Семантический анализ (машинное обучение)
 | Эта статья нуждается в дополнительных цитатах для проверки . ( январь 2021 г. ) |
| Семантика | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ||||||||
| Семантика языки программирования | ||||||||
| ||||||||
В машинном обучении семантический анализ корпуса . — это задача построения структур, аппроксимирующих концепции из большого набора документов Обычно это не предполагает предварительного семантического понимания документов. Метаязык , основанный на логике предикатов, может анализировать речь человека. [1] : 93- Еще одна стратегия понимания семантики текста — это заземление символов . Если язык обоснован, это равносильно признанию машиночитаемого значения. Для ограниченной области пространственного анализа была продемонстрирована компьютерная система понимания языка. [2] : 123
Скрытый семантический анализ (иногда скрытая семантическая индексация) — это класс методов, в которых документы представляются в виде векторов в пространстве терминов. Ярким примером является PLSI .
Скрытое распределение Дирихле предполагает приписывание терминов документа темам.
n-граммы и скрытые модели Маркова работают, представляя поток терминов в виде цепи Маркова , где каждый термин получается из нескольких предшествующих ему терминов.
См. также [ править ]
- Явный семантический анализ
- Извлечение информации
- Семантическое сходство
- Стохастический семантический анализ - подход к языковой обработке в информатике
- Обучение онтологии
Ссылки [ править ]
- ^ Нитин Индурхья; Фред Дж. Дамерау (22 февраля 2010 г.). Справочник по обработке естественного языка . ЦРК Пресс. ISBN 978-1-4200-8593-8 .
- ^ Майкл Спрангер (15 июня 2016 г.). Эволюция обоснованного пространственного языка . Языковая наука Пресс. ISBN 978-3-946234-14-2 .
 | Эта по информатике статья незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее . |