機器學習章節自然語言處理

自然語言處理 (NLP) 涉及使用機器學習模型來處理文字和語言。 NLP 的目標是教導機器理解口語和書寫文字。例如，當您向 iPhone 或 Android 裝置口述某些內容時，它會將您的語音轉換為文本，這就是 NLP 演算法在起作用。

您也可以使用 NLP 來分析文字評論並預測它是正面還是負面。 NLP 可以將文章分類或決定書籍的類型。它甚至可以用來創建機器翻譯器或語音識別系統。在這些情況下，分類演算法有助於識別語言。大多數NLP演算法都是分類模型，包括邏輯迴歸、樸素貝葉斯、CART（決策樹模型）、最大熵（也與決策樹有關）和隱馬可夫模型（基於馬可夫過程）。

開始之前的小見解：在維恩圖的左側，我們有綠色代表 NLP。右側，藍色代表 DL。在十字路口，我們有 DNLP。 DNLP 有一個名為 Seq2Seq 的小節。 Sequence to Sequence是目前NLP最前線、最強大的模型。不過，我們不會在本部落格中討論 seq2seq。我們將基本上介紹詞袋分類。

在這一部分中，您將了解並學習如何：

• 清理文本，為機器學習模型做好準備。
• 建立詞袋模型。
• 將機器學習模型應用於此詞袋模型。 這是我們將重點關注的內容。注意：我們不會討論 Seq2Seq、聊天機器人或深度 NLP。我使用的材料來自 NLP 和 DL，所以我們將排除 DL 部分。

閱讀完整部落格：ML 第 7 章：自然語言處理

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