NLP 集成教程

自然语言处理（NLP）在机器学习领域扮演着重要角色。本教程将介绍如何在机器学习中集成 NLP 技术。

基础概念

• 自然语言处理（NLP）：使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。
• 机器学习（ML）：使计算机能够从数据中学习并做出决策的技术。

实践步骤

1. 数据准备：收集和预处理文本数据。
2. 特征提取：将文本数据转换为机器学习模型可处理的特征。
3. 模型训练：使用 NLP 模型进行训练。
4. 模型评估：评估模型的性能。
5. 模型部署：将模型部署到生产环境中。

资源链接

• 机器学习基础教程

图片展示

词嵌入

词嵌入是将单词转换为向量表示的技术，便于机器学习模型处理。

语言模型

语言模型用于预测下一个单词或短语，是许多 NLP 任务的基础。

机器翻译

机器翻译是将一种语言的文本翻译成另一种语言的技术。