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自然语言处理的常用方法

  • 文本预处理：包括分词、去停用词、词性标注、命名实体识别等。
  • 机器学习模型：如支向量机（SVM）、决策树、随机森林、朴素贝叶斯等。
  • 深度学习模型：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和Transformer等。
  • 预训练语言模型：如Word2Vec、GloVe、BERT、GPT系列等。
  • 注意力机：用于模型中关注序列中的重要信息，如自注意力机和多注意力机。
  • 强化学习：在自然语言生成和机器翻译等任务中，用于优化模型的行为。
  • 迁移学习：使用在大规模数据集上预训练的模型，迁移到特定任务上，以减少训练时间和数据需求。
  • 图神经网络（GNN）：用于处理图结构数据，如社交网络分析、知识图谱等。
  • 自然语言生成（NLG）：包括文本摘要、对话生成、机器翻译等。
  • 自然语言理解（NLU）：包括情感分析、意图识别、实体识别等。
  • 跨域学习：用于处理具有不同域或数据分布的任务。
  • 可解释性研究：研究如何解释模型决策过程，提高模型的可信度和透明度。

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