9、特征工程与自然语言处理算法解析

特征工程与自然语言处理算法解析

1. 理解特征工程

在深入探讨特征生成技术之前，我们需要先了解特征工程及其目的。

1.1 什么是特征工程

特征工程是从原始数据或语料库中生成或推导特征（属性或现象的单个可测量属性）的过程，这些特征有助于我们开发自然语言处理（NLP）应用程序或解决NLP相关问题。特征可以被定义为在构建NLP应用程序或预测NLP应用程序输出时有用的信息或可测量属性。

我们将使用机器学习（ML）技术处理自然语言并开发模型以获得最终输出，这个模型被称为机器学习模型（ML模型）。我们会将特征作为输入提供给机器学习算法，以生成机器学习模型，然后使用生成的机器学习模型为NLP应用程序生成合适的输出。

任何属性只要有助于生成一个能准确高效地为NLP应用程序产生输出的优秀ML模型，都可以作为特征。输入特征完全取决于数据集和NLP应用程序。特征是利用NLP应用程序的领域知识推导出来的，这就是我们探索自然语言基本语言学方面的原因，以便在特征工程中运用这些概念。

1.2 特征工程的目的

原始的自然语言数据计算机无法理解，算法也不能直接接受原始自然语言并为NLP应用程序生成预期输出。在使用机器学习技术开发NLP应用程序时，特征起着重要作用。我们需要生成能够代表语料库且能被机器学习算法理解的属性。ML算法只能理解特征语言进行通信，因此想出合适的属性或特征至关重要，这就是特征工程的整体目的。

生成特征后，我们需要将其作为输入提供给机器学习算法，处理这些输入特征后得到ML模型。该ML模型将用于预测或为新特征生成输出。ML模型的准确性和效率主要取决于特征，这就是为什么说特征工程是一种艺术和技