自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的结合，为理解和处理人类语言提供了强大的工具。以下是关于自然语言处理中机器学习的一些基本概念和资源。

基本概念

  • 自然语言处理：计算机科学的一个分支，专注于创建计算机程序理解和解释人类（自然）语言。
  • 机器学习：使计算机从数据中学习，并作出决策或预测的学科。

实用资源

  • NLP基础知识：想要了解NLP的基础，可以查看这里的教程。
  • 机器学习入门：机器学习入门指南可以帮助你开始学习ML的基础。

案例研究

词向量

词向量是一种将单词映射到向量空间的方法，可以用于许多NLP任务。以下是一个示例：

词向量将"狗"映射到向量空间中的表示。

Dog Word Vector

情感分析

情感分析是NLP中的一个常见任务，它试图确定文本的情绪倾向。例如：

  • 积极：我喜欢这个产品！🎉
  • 消极：这个服务真的很糟糕。😡

Sentiment Analysis Example

扩展阅读

希望这些内容能够帮助你更好地理解自然语言处理和机器学习在NLP中的应用。