Семантический анализ (машинное обучение)

Оглавление1 Семантический анализ (машинное обучение)1.1 Основы семантического анализа1.2 Методы и подходы1.3 Дополнительные темы2 Семантический анализ (машинное обучение) — Википедия Семантический […]

Семантический анализ (машинное обучение)

  • Основы семантического анализа

    • Семантический анализ в машинном обучении – это построение структур для понимания концепций из набора документов. 
    • Не требует предварительного понимания семантики документов. 
    • Метаязык на основе логики предикатов и символы могут использоваться для анализа речи. 
    • Обоснованный язык эквивалентен распознаванию машиночитаемого значения. 
  • Методы и подходы

    • Латентный семантический анализ представляет документы в виде векторов терминов. 
    • Скрытое распределение по Дирихле позволяет классифицировать термины по темам. 
    • n-граммы и скрытые марковские модели используют марковские цепочки для представления потока терминов. 
  • Дополнительные темы

    • Явный семантический анализ – это подход, который требует предварительного понимания семантики. 
    • Извлечение информации и семантическое сходство – это другие связанные темы. 
    • Стохастический семантический анализ – это метод обработки языковых данных в информатике. 
    • Изучение онтологии и рекомендации – это дополнительные темы, которые могут быть расширены для улучшения статьи. 

Полный текст статьи:

Семантический анализ (машинное обучение) — Википедия

Оставьте комментарий