语法

构建多字的语言模型和分析与机器学习

语法是一个连续的集合n项文本文档,可能包括单词,数字,符号和标点符号。语法模型是有用的在许多文本分析应用程序序列相关的单词,如情绪分析、文本分类、文本生成。n元建模是其中的一种技术用于从非结构化文本格式转换为一个结构化的格式。替代语法词嵌入技术、等word2vec

例子
可以创建一个语言模型将字格通过计算的次数每一个独特的语法出现在一个文档中。这就是所谓的bag-of-n-grams模型。在MATLAB中,bag-of-n-grams模型可以创建使用“bagOfNgrams”功能。

词云字格,n = 2。这个词云显示更加突出在橙色机器人手臂和构建代理,等一系列不太突出的黑色字周围的大小减少。

词云字格与n = 2(三元)。

语言模型建立后,它可以用于机器学习算法建立预测模型用于文本分析应用程序。了解更多关于字格和与文本数据,建立模型文本分析工具箱™使用MATLAB®

参见:自然语言处理,情绪分析,word2vec,文本挖掘与MATLAB,数据科学,深度学习,深度学习工具箱™,预见性维护工具箱™

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