"自然语言处理与机器学习-文本分析核心问题与应用"

机器学习-文本分析-1；机器学习-文本分析-1;文本分析 - 1文本分析 / 自然语言处理部分大纲• 单词表示，句子表示，向量空间模型，距离计算• 朴素贝叶斯， k-means, knn 算法• 情感分析• 语言模型• 分布式表达： word2Vec, SkipGram, LDA• 单词的可视化 - tnse• part-of-speech tagging, NER ，问答系统，聊天机器人等• 课程大作业： 情感分析 （ 7 月 3 号给出）自然语言处理应用• 情感分析• Part of speech Tagging • Named entity recognition ( 实体命名）• 句法分析• 自动问答系统• 聊天机器人• 机器翻译Part of speech taggingNamed entity recognitionDependency parsingQuestion anwering system聊天机器人Machine Translation一些核心问题• 怎么用向量来表示一个单词，一个句子？• 怎么计算两个文本之间的相似度（距离）？• 怎么构建语言模型？• 什么是分布式表达方; 在本文中，我们将讨论机器学习在文本分析和自然语言处理中的应用。这部分的大纲包括单词表示、句子表示、向量空间模型和距离计算，以及朴素贝叶斯、k-means和knn算法。我们还将探讨情感分析、语言模型和分布式表达技术，如word2Vec、SkipGram和LDA。此外，课程大作业将涉及情感分析，而自然语言处理应用方面包括Part of speech Tagging、Named entity recognition、句法分析、自动问答系统、聊天机器人和机器翻译。 在实际应用中，我们将深入研究一些核心问题，如用向量表示单词和句子、计算文本之间的相似度以及构建语言模型。另外，我们还将探讨分布式表达方面的问题。 总之，这一部分将涵盖机器学习在文本分析和自然语言处理中的关键概念和方法，以及如何将这些技术应用到实际问题中。通过学习这些内容，学生将能够深入理解自然语言处理领域的知识和技术，并掌握相关的实践能力。