13、自然语言处理与翻译中的机器学习应用

自然语言处理与翻译中的机器学习应用

1. 机器学习在自然语言处理中的基础概念

在自然语言处理（NLP）和文本分析中运用机器学习时，需要采用一系列统计方法来完成各种NLP操作，包括识别文本的词性、情感等元素。人工智能和机器学习可用于改进文本分析算法，以解读非结构化文本或无用数据。

机器学习主要分为三类：监督学习、无监督学习和半监督学习。Lexalytics会根据具体问题选择使用这三种学习方式。
- 监督学习 ：是指将经过某种标注的数据集提供给机器学习模型。例如，收集10,000条客户支持评论，并根据它们与软件或硬件的关联进行分类。这是指导模型完成任务最直接但也是最耗时的方法。Lexalytics在NLP任务（如情感分析和特定分类方法）中使用监督学习。
- 无监督学习 ：是指给机器大量数据，让它检测其中的模式。
- 半监督学习/强化学习 ：结合了无监督和监督学习技术，使用有标注的监督内容和无标注数据。机器学习模型利用有标注的信息对数据进行概括和假设。

2. 机器学习在自然语言处理中的应用

机器学习技术在NLP中有众多应用，包括语音识别、文档分类、文档分割、词性标注、词义消歧、命名实体识别、解析和机器翻译等。

2.1 监督式机器学习在NLP和文本分析中的应用

单任务机器学习模型在确定文档的情感极性或特定单词的词性方面表现出色，但在涉及多层解释的任务中效果不佳。在监督式机器学习中，使用一批文本文档，机器需要检查和解释结果。训练特定的机器学习模型（统计模型）通常使用评论数据。 </