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用分类和矢量空间进行自然语言处理Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces代写
自然语言处理 (Natural Language Processing) 使用算法来理解和操纵人类语言，该技术是机器学习应用最广泛的领域之一。随着人工智能的不断发展，对擅长构建分析语音和语言、揭示上下文模式以及从文本和音频中产生洞察力的模型的专业人员的需求也将增加。分类分析可以通过从简单到建立复杂模型的方式对语言情感进行分析，而使用向量空间模型来发现单词之间的关系，并使用主成分分析 (PCA) 来降低向量空间的维数并将这些关系可视化。
文本分类是一种机器学习技术，它为开放式文本分配一组预定义的类别。文本分类器可用于组织、构建和分类几乎任何类型的文本——文档、医学研究和文件，以及整个网络。文本分类是自然语言处理中的基本任务之一，具有广泛的应用，例如情感分析、主题标记、垃圾邮件检测和意图检测。之所以使用分类法进行自然语言处理原因有：
- 可扩展性
- 实时分析
- 一致标准
向量是一维矩阵，用于表示一维空间中的数字集合。在机器学习中，特征向量是一个一维向量，用于表示一个特定数据实例的特征的所有数字编码。随着实例数量的增加，矩阵也会增加。类似地，在推荐系统中，矩阵用于关联用户和购买或查看的项目，其中每个向量代表每个用户的选择。在心理学中，向量用于评估心理特征，特征向量将包括每个人评估的每个心理特征的点。使用向量和矩阵将数据量化为机器可解释的格式非常普遍，在自然语言处理中，单词也用向量空间表示，其中每个向量对应于特定单词的分布。
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