19、高级特征工程与自然语言处理算法及基于规则的系统

高级特征工程与自然语言处理算法及基于规则的系统

在自然语言处理（NLP）领域，有许多重要的概念和技术值得我们深入探讨，包括高级特征工程、向量表示以及基于规则的系统等。下面将为大家详细介绍这些内容。

1. 练习与向量表示研究

首先是一个阅读练习，建议大家阅读关于Para2vec、Doc2vec和GloVe的研究论文。此外，还可以思考是否有方法能为连续字符串（如DNA模式）找到向量表示。这个练习的主要目的是让大家了解研究工作是如何开展的，同时也可以思考向量表示的其他方面，并尝试解决相关挑战。

2. 深度学习中向量化的重要性

计算机无法直接理解自然语言（NL），因此需要将NL输出转换为数字格式。有多种词嵌入技术以及一些基本的统计技术，如索引、tf - idf、独热编码等，可用于将文本输入转换为数字格式。选择哪种技术完全取决于NLP应用。将NL输入转换为数字格式主要有两个原因：
- 计算机只能理解数字数据，所以必须将文本数据转换为数字数据。
- 计算机擅长对给定的数字数据进行计算。

深度学习是指使用多层深度神经网络，结合大量数据和计算能力来开发NLP应用。向量化是一个坚实的数学概念，易于理解和处理。如今，Python有很多优秀的库，方便我们处理高维向量形式的数据。深度学习范式严重依赖向量化和矩阵概念，因此要掌握深度学习，就需要了解向量和矩阵。

在深度学习应用中，处理视频、音频等输入数据时也会使用向量。视频和图像会被转换为密集向量格式，而对于文本输入，word2vec是从单词生成向量的基本构建块。Google TensorFlow使用word2vec作为基本构建块，并利用这些概念改进了谷歌机器翻译、谷歌语音