随笔分类 - 机器（深度）学习 / NLP
词性标注
摘要：什么是词性标注 自然语言处理（NLP）中的词性标注（Part-of-Speech Tagging，简称POS Tagging）是文本处理的一项重要任务，其目标是为给定的文本中的每个单词或标记分配一个词性标签，表示该单词在句子中的语法角色和词性类别。这些标签通常用于分析文本的语法结构和语义含义，有助于
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文本分类入门
摘要：文本分类是自然语言处理（NLP）领域中的一项任务，它涉及将文本文档分配到一个或多个预定义的类别或标签中。其主要目标是使用计算机算法来自动识别和归纳文本的内容，以便更好地组织、检索和理解大量的文本数据。文本分类在许多应用中都有广泛的用途，包括： 情感分析： 将文本分为积极、消极或中性情感，以了解人们对
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NLP是什么
摘要：NLP代表自然语言处理（Natural Language Processing），是人工智能（AI）的一个子领域，专注于计算机与人类语言之间的交互。NLP的目标是使计算机能够以有意义和有用的方式理解、解释和生成人类语言。该领域涵盖了广泛的任务和应用，包括： 文本分类 文本分类是自然语言处理（NLP）
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LSTM
摘要：LSTM（Long Short-Term Memory）是一种递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变体，用于处理和建模序列数据，尤其在处理长序列时表现出色。它的设计目的是克服传统RNN架构中的梯度消失问题，以便更好地捕捉和记忆序列数据中的长期依赖关系。 LSTM
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