Bổ đề trong học máy là gì?

2024 Tác giả: Fiona Howard | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-10 06:44

Lemmatization là một trong những kỹ thuật xử lý trước văn bản phổ biến nhất được sử dụng trongXử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy nói chung. … Từ gốc được gọi là gốc trong quá trình tạo gốc, và nó được gọi là bổ đề trong quá trình bổ đề.

Bổ đề trong NLP là gì?

Bổ ngữ thường đề cập đến việc làm đúng cách với việc sử dụng từ vựng và phân tích hình thái của các từ, thông thường chỉ nhằm loại bỏ các phần cuối không sai và trả lại dạng cơ sở hoặc từ điển của một từ, được gọi là bổ đề.

Trám và lem là gì?

Stemming và lemmatization là phương pháp được các công cụ tìm kiếm và chatbot sử dụng để phân tích ý nghĩa đằng sau một từ. Lập trình sử dụng gốc của từ, trong khi bổ ngữ sử dụng ngữ cảnh mà từ đó đang được sử dụng.

ML lemmatization là gì?

Bổ ngữ là nhóm lại với nhau các dạng khác nhau của cùng một từ. Trong các truy vấn tìm kiếm, lemmatization cho phép người dùng cuối truy vấn bất kỳ phiên bản nào của từ cơ sở và nhận được các kết quả có liên quan.

Lemmatizer hoạt động như thế nào?

Bổ ngữ là quá trình chuyển một từ sang dạng cơ sở của nóSự khác biệt giữa cách tạo gốc và bổ ngữ là, bổ ngữ xem xét ngữ cảnh và chuyển từ đó sang dạng cơ sở có nghĩa của nó, trong khi việc tạo gốc chỉ xóa một vài ký tự cuối cùng, thường dẫn đến sai nghĩa và lỗi chính tả.