Aplikasi dan analisis teknologi pengekstrakan ciri pokok kebergantungan dalam pemprosesan bahasa semula jadi

Pengestrakan ciri pokok kebergantungan ialah teknik yang biasa digunakan dalam pemprosesan bahasa semula jadi untuk mengekstrak ciri berguna daripada teks. Pohon kebergantungan ialah alat yang mewakili kebergantungan tatabahasa antara perkataan dalam ayat. Artikel ini akan memperkenalkan konsep, aplikasi dan teknik pengekstrakan ciri pokok kebergantungan.

Pokok kebergantungan ialah graf akiklik berarah yang mewakili hubungan kebergantungan antara perkataan. Dalam pepohon kebergantungan, setiap perkataan ialah nod dan setiap kebergantungan ialah kelebihan terarah. Kebergantungan boleh menjadi hasil daripada tugasan seperti penandaan sebahagian daripada pertuturan, pengecaman entiti bernama, analisis sintaksis, dsb. Pokok kebergantungan boleh digunakan untuk mewakili struktur tatabahasa antara perkataan dalam ayat, termasuk hubungan subjek-predikat, hubungan kata kerja-objek, klausa atribut, dsb. Ciri tatabahasa dalam ayat boleh diekstrak dengan menganalisis pepohon kebergantungan, dan ciri ini boleh digunakan untuk pelbagai tugas dalam pemprosesan bahasa semula jadi, seperti klasifikasi teks, analisis sentimen, pengecaman entiti bernama, dsb.

Pengeluaran ciri pokok kebergantungan ialah teknik yang digunakan untuk mengekstrak ciri berguna daripada pokok kebergantungan. Teknologi ini boleh mengvektorkan ayat, yang kemudiannya boleh digunakan untuk latihan dan inferens model pembelajaran mesin. Idea asasnya adalah untuk mewakili setiap perkataan sebagai vektor, dan kemudian menggabungkan vektor ini menjadi perwakilan vektor bagi keseluruhan ayat. Perwakilan vektor ini sesuai untuk pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi, seperti klasifikasi teks, analisis sentimen, pengiktirafan entiti bernama, dsb.

Langkah utama pengekstrakan ciri pokok kebergantungan termasuk aspek berikut:

Pembinaan pokok kebergantungan dicapai dengan melakukan pembahagian perkataan, penandaan sebahagian daripada pertuturan dan analisis sintaksis teks. Antaranya, algoritma analisis sintaks yang biasa digunakan termasuk analisis berasaskan peraturan, analisis berasaskan statistik dan analisis berasaskan pembelajaran mendalam.

2 Pengekstrakan ciri: Dalam pepohon kebergantungan, setiap nod perkataan mempunyai beberapa atribut, seperti sebahagian daripada pertuturan, kebergantungan, dsb., yang boleh diekstrak sebagai ciri. Ciri yang biasa digunakan termasuk vektor perkataan, teg sebahagian daripada pertuturan, jenis pergantungan, jarak, dsb.

3. Gabungan ciri: Gabungkan ciri yang diekstrak untuk membentuk perwakilan vektor bagi keseluruhan ayat. Kaedah gabungan yang biasa digunakan termasuk penyambungan, pengumpulan purata, pengumpulan maksimum, dsb.

4 Pemilihan ciri: Memandangkan bilangan nod dalam pepohon kebergantungan selalunya sangat besar, ciri perlu disaring untuk memilih ciri utama yang berguna untuk tugas itu. Kaedah pemilihan ciri yang biasa digunakan termasuk maklumat bersama, ujian khi kuasa dua, perolehan maklumat, dsb.

Pengestrakan ciri pokok kebergantungan digunakan secara meluas dalam pemprosesan bahasa semula jadi. Sebagai contoh, dalam tugas pengelasan teks, ayat boleh diwakili sebagai vektor dan kemudian dikelaskan menggunakan pengelas. Dalam tugas pengecaman entiti yang dinamakan, pengekstrakan ciri pokok kebergantungan boleh digunakan untuk mengekstrak maklumat kontekstual entiti, dengan itu meningkatkan ketepatan pengecaman. Dalam tugasan analisis sentimen, pengekstrakan ciri pokok kebergantungan boleh digunakan untuk mengekstrak maklumat seperti perkataan emosi dan intensiti emosi dalam ayat untuk melakukan klasifikasi emosi ayat.

Ringkasnya, pengekstrakan ciri pokok dependen ialah teknologi pemprosesan bahasa semula jadi yang penting, yang boleh mengekstrak ciri berguna daripada pokok dependen untuk pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi dan analisis teknologi pengekstrakan ciri pokok kebergantungan dalam pemprosesan bahasa semula jadi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!