自然语言处理有4个最基本的步骤

1. 文本预处理
将文本转换为计算机可理解的格式。
涉及移除标点符号、转为小写、单词拆分和词形还原。
2. 特征工程
从文本中提取有意义的信息。
使用词袋模型、词嵌入和句法分析等技术。
这些特征用于训练 NLP 模型。
3. 模型训练
使用训练数据训练机器学习或深度学习模型。
常用的模型包括支持向量机、神经网络和 Transformer 模型。
该模型学习文本和特征之间的关系。
4. 模型评估和部署
使用测试数据评估训练模型的性能。
评估标准包括准确度、召回率和 F1 得分。
部署模型以执行 NLP 任务，例如：
文本分类
情绪分析
机器翻译