数据科学家必会的NLP技术有哪些?

开课吧小一2021-06-25 14:42

    自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)可能是当前数据科学中最受关注的子领域。

数据科学家必会的NLP技术有哪些?

    NLP不仅有趣、有前途,而且还可以改变我们看待技术的方式。不仅是技术,它还可以改变我们理解人类语言的方式。

    自然语言处理是人类语言与技术的结合,如今该项技术在研究和行业领域受到的关注越来越多。自从第一台计算机诞生以来,人们就憧憬着创造出能够理解人类语言的计算机程序。

    机器学习与人工智能领域的进步推动了自然语言处理的发展,以及人们持续高涨的兴趣。随着自然语言处理为我们的日常生活带来越来越多的便利,人们的兴趣也会越来越高。

数据科学家必会的NLP技术有哪些?

    自然语言处理的基本技术主要包括以下这些:

    词形还原与词干提取:数据准备是所有NLP项目都必不可少的工作,常见的方式有两种:词形还原与词干提取,你可以选择其中一个方式。它们代表了该领域的核心概念,是你成为NLP大师需要学习的第一项技术。

    关键字提取:关键字提取,有时又称之为关键字检测或关键字分析,这是一种文本分析的NLP技术。这种技术的主要目的是自动地从文本的正文中提取出现频率最高的单词与词组。这种技术常常作为生成本文摘要的第一步,提取文本的主旨。关键字提取算法借助了机器学习与人工智能的强大力量。这种算法使用神经网络来提取和简化文本,以方便计算机理解。这种算法适合任何类型的文本,从学术文本到社交媒体帖子中常用的口语化文本。关键字提取在当今世界中有很多应用,包括社交媒体监控、客户服务/反馈、产品分析以及搜索引擎优化。

    命名实体识别(NER):词干提取、词形还原、命名实体识别(NamedEntityRecognition,简称NER)是最基本以及核心的NLP技术。

    NER是一项从文本的正文中提取实体的技术,这里的实体主要包括人名、地名、机构名、专有名词等,以及时间、数量、货币、比例数值等文字。

    NER算法主要包含两大步骤。第一步,检测文本中的实体;第二步,将实体分类到一个类别集合。NER的表现极大地依赖于开发模型时使用的训练数据。训练数据越接近真实的数据,最终的结果就越准确。

    关系到NER模型准确性的另一个因素是构建模型时使用的语言知识。话虽如此,网上有很多预训练的NER平台,可供随时使用。

    NER可以应用到多种领域,比如构建推荐系统,在医疗保健中为患者提供更好的服务,以及在学术界中帮助学生获得相关的研究材料。

数据科学家必会的NLP技术有哪些?

    主题建模:你可以使用提取关键字的方式,将大段的文本压缩成几个主要的关键词和概念。然后在此基础上,提炼出文本的主题。

    另外,还有一种更先进的识别文本主题的方式:主题建模。主题建模构建于非监督机器学习的基础之上,这类机器学习的训练不需要带标签的数据。

    文本的主题建模算法有很多种,比如相似主题模型(CorrelatedTopicModel,CTM)、潜在狄利克雷分布(LatentDirichletAllocation,LDA)以及潜在语义分析(LatentSemanticAnalysis,LSA),其中最常用的方法是LDA。这种方法可以分析文本,并将文本分解成单词和语句,然后从这些单词和语句中提取不同的主题。你需要做的只是为算法提供文本,接下来的工作全部由算法完成。

    文本摘要:还有一个非常实用,且前景非常看好的NLP应用,那就是文本摘要。这种算法可以将大段文本压缩成一小块只包含文本大意的文字。这种技术常用于提炼长篇新闻文章,以及提取研究论文的摘要。

    情感分析:情感分析(SentimentAnalysis)是人气最高、知名度最广的NLP技术之一。这种技术的核心功能是通过分析文本包含的单词,提取文本所表达的情感。

    情感分析是机器学习技术的广泛应用之一。它可以通过监督学习实现,也可以通过非监督学习实现。最常见的通过监督学习实现的情感分析是使用朴素贝叶斯算法。还有其他机器学习算法也可用于情感分析的实现,比如梯度提升(GradientBoosting)以及随机森林。

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