如果你也在 怎样代写自然语言处理Natural Language Processing KIT719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|Categorization Problems
The first kind of model that we will cover is a text classifier, which we use to solve categorization problems. We start this kind of analysis by deciding which categories are important. In other words, we create a complete classification system, in which each unit of language belongs to one or another category. For example, if we want to apply part-of-speech tags to a corpus, we need to start by defining all the word classes that are available.
Let’s say we want to sort tweets by language, in order to build a corpus of social media texts. We first come up with examples of all the languages we are interested in. Some categories might be quite large (a majority class, like English) while others are quite small (a minority class, like Samoan).
Then we train a classifier to automate the labeling task. Labeling here means assigning each text to the correct category. If a tweet is written in Samoan, we want the classifier to label it as Samoan. The goal, of course, is to automate labeling so that we can analyze our categories across corpora containing millions or billions of words. Training here means that we show the classifier examples with their correct labels until the model is able to make accurate predictions on its own.
Let’s break down the problem of text classification. First, we need to consider the span of language that we are analyzing. In this Element we will look at examples of classifying individual words (like parts of speech), entire documents (like news articles), and collections of documents (like different writings from a single person).
Second, we need to design a category system. Sometimes this category system is straightforward: for example, if we want to classify documents according to their language or dialect, those categories are already well established (for example, English as a language or New Zealand English as a dialect). But there are other cases where we need to invent a new category system. Let’s say we want to classify news articles by topic: We might start with a few highlevel topics like SPORTS or POLITICS. But after some experimentation we will most likely find other topics that we have overlooked.
CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|Comparison Problems
The second family of methods that we will cover is text similarity models, which we use to solve comparison problems. The basic idea is to measure how similar two words or two texts are, and then use that similarity to cluster them into groups. Similarity models are not discrete like classifiers and they do not require annotations in advance. For example, let’s say we can measure that Charles Dickens writes more like Anthony Trollope than Ernest Hemingway does. Then we undertake that analysis for every pair of writers in a corpus. Now we have a network of relationships between authors that we can cluster into groups of similar authors. The final output is similar to a text classifier (these clusters are categories), except that we as linguists have not defined the labels.
We need to start by thinking about the same questions we posed for designing a text classifier: What span of language are we analyzing (words, sentences, documents) and what part of the linguistic signal are we interested in? For example, we will use similarity models to measure the association between words using both association measures (such as Pointwise Mutual Information) and word embeddings (such as the Skip-Grams with Negative Sampling architecture in WORD2VEC). In this case, the question is about the similarity of a particular word form across an entire corpus. But we will also look at models of corpus similarity and document similarity, which work across much larger spans.
Document similarity, for example, is a method that would allow us to sort news articles into finer-grained categories than a text classifier would support. And, more importantly, we as linguists would not need to predefine an exhaustive set of possible topics. The challenge, of course, is that there is not always an explicit connection between specific terms in an article (home brew) and the topic (BEER). So our text similarity model needs to learn that there is a topic in the background that can show up across various terms like fermenter and siphon and yeast. You might search for an article about how to start a home brew when you actually need to find an article about how to soak your grains. From a linguistic perspective, this is a challenge of finding relationships within a larger semantic domain.
自然语言处理代写
CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|Categorization Problems
我们将介绍的第一种模型是文本分类器，我们用它来解决分类问题。我们通过确定哪些类别是重要的来开始这种分析。换句话说，我们创建了一个完整的分类系统，其中每个语言单元都属于一个或另一个类别。例如，如果我们想将词性标签应用于语料库，我们需要首先定义所有可用的词类。
假设我们想按语言对推文进行排序，以构建社交媒体文本的语料库。我们首先提出我们感兴趣的所有语言的示例。有些类别可能非常大（多数类，如英语），而另一些则非常小（少数类，如萨摩亚语）。
然后我们训练一个分类器来自动化标记任务。这里的标签意味着将每个文本分配到正确的类别。如果一条推文是用萨摩亚语写的，我们希望分类器将其标记为萨摩亚语。当然，目标是自动化标记，以便我们可以分析包含数百万或数十亿单词的语料库中的类别。这里的训练意味着我们展示分类器示例及其正确的标签，直到模型能够自行做出准确的预测。
让我们分解文本分类的问题。首先，我们需要考虑我们正在分析的语言的跨度。在这个元素中，我们将查看对单个单词（如词性）、整个文档（如新闻文章）和文档集合（如单个人的不同作品）进行分类的示例。
其次，我们需要设计一个类别系统。有时这个类别系统很简单：例如，如果我们想根据文档的语言或方言对文档进行分类，那么这些类别已经很成熟了（例如，英语作为一种语言或新西兰英语作为一种方言）。但在其他情况下，我们需要发明一个新的类别系统。假设我们要按主题对新闻文章进行分类：我们可能会从一些高级主题开始，例如体育或政治。但经过一些实验后，我们很可能会发现我们忽略的其他主题。
CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|Comparison Problems
我们将介绍的第二类方法是文本相似性模型，我们用它来解决比较问题。基本思想是衡量两个单词或两个文本的相似程度，然后使用这种相似性将它们分组。相似性模型不像分类器那样离散，并且它们不需要预先注释。例如，假设我们可以衡量查尔斯狄更斯的写作更像安东尼特罗洛普而不是欧内斯特海明威。然后我们对语料库中的每一对作者进行分析。现在我们有一个作者之间的关系网络，我们可以将其聚集成相似作者的组。最终输出类似于文本分类器（这些集群是类别），只是我们作为语言学家没有定义标签。
我们需要首先考虑我们在设计文本分类器时提出的相同问题：我们分析的语言范围（单词、句子、文档）以及我们对语言信号的哪一部分感兴趣？例如，我们将使用相似性模型来测量单词之间的关联，同时使用关联度量（例如 Pointwise Mutual Information）和单词嵌入（例如 WORD2VEC 中的带有负采样架构的 Skip-Grams）。在这种情况下，问题是关于整个语料库中特定词形的相似性。但我们还将研究语料库相似性和文档相似性模型，它们适用于更大的跨度。
例如，文档相似性是一种允许我们将新闻文章分类为比文本分类器支持的更细粒度的类别的方法。而且，更重要的是，我们作为语言学家不需要预先定义一套详尽的可能主题。当然，挑战在于文章中的特定术语（自制啤酒）和主题（啤酒）之间并不总是存在明确的联系。因此，我们的文本相似性模型需要了解背景中有一个主题可以出现在诸如发酵罐、虹吸管和酵母等各种术语中。当您实际上需要查找有关如何浸泡谷物的文章时，您可能会搜索有关如何开始自制啤酒的文章。从语言学的角度来看，这是在更大的语义域中寻找关系的挑战。
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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。