以下是NLP项目的架构图，展示了项目的整体结构和各个组件之间的关系。

NLP项目架构图

  • 数据预处理：包括数据清洗、去重、特征提取等步骤，为后续的模型训练提供高质量的数据。
  • 模型训练：采用多种机器学习算法，如深度学习、支持向量机等，对预处理后的数据进行训练。
  • 模型评估：通过测试集对模型进行评估，确保模型具有良好的性能。
  • 模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，提供实时或批量的NLP服务。

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