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CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|CITS4012 Representing Context

如果你也在 怎样代写自然语言处理Natural Language Processing CITS4012这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。自然语言处理Natural Language Processing起源于20世纪50年代。早在1950年,阿兰-图灵就发表了一篇题为《计算机械与智能》的文章,提出了现在被称为图灵测试的智能标准,尽管在当时这并不是作为一个独立于人工智能的问题来阐述的。拟议的测试包括一项涉及自然语言的自动解释和生成的任务。

自然语言处理Natural Language Processing是语言学、计算机科学和人工智能的一个子领域,涉及计算机和人类语言之间的互动,特别是如何为计算机编程以处理和分析大量的自然语言数据。其目标是使计算机能够 “理解 “文件的内容,包括文件中语言的上下文细微差别。然后,该技术可以准确地提取文件中的信息和见解,并对文件本身进行分类和组织。

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CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|Representing Context

In the previous section we represented syntactic choices throughout an entire document using function word n-grams. This tells us a great deal about the overall style of that document, but this kind of representation would not be helpful for a problem like predicting the part of speech of individual words. Here we will put together a positional vector which better represents the syntactic context for individual words. This is a better representation for making predictions about words because it captures the specific linguistic context of each particular token.

We start by coming up with a set of syntactic word classes, drawn from the Universal Part-of-Speech tag set (Petrov, Das, \& McDonald, 2012). As shown in Table 7, there are two main categories: open-class words (like nouns and verbs) and closed-class words (like adpositions and pronouns). You will notice that there are also catch-all categories (like $\mathrm{x}$ or SYM). These are important because every word in a corpus needs to be tagged. If we are not sure what the syntactic class should be, these miscellaneous categories are helpful. In our previous categorization problems, we relied on nonlinguistic information for our categories (like New Zealand English as a dialect or Arthur Conan Doyle as a writer). Here we directly annotate linguistic categories, like noun and verb.

CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|Representing Sentiment

Now that we have represented content, structure, and context, the final part of the linguistic signal that we can use for text classification is sentiment (pragmatics): What is the tone or emotion expressed in the text? This is important because two similar authors might write about the same topic from very different perspectives. Look at the sentences in (10a) and (10b), where words that carry sentiment are shown in brackets. Both sentences have the same basic meaning, if we had used our content representation: There is a piece of legislation in congress that would let one branch of government carry out a new authority. But the opinion expressed in (10a) is negative while the opinion in (10b) is positive. This difference is what we mean by the term sentiment analysis.

(10a) The $[a w f u l]$ amendment under consideration grants [frivolous] powers to the executive branch, [threatening] [disastrous] effects for many [horrible] years.
(10b) The [well-crafted ] amendment under consideration grants [vital] powers to the executive branch, [promising] [meritorious] effects for many [wonderful] years.

If we represented these sentences using content words, they would look the same in vector space. If we looked at the form of these sentences, we would see exactly the same function word n-grams. The only difference between them is sentiment. We take a dictionary-based approach to sentiment (Wang, Lu, \& Zhai, 2011): We have a list of positive words and a list of negative words. These positive and negative words, and nothing else, will provide our features when we convert texts into numeric vectors for sentiment analysis. Because the dictionary is defined in advance, by linguists, we do not need measures like TF-IDF or PMI to improve the representation.

CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|CITS4012 Representing Context

自然语言处理代写

CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|Representing Context

在上一节中,我们使用功能词 n-gram 表示整个文档中的句法选择。这告诉了我们关于该文档的整体风格的大量信息,但这种表示对于预测单个单词的词性之类的问题没有帮助。在这里,我们将组合一个位置向量,它可以更好地表示单个单词的句法上下文。这是对单词进行预测的更好表示,因为它捕获了每个特定标记的特定语言上下文。

我们首先提出一组句法词类,这些词类取自通用词性标签集(Petrov,Das,\& McDonald,2012)。如表 7 所示,有两个主要类别:开放类词(如名词和动词)和封闭类词(如形容词和代词)。您会注意到还有包罗万象的类别(例如X或 SYM)。这些很重要,因为语料库中的每个单词都需要标记。如果我们不确定句法类应该是什么,这些杂项类别会很有帮助。在我们之前的分类问题中,我们依赖于我们的类别的非语言信息(例如新西兰英语作为方言或亚瑟柯南道尔作为作家)。在这里,我们直接注释语言类别,如名词和动词。

CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|Representing Sentiment

现在我们已经表示了内容、结构和上下文,我们可以用于文本分类的语言信号的最后一部分是情感(语用学):文本中表达的语气或情感是什么?这很重要,因为两位相似的作者可能会从非常不同的角度撰写同一个主题。查看(10a)和(10b)中的句子,其中带有情感的单词显示在括号中。如果我们使用我们的内容表示,这两个句子具有相同的基本含义:国会中有一项立法可以让政府的一个部门行使新的权力。但是(10a)中表达的观点是负面的,而(10b)中表达的观点是积极的。这种差异就是我们所说的情绪分析一词的意思。

(10a)[一个在F在l]正在审议的修正案赋予行政部门[轻率的]权力,[威胁][灾难性]影响许多[可怕]年。
(10b) 正在考虑的[精心设计的]修正案赋予行政部门[重要]权力,[有希望][功勋]影响许多[精彩]年。

如果我们使用实词来表示这些句子,它们在向量空间中看起来是一样的。如果我们查看这些句子的形式,我们会看到完全相同的功能词 n-gram。它们之间的唯一区别是情绪。我们采用基于字典的方法来处理情绪(Wang, Lu, \& Zhai, 2011):我们有一个正面词列表和一个负面词列表。当我们将文本转换为数字向量以进行情感分析时,这些正面和负面的词将提供我们的特征。因为字典是由语言学家预先定义的,所以我们不需要像 TF-IDF 或 PMI 这样的措施来改进表示。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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