12、自然语言处理（NLP）与机器学习算法详解

自然语言处理（NLP）与机器学习算法详解

1. 主成分与自然语言处理概述

主成分是原始变量的正交线性组合，正交性意味着各成分之间的相关性为零。第一主成分是原始维度的线性组合，具有最大方差；第n主成分是在与前n - 1个主成分正交的条件下，具有最高方差的线性组合。

自然语言处理（NLP）是人工智能领域中专注于语言的分支，它指系统分析、理解和生成人类语言（包括语音和文本）的能力。NLP属于计算语言学的范畴，在多个方面有重要应用：
- 数据检索：从数据集中检索结构化和非结构化数据，如通过关键词或短语搜索临床笔记。
- 社交媒体监测。
- 问答系统：解读人类自然语言以进行适当交互，如虚拟助手或语音识别软件。
- 文档分析：确定文档的关键发现。
- 情感分析：解析文本以理解情感和情绪。
- 诊断识别：识别诊断之间的区别和关系。
- 图像转文本：如读取标志或菜单。
- 机器翻译：将一种人类语言自动翻译成另一种人类语言。
- 主题建模：确定文档的主题。
- 社交媒体情感理解：理解社交媒体或讨论帖子中的情感。

2. NLP面临的挑战与相关术语

解读自然语言充满挑战，因为人类语言本身具有模糊性，包括语言、发音、表达和感知等方面。尽管人类语言有规则，但常被误解和误用。NLP会考虑语言结构来推导含义，词组成短语，短语组成句子，句子组成文档，这些都传达着思想。

NLP有一套文本处理程序工具包，包含一系列可用于模型开发的数据挖掘方法。由于非结构化数据的性质，NLP任务在计算资源和时间上成本较高。神经网络和深度学习也可用于NLP任务。在深入了解NLP之前，需要理解以