9. EM算法例子 https://www.jianshu.com/p/1121509ac1dc
下面将介绍几种常见的自然语言处理算法。 1. 词袋模型与TF-IDF 词袋模型是一种简单而常用的文本表示方法,它将文本看作是由单词构成的袋子,忽略了单词顺序和语法结构。每个文档可以表示为一个由各个单词频率构成的向量。然而,单纯的词袋模型无法区分关键词和常用词,因此引入了TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document ...
在计算机视觉中,通过对一张图片进行简单地裁剪,翻转,扭曲和旋转就可以获取质量很高的$x_{i}^{+}$;而在自然语言处理中,构造$x_{i}^{+}$的方法与图像类似,一般对原始句子进行转译、重排,或对部分词语删除、插入、替换等;但是由于离散性,导致NLP中的数据扩充往往会引入大量的负面噪声,使得$x_{i}^{+}$的质...
自然语言处理(SnowNLP)算法是一个面向中文自然语言处理任务的 Python 库,它包含了多种自然语言处理相关的算法,以下是一些核心功能所涉及的算法和技术: 1、分词: SnowNLP 使用基于统计模型的分词方法,对输入的中文文本进行有效分词,将连续的汉字序列切分成一个个单独的词语。 2、词性标注: 虽然在描述中未明确提到词性...
自然语言处理模型学习Java 1 正向最大匹配法 1.1 正向最大匹配(Maximum Match Method, MM法)的基本思想: 假定分词词典中的最长词有i个汉字字符,则用被处理文档的当前字串中的前i个字作为匹配字段,查找字典。若字典中存在这样的一个i字词,则匹配成功,匹配字段被作为一个词切分出来。如果词典中找不到这样的一个...
卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型,主要应用于图像处理和自然语言处理领域。CNN的核心思想是通过卷积核对输入的数据进行操作,从而提取特征。 3.2.2 核心算法原理 CNN的核心算法原理包括以下几个步骤: 将输入数据进行卷积操作,从而提取特征。 使用池化操作对特征进行下采样,从而减少特征的维度。
支持向量机:一个基于最小错误率的文本分类算法。 卷积神经网络:一个基于卷积核的图像识别算法。 循环神经网络:一个能够捕捉序列关系的自然语言处理算法。 Transformer:一个基于自注意力机制的自然语言处理算法。 3.1 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯(Naive Bayes)是一种基于贝叶斯定理的文本分类算法。它的核心思想是,给定一个特征...
词袋模型是自然语言处理中最基本的算法之一。它将文本表示为一个词汇表中单词的集合，忽略了单词的顺序和语法结构。虽然简单，但词袋模型为后续的算法提供了基础。二、TF-IDF算法 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法用于衡量一个词在文档中的重要性。它通过计算词频和逆文档频率的乘积，为每个词...
自然语言处理(NLP)算法:概述与分类自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个热门分支,专注于人与机器之间的交互。通过利用NLP算法,我们可以让机器理解、解析并生成人类语言。这种理解与交流的能力使得机器能够更好地服务于人类,从搜索引擎的自动信息检索,到聊天机器人的智能对话,再到自动驾驶汽车的导航系统等。在此,我们...