定書籍的類型。它甚至可以用來創建機器翻譯器或語音識別系統。在這些情況下,分類演算法有助於識別語言。大多數NLP演算法都是分類模型,包括邏輯迴歸、樸素貝葉斯、CART(決策樹模型)、最大熵(也與決策樹有關)和隱馬可夫模型(基於馬可夫過程)。
開始之前的小見解:在維恩圖的左側,我們有綠色代表 NLP。右側,藍色代表 DL。在十字路口,我們有 DNLP。 DNLP 有一個名為 Seq2Seq 的小節。 Sequence to Sequence是目前NLP最前線、最強大的模型。不過,我們不會在本部落格中討論 seq2seq。我們將基本上介紹詞袋分類。
在這一部分中,您將了解並學習如何:
- 清理文本,為機器學習模型做好準備。
- 建立詞袋模型。
- 將機器學習模型應用於此詞袋模型。 這是我們將重點關注的內容。注意:我們不會討論 Seq2Seq、聊天機器人或深度 NLP。我使用的材料來自 NLP 和 DL,所以我們將排除 DL 部分。
閱讀完整部落格:ML 第 7 章:自然語言處理
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