分类目录归档：基础设施
Word Embedding（词嵌入） 是自然语言处理（NLP）中一种将单词表示为稠密向量的方法。与传统的基于词袋模型（Bag-of-Words, BOW）或TF-IDF的方法不同，词嵌入通过将每个单词映射到一个高维空间中的向量，使得相似的单词在该向量空间中也具有相近的表示。词嵌入方法使得机器能够更好地理解单词之间的语义关系和上下文信息。
词嵌入的目标是通过学习一个低维、密集的向量表示来捕捉单词的语义信息。这些向量表示通常是通过训练神经网络模型，从大量的文本数据中自动学习出来的。不同的词语在该空间中被映射为向量，且向量之间的几何关系反映了单词之间的语义关系。例如，"k...
文本挖掘（Text Mining） 是从大量的文本数据中提取有用信息、知识或模式的过程。它结合了自然语言处理（NLP）、机器学习和数据挖掘技术，通过对文本数据的分析、处理和挖掘，帮助从非结构化数据中获得结构化信息。文本挖掘的目标是对文本进行有效分析，发现潜在的规律、趋势、情感或其他有价值的信息。
文本挖掘的过程通常包括以下几个步骤：
文本数据通常是非结构化的，因此需要进行预处理，以便后续的分析。预处理步骤包括： - 分词（Tokenization）：将长文本拆分成词、子词或短语等基本单元。 - 去除停用词（Stopword Removal）：...
文本挖掘（Text Mining） 是从大量的文本数据中提取有用信息、知识或模式的过程。它结合了自然语言处理（NLP）、机器学习和数据挖掘技术，通过对文本数据的分析、处理和挖掘，帮助从非结构化数据中获得结构化信息。文本挖掘的目标是对文本进行有效分析，发现潜在的规律、趋势、情感或其他有价值的信息。
文本挖掘的过程通常包括以下几个步骤：
文本数据通常是非结构化的，因此需要进行预处理，以便后续的分析。预处理步骤包括： - 分词（Tokenization）：将长文本拆分成词、子词或短语等基本单元。 - 去除停用词（Stopword Removal）：...
成分句法分析（Constituency Parsing） 是自然语言处理（NLP）中的一种句法分析方法，旨在将一个句子分解为其语法成分（即成分结构）。成分句法分析的目标是生成一个树状结构，其中每个节点代表句子的一个语法成分（例如名词短语、动词短语等），从而揭示句子的语法结构。
在成分句法分析中，句子被视为由不同层级的语法成分构成。这些语法成分可以是词、短语或子句，每个成分在句子中有其特定的语法功能。例如，句子 "The cat sleeps on the mat." 可以被分析为以下的层次结构：
词性标注（Part-of-Speech Tagging，POS Tagging） 是自然语言处理（NLP）中的一项基础任务，旨在为句子中的每个单词分配一个对应的词性标签。词性标签指明了该词在句子中的语法角色，如动词、名词、形容词等。词性标注对于许多下游任务（如句法分析、命名实体识别、机器翻译等）具有重要作用。
词性（Part-of-Speech，POS）指的是词语在句子中的语法类别。常见的词性类别包括： - 名词（Noun）：表示人、物、地点或概念，如 "book"（书）、"apple"（苹果）。 - 动词（Verb）：表示动作、状态或发生的事情，如 "run"...
词形还原（Lemmatization） 是自然语言处理（NLP）中的一个重要预处理步骤，它旨在将词语的各种变形形式归约为其“词根”或“词典形式”，通常也称为“词元”或“基本形式”。与词干提取（Stemming）不同，词形还原考虑到词语的语法和上下文信息，确保还原后的词汇是语言中实际存在的词语。
词形还原的目的是通过理解词汇的语法和词性来找到其最基本的形式。例如： - 动词的时态变化：running → run（动词的原形） - 名词的复数形式：cats → cat（单数形式） - 形容词的比较级和最高级：better → good（原级）
与词干提取不同，词形还原不...
词干提取（Stemming） 是自然语言处理（NLP）中的一种文本预处理技术，旨在将一个词汇的不同变形形式（如动词时态、名词复数形式等）归约为它们的“词干”或基本形式。词干提取的主要目标是将具有相同词根意义的词语归为同一类，以便进一步处理和分析。
词干提取通过去除词尾的变化部分，简化词语。这个过程通常不会保留完整的语法或拼写规范，而是通过简单的规则或算法去除词尾后缀，从而得到一个“词干”。这些词干可能并不总是实际的词形，但它们有助于文本分析时的归类和匹配。
例如： - 动词：run, runs, running → run - 名词：cats, cat's → ca...
分词（Tokenization）是自然语言处理（NLP）中的一项基本技术，指的是将一段连续的文本切分成更小的单元（即“词”或“子词”），这些单元通常被称为“词元”或“tokens”。分词是许多 NLP 任务的第一步，后续的处理（如词性标注、命名实体识别、句法分析等）都依赖于准确的分词结果。
分词在自然语言处理中至关重要，尤其在中文、日文等没有明显空格分隔单词的语言中尤为重要。分词可以帮助计算机理解文本的结构和语义，进而进行更精确的文本分析和处理。
自然语言生成（Natural Language Generation, NLG） 是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在通过计算机生成自然、流畅、有意义的语言文本。与自然语言理解（NLU）不同，NLG 关注的是如何从结构化数据或机器生成的表示中生成具有语法和语义正确的语言表达。它常用于自动化文档生成、报告生成、聊天机器人、机器翻译等应用场景。
自然语言生成的任务通常涉及以下几个方面：
内容选择是生成文本的第一步，目的是决定哪些信息应该被包含在生成的文本中。这通常依赖于输入的数据（如结构化数据、数据...
自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU） 是自然语言处理（NLP）中的一个重要子领域，专注于使计算机能够理解人类语言的意义。与自然语言生成（NLG）不同，NLU 主要关注从语言输入中提取出深层次的含义，以便机器能够做出相应的决策或行为。
自然语言理解包括许多关键任务，涵盖了从词汇到语句、段落甚至整篇文本的多层次理解：
词法分析是 NLU 的第一步，涉及到对单词的理解。它包括：