自然语言处理（NLP）中的机器学习和深度学习

原创于 2023-09-25 01:47:01 发布 · 156 阅读

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本文探讨了机器学习和深度学习在自然语言处理（NLP）中的应用，包括文本分类、命名实体识别、情感分析等任务。通过源代码示例展示了使用TF-IDF和逻辑回归进行机器学习文本分类，以及利用LSTM进行深度学习的情感分析。这些技术为NLP研究和实践提供了强大支持。

机器学习和深度学习是自然语言处理（NLP）领域中的两个重要分支，它们为我们理解和处理人类语言提供了强大的工具和技术。在本文中，我们将探讨机器学习和深度学习在NLP中的应用，并提供相应的源代码示例。

机器学习在NLP中的应用
机器学习是一种基于数据的方法，通过训练模型来自动学习和改进任务。在NLP中，机器学习可以用于各种任务，例如文本分类、命名实体识别和情感分析等。

下面是一个使用机器学习进行文本分类的示例代码：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import

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