NLP中的机器学习

本文探讨了文本处理中的关键步骤,包括文本表示的分布式词表示,通过降维技术如PCA或t-SNE减少复杂性,以及自编码器在学习高效嵌入向量中的作用。这些技术对于理解和应用深度表示学习至关重要,特别是在处理长序列数据时,能够捕捉到复杂的语义和上下文信息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

 对问题进行形式化:文本(文本预处理、文本表示、重新加权、降维、向量对比、机器学习算法)

 

 文本表示

 分布式词表示:

 降维:

 自编码器:

 嵌入:

 

 使用嵌入向量:

 

深度表示学习:

 

 

长序列怎么样?

 

 

 

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