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CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|COS484 Validation and Visualization

如果你也在 怎样代写自然语言处理Natural Language Processing COS484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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We have now seen how computational methods can be used to answer both categorization problems and comparison problems. If we want to use these methods to answer linguistic questions, however, we need to give further attention to how we can validate the answers that we get: How can we have confidence in our results when we as linguists cannot individually verify all the corpus data we rely on? Here we discuss how to report results using baselines to provide context (Section 4.1) and how to ensure that our results are robust (Section 4.2). We then turn our focus to visualization methods to further explore our results, working with relational plots (Section 4.3), box plots and heat maps (Section 4.4), and choropleth maps (Section 4.5). As before, we end this section by considering the ethical implications for these computational methods: Here we consider the influence that data availability has on the languages and populations which we are able to study using computational methods.

CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|Reporting Results for Political Speech Prediction

It is difficult to evaluate how well a computational model is performing in isolation. For example, imagine that we can predict New Zealand English vs Australian English when most samples are from the Australian dialect. This is an imbalanced binary classification problem: imbalanced because the majority class (Australian English) dominates and binary because there are just two classes. Our baseline expectation for this dialect model would be higher than for a model with twelve dialects (cf. Section 2.1) with an equal number of test samples from each one. In other words, an $\mathrm{f}$-score of $0.50$ would be bad in the first case but rather good in the second case. This means that when we evaluate the performance of a model we need some method to contextualize the raw accuracy measures.

In this section, we will be looking at the example of training a text classifier to predict whether a congressional speech was given by a Republican or a Democrat. When do we know that the classifier’s performance on this binary classification problem is meaningful? To find out, we first establish a baseline that we can use for comparison, to contextualize the results.

The simplest baseline is to measure the accuracy of guessing the majority class in every case. For example, Figure 9 shows us that, in the 1960s and 1970s, most speeches in congress were by Democrats. The red and blue bars are overlaid, so that in this period there are about 2,000 speeches by Republicans and about 3,000 by Democrats. So, we expect the classifier to work better for Democratic speeches in that period. If $70 \%$ of speeches are from Democrats, then our majority baseline for accuracy is $70 \%$ : the score we would have gotten by predicting DEMOCRAT for each speech.

We have a very large number of options available for any given kind of corpus analysis: Which representations do we use? Which models? Which data set? Let’s say that we are wondering whether it is helpful to remove emojis from tweets. Do they provide useful information or do they create noise? In this case, we would evaluate the performance of these two different settings in an A vs B evaluation: With all other choices the same, is MODEL A or MODEL B better? This method allows us to systematically improve our models.

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自然语言处理代写

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我们现在已经看到如何使用计算方法来回答分类问题和比较问题。然而,如果我们想使用这些方法来回答语言问题,我们需要进一步关注如何验证我们得到的答案:当我们作为语言学家无法单独验证所有语料库数据时,我们如何对我们的结果充满信心我们靠什么?在这里,我们讨论如何使用基线报告结果以提供上下文(第 4.1 节)以及如何确保我们的结果是稳健的(第 4.2 节)。然后,我们将重点转向可视化方法以进一步探索我们的结果,使用关系图(第 4.3 节)、箱线图和热图(第 4.4 节)以及等值线图(第 4.5 节)。和以前一样,我们通过考虑这些计算方法的伦理含义来结束本节:

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很难单独评估计算模型的性能。例如,假设当大多数样本来自澳大利亚方言时,我们可以预测新西兰英语与澳大利亚英语。这是一个不平衡的二元分类问题:不平衡是因为多数类(澳大利亚英语)占主导地位,二元是因为只有两个类。我们对这种方言模型的基线期望将高于具有十二种方言的模型(参见第 2.1 节),每种方言的测试样本数量相同。换句话说,一个F- 分数0.50在第一种情况下会很糟糕,但在第二种情况下会很好。这意味着,当我们评估模型的性能时,我们需要一些方法来对原始准确度度量进行上下文化。

在本节中,我们将研究训练文本分类器以预测国会演讲是由共和党人还是民主党人发表的示例。我们什么时候知道分类器在这个二元分类问题上的表现是有意义的?为了找出答案,我们首先建立一个可用于比较的基线,以将结果置于上下文中。

最简单的基线是衡量在每种情况下猜测多数类别的准确性。例如,图 9 向我们显示,在 1960 年代和 1970 年代,国会中的大多数演讲都是由民主党人发表的。红色和蓝色条重叠在一起,因此在此期间共和党人约有 2,000 次演讲,民主党人约有 3,000 次演讲。因此,我们希望分类器在那个时期更适合民主党的演讲。如果70%的演讲来自民主党,那么我们的大多数准确性基准是70%:我们通过预测每个演讲的 DEMOCRAT 得到的分数。

对于任何给定类型的语料库分析,我们都有大量可用的选项:我们使用哪些表示?哪些型号?哪个数据集?假设我们想知道从推文中删除表情符号是否有帮助。它们提供有用的信息还是制造噪音?在这种情况下,我们将在 A 与 B 评估中评估这两种不同设置的性能:在所有其他选择相同的情况下,模型 A 还是模型 B 更好?这种方法使我们能够系统地改进我们的模型。

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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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