实施自然语言处理时常见的陷阱有哪些?

实施自然语言处理时常见的陷阱有哪些?

自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 是相互关联的领域,但它们侧重于不同的方面。机器学习是一种通用方法,用于训练模型以识别模式并根据数据进行预测。它不限于任何特定类型的数据,并且通常应用于图像、数值数据集或文本。另一方面,NLP是人工智能的一个专门领域,专注于语言数据 -- 文本或语音。

虽然机器学习构成了现代NLP的支柱,但NLP将语言规则和领域知识与ML技术相结合,以分析,理解和生成人类语言。例如,ML可能涉及训练模型以对图像进行分类,而NLP将这些模型应用于情感分析、机器翻译或问答等任务。

一个关键的区别在于预处理: NLP需要文本预处理步骤,如标记化,词组提取和停止词的处理,这是语言数据所独有的。此外,NLP模型通常利用词嵌入 (例如,Word2Vec或BERT) 和针对语言理解定制的转换器。

总之,ML是一个涵盖各种应用的通用领域,而NLP是ML和语言学的重点应用,专门用于理解和与人类语言交互。

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