基于机器学习的自然语言处理技术研究方法

摘  要

随着信息技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术在文本处理领域的应用日益广泛。本文先介绍了研究背景与意义，阐述了自然语言处理和机器学习的基本概念及其分类。详细探讨了机器学习的常用算法与模型，以及它们在文本分类与情感分析、命名实体识别与关系抽取、机器翻译与文本生成等NLP核心任务中的应用。通过深入研究，本文旨在揭示NLP与ML技术的内在联系，探讨其在实际应用中的优势与挑战，并展望未来的发展趋势。本文的研究不仅有助于推动NLP和ML技术的进一步发展，也为相关领域的研究者和实践者提供了有益的参考。

关键词： 自然语言处理；机器学习；文本分类；情感分析

目录

摘  要 1
第1章绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 研究内容与方法 2
第2章有关的理论综述 2
2.1关于 NLP的定义 2
2.2机器学习（机器学习）的概念和分类 3
2.3常见的机器学习算法和模型 3
第3章自然语言处理中的机器学习技术 4
3.1文章的分类和情绪的研究 4
3.2命名实体的确定和关系的提取 4
3.3机器翻译和文本产生 5
第4章总结 5
参考文献 6
 

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