NLP 4.3

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• 4.3 NLP_基础：文本示意、分词、提取关键词、言语模型、留意力机制
• 回归剖析中的关键词和统计量
• ai中经常使用雷同的关键词的模型

4.3 NLP_基础：文本示意、分词、提取关键词、言语模型、留意力机制

在人造言语解决畛域，外围常识点包括文本示意、分词、关键词提取、言语模型与留意力机制等。

文本示意是基础，旨在将非结构化的文本消息转化为结构化的数据，以供计算，成功文本分类和情感剖析等义务。

文本示意方法有多种，包括基于一词一维的向量示意、基于布尔值的示意和基于词频计数的示意。

分词依赖于分词工具，如jieba、HanLP和THULAC等。

关键词提取方法基于统计特色，如TF-IDF，经过词频和文档频率计算关键词的关键性。

基于词图模型的关键词提取如TextRank算法，从文本中发现主题，进一步开掘暗藏语义结构。

基于主题模型的关键词提取如LDA，经过训练发现文本主题，辅佐文本语义了解。

言语模型是人造言语解决的基石，用于计算句子概率，经典模型包括基于马尔可夫假定的n-gram言语模型。

神经网络言语模型则经过神经网络外部的神经元降级，基于统计的条件概率启动建模。

留意力机制造为网络构建思绪，经过相似度矩阵调配留意力权重，协助网络识别关键消息，优化模型成果。

在神经网络言语模型中，留意力机制使得模型能够聚焦于句子中关键单词，而非等同看待一切单词。

综上所述，人造言语解决技术包括文本示意、分词、关键词提取、言语模型与留意力机制，这些技术在消息检索、介绍系统、文本分类、情感剖析等运行中施展着关键作用，经过构建模型与算法，成功对人造言语的有效了解和解决。

回归剖析中的关键词和统计量

回归剖析是统计学中的一个关键工具，用于了解变量之间的相关。

在回归剖析中，有泛滥关键词和统计量来形容和评价模型。

接上去，咱们将具体论述这些关键词和统计量。

一、回归剖析关键词1、回归（regression）：指变量之间的相关趋向，常指数据点围绕一条拟合直线的接近现象。

2、多元回归模型（multiple regression model）：用于剖析多个自变量与一个因变量之间的相关。

3、因变量（dependent variable）：随自蜕变变动而变动的变量，是钻研的关键结果。

4、自变量（independent variable）：解释变量，影响因变量。

5、随机变量（random variable）：受偶然原因影响，具备不确定性和随机性。

6、延续变量（continuous variable）：数值可以有限取值，如身高、体重。

7、名义变量（nominal variable）：有数量相关，变量值之间无法比拟。

8、截距（intercept）：回归方程中的常数项。

9、斜率（slope）：自蜕变变动惹原因蜕变变动的量。

10、偏效应（partial effect）：自变量对因变量的净效应。

11、效应幅度（size of effect）：反映变量作用大小的数值。

12、拟合优度（goodness of fit）：模型解释因蜕变变异的水平。

13、误差（error）：观测值与实在值之间的差。

14、预测值（predicted values）：依据回归模型计算的因变量值。

15、总平方和（sum of squares total）：因变量的变异总量。

16、残差平方和（sum of squares error）：因变量与预测值之间的差异。

17、回归平方和（sum of squares regression）：自蜕变变动惹起的变异解释量。

18、均方（mean square）：用于权衡回归模型的效率。

19、判定系数（coefficient of determination）：回归平方和占总平方和的比例，反映模型解释才干。

20、判定系数增量（increamental R2）：参与自变量后，判定系数的参与量。

21、嵌套模型（nested models）：模型之间的蕴含相关。

22、虚构编码（dummy coding）：名义变量转换为虚构变量，用于回归剖析。

23、虚构变量（dummy variable）：批示变量，取0或1。

24、二分变量（dichotomous variable）：只要两种取值的变量。

25、参照组（reference group）：虚构变量未取值类别。

26、交互项（interaction term）：两个自变量的乘积，反映作用依赖性。

27、交互效应（interaction effect）：自变量对因变量作用的条件性。

28、惯例最小二乘法（ordinaryleast squares，OLS）：线性回归中求解参数的方法。

29、线性（linearity）：自变量与因变量的一次性函数相关。

30、无偏性（unbiasedness）：预计量希冀值等于真值。

31、偏误（bias）：预计值与真值之间的差异。

32、疏忽变量偏误（omitted variable bias）：疏忽相关自变量造成的预计偏误。

33、相关条件（correlation condition）：判别疏忽变量偏误的条件之一。

34、无关条件（relevance condition）：判别疏忽变量偏误的另一个条件。

35、有效性（efficiency）：预计量方差最小。

36、独立同散布假定（assumption ofindependent identical distributed errors）：随机误差独立同散布。

37、分歧性（consistency）：预计量以概率模式收敛于真值。

38、最佳线性无偏预计（best linear unbiasedestimator）：一切无偏线性预计中方差最小的。

39、近似多重共线性（approximatemulticollinearity）：自变量间近似线性相关。

40、齐全多重共线性（perfectmulticollinearity）：自变量间严厉线性相关。

41、复相相关数（multiple correlation coefficient）：多个变量间相关水平的度量。

42、答应度（tolerance）：反映多重共线性水平的统计量之一。

43、方差收缩因子（variance inflation factor）：多重共线性水平的另一个统计量。

二、回归剖析统计量1、回归系数：实践和实践相符，截距项系数无经济意义。

2、回归系数的规范差：规范误差，反映预计值的牢靠性。

3、T测验：测验系数能否为零。

4、P值：实践T值超越样本T值的概率。

5、可决系数（R-squared）：模型拟合水平的目的。

6、调整后的可决系数：对参与的解释变量启动“处罚”的目的。

7、回归残差的规范误：残差的规范差。

8、对数似然预计函数值：极大似然预计法的登程点。

9、DW测验值：测验序列自相关性。

10、样本均值：被解释变量的平均值。

11、样本规范误差：规范差的预计值。

12、赤池消息准绳（AIC）：模型选用环节中的关键准绳。

13、施瓦茨消息准绳（SC）：与AIC相似，用于模型选用。

14、F统计量（F-statistic）：全体清楚性的目的。

15、prob（F-statistic）：F统计量的P值。

三、回归模型残差测验回归模型预计后，对残差启动测验，确保模型的有效性。

罕用的测验包括Q测验、LM测验、正态性测验和异方差测验。

1、残差自相关的Q测验：测验残差序列能否存在自相关。

2、残差自相关的LM测验：测验高阶自相关。

3、残差的正态性测验：测验残差能否听从正态散布。

4、残差的异方差测验：测验能否存在异方差。

ai中经常使用雷同的关键词的模型

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