4、机器学习在语言处理与化妆品推荐中的应用

机器学习在语言处理与化妆品推荐中的应用

1. ILP规则生成词汇变体

在语言处理中，通过应用特定规则，我们能够识别匹配模式的具体出现情况。这些规则所匹配的模式具有重要特性，它们允许基于简单的单词列表快速生成变体，而无需依赖带注释的词库。要利用这些规则寻找变体，只需要一个给定语言的有效单词词库。这个过程不仅能基于形态规则找到变体，还能发现一些可能未在列表中注释的变体，例如正字法变体（如 “ann 到 anne”、“whisky 到 whiskey”、“majorca 到 mallorca”），甚至是拼写错误的单词。

为了测试ILP找到的规则在完整词库上的效果，我们编制了一个包含36个样本单词的新列表，并将这些单词作为术语应用到规则中以生成新的候选变体。样本单词列表涵盖了多种词汇和语法类别，包括形容词、名词（外来词、单数、复数、单数所有格、复数所有格）和动词（现在分词、过去式、不定式），并且单词长度从两个字符到八个字符不等。在分析结果时，由于我们只关注与查询无关的变体，所以如果候选变体与原术语在语义上相近，就认为该变体是相关的。

规则的行为并不特定于词汇或语法类别，但单词长度在生成新候选变体时似乎很重要。较长的单词（即五个字符及以上）比较短的单词能返回更多相关变体。这是因为所有规则都会将当前术语的编辑距离计算为一个较低的值（二或三）。单词越长，编辑距离为一到三的任意字符串越有可能是无效单词，从而不属于词库。有趣的是，Aleph和FOIL都未捕捉到单词长度的约束，这是因为规则的其他约束足以区分正例和反例。不过，如果进一步增加反例与正例的比例，ILP系统更有可能学习到单词长度的约束。

2. 化妆品推荐服务的发展与问题

随着智能手机等多功能移动终