摘 要
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够理解和生成人类语言。随着大数据和计算能力的提升，机器学习技术在NLP中的应用日益广泛，极大地推动了NLP的发展。本文旨在探讨机器学习在NLP中的设计与应用，分析不同算法和模型在自然语言理解、生成以及信息抽取等方面的作用与效果。在机器学习算法设计上，本文详细介绍了监督学习、无监督学习和深度学习等多种方法在NLP中的应用。监督学习通过训练带有标签的数据集，使模型能够学习到语言的结构和规则；无监督学习则利用大量无标签数据，发现语言中的内在规律和模式；深度学习通过构建深层次的神经网络模型，能够捕捉语言的复杂特征，提升NLP任务的性能。
关键词：机器学习 自然语言处理 算法设计
Abstract
Natural language processing (NLP) is an important branch of artificial intelligence that aims to enable computers to understand and generate human language. With the improvement of big data and computing power, the application of machine learning technology in NLP is increasingly extensive, which greatly promotes the development of NLP. This paper aims to discuss the design and application of machine learning in NLP, and analyze the effects of different algorithms and models in natural language understanding, generation and information extraction. In the design of machine learning algorithm, this paper introduces the application of supervised learning, unsupervised learning and deep learning in NLP. Supervised learning enables the model to learn the structure and rules of the language by training labeled data sets. Unsupervised learning uses a large amount of unlabeled data to discover the inherent laws and patterns in language. By building deep neural network models, deep learning can capture complex features of languages and improve the performance of NLP tasks.
Keywords: Machine learning Natural language processing Algorithm design
目 录
1 引言 1
2 自然语言处理中的机器学习技术基础 1
2.1 概率语言模型与n-gram模型 1
2.2 神经网络原理与架构 1
2.3 传统特征工程方法 2
3 机器翻译与文本生成中的设计策略 2
3.1 统计机器翻译方法 2
3.2 神经机器翻译技术 3
3.3 评估与优化策略 3
4 文本分类与情感分析中的机器学习应用 4
4.1 文本分类技术 4
4.2 情感分析任务 4
4.3 模型优化与调参 5
5 结论 5
致 谢 7
参考文献 8
