基于SVD和SGNS的英语子词向量构建及评测代码

资源摘要信息:"nlp大作业-分别基于SVD分解以及基于SGNS两种方法构建英语子词向量并进行评测源代码（满分）" 知识点: 1. 自然语言处理(NLP)大作业: 自然语言处理是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个交叉学科，它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言的内容。在这项大作业中，学生们需要构建英语子词向量，并对其性能进行评估。 2. SVD分解（奇异值分解）: SVD是一种数学方法，主要用于数据降维，噪声过滤，模式识别等。在这里，它被用来将文本数据分解为更小的，更易于管理和处理的子部分。 3. SGNS（Subword Grapheme Neural Network）: SGNS是一种用于构建子词向量的神经网络模型。它通过学习子词（如字母和字形）在上下文中的分布来学习向量表示。 4. 子词向量构建: 子词向量是指将单词分解为更小的单元（如音节、字母、词根等），然后为这些单元学习向量表示。这种方法可以更好地处理未见过的单词和单词的变形。 5. 向量评测: 在这个大作业中，需要对构建的子词向量进行评测，这通常涉及到比较它们在特定NLP任务上的性能，例如词义消歧、文本分类等。 6. Python语言: Python是一种广泛使用的高级编程语言，非常适合初学者。在NLP领域，Python有许多强大的库，如NLTK、SpaCy和TensorFlow，可以用来处理文本数据。 7. 源代码和代码注释: 该项目提供了详细的源代码和代码注释，这有助于新手理解代码的功能和工作原理。 8. 系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷: 这些都是该项目的亮点，使得它不仅适用于学术研究，也适用于实际应用。 9. 实际应用价值: 该项目的高实用价值表现在它不仅可以作为课程设计或期末大作业，还可以在实际的自然语言处理项目中使用。 10. 部署: 该项目的另一个优点是易于部署，即使是编程新手也能轻松上手。这意味着学生可以专注于理解和实现算法，而不需要花费太多时间在配置环境和解决依赖问题上。 通过这个大作业，学生们不仅能够掌握使用SVD和SGNS方法构建子词向量的技术，还能够学习到如何对这些向量进行评测，并将理论知识应用到实践中去。