【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及语言处理信息检索，尤其涉及一种基于机器学习的自然语言处理方法及系统。
技术介绍
1、语言处理信息检索是一项集成了自然语言处理（nlp）和信息检索（ir）技术的领域。这一
专注于如何有效地处理和理解人类语言，以便从大量文本数据中检索和提取有用信息。其核心在于利用计算机技术理解和解释自然语言的结构和含义。
2、基于机器学习的自然语言处理方法是指使用机器学习技术来实现对自然语言的处理和理解。机器学习在这里充当分析和解释语言数据的工具，通过学习大量的语言样本，机器能够识别语言模式和结构，从而实现对语言的理解。方法的主要目的是提高信息检索的准确性和效率。通过理解自然语言中的意图和语义，机器更精确地识别文本中的关键信息，提供更为相关和精确的搜索结果。例如，在搜索引擎、文档分类、情感分析等应用中，基于机器学习的自然语言处理技术显著提高信息检索的相关性和准确性。
3、传统的自然语言处理方法存在一些不足之处。传统方法在捕捉词语之间的深层语义关系上存在局限，因缺乏高效的词嵌入技术，往往无法充分理解文本的复杂语义。上下文理解通常不够强大，难以处理长距离的语义依赖，这限制了模型在理解连贯文本方面的能力。在意图识别和个性化推荐方面，传统方法缺乏足够的精度和个性化，无法提供针对性强的用户体验。传统方法在响应动态用户需求上通常较为僵化，缺乏必要的适应性和灵活性，导致用户体验和满意度受限。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于机
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于机器学习的自然语言处理方法，包括以下步骤：
3、s1：基于原始文本数据，采用文本清洗和标准化算法，包括去噪声、分词和去除停用词，生成预处理后的文本数据；
4、s2：基于所述预处理后的文本数据，采用词嵌入技术，基于word2vec或glove，转换文本为数值型特征，生成文本特征向量；
5、s3：基于所述文本特征向量，采用transformer模型，通过bert，进行上下文理解，生成上下文感知的特征表示；
6、s4：基于所述上下文感知的特征表示，采用深度神经网络进行文本分类，识别用户意图，生成用户意图识别结果；
7、s5：基于所述用户意图识别结果，采用协同过滤和内容基推荐算法，提供个性化推荐，生成个性化推荐内容；
8、s6：基于所述个性化推荐内容，采用强化学习和用户行为分析，进行查询响应优化，生成优化后的搜索结果；
9、所述文本清洗和标准化算法具体为使用自然语言处理工具，基于nltk或spacy进行文本处理，所述词嵌入技术具体指通过word2vec或glove模型捕捉单词间的语义关系，将词转换为密集向量表示，所述transformer模型利用自注意力机制来捕获文本中长距离的依赖关系，所述深度神经网络具体为卷积神经网络或循环神经网络，所述推荐算法包括分析用户历史行为数据、匹配相似内容、用户偏好，所述强化学习和用户行为分析具体指根据用户的反馈和交互数据动态调整搜索引擎的响应策略。
10、作为本专利技术的进一步方案，基于原始文本数据，采用文本清洗和标准化算法，包括去噪声、分词和去除停用词，生成预处理后的文本数据的步骤具体为：
11、s101：基于原始文本数据，采用正则表达式去除算法，移除无关符号和噪声，生成去噪声后的文本数据；
12、s102：基于所述去噪声后的文本数据，采用jieba分词或nltk分词技术，进行中文或英文的词汇分割，生成分词处理后的文本数据；
13、s103：基于所述分词处理后的文本数据，采用停用词表进行停用词去除，生成去除停用词的文本数据；
14、s104：基于所述去除停用词的文本数据，进行词形还原和大小写统一，生成预处理后的文本数据；
15、所述正则表达式去除算法具体为使用预定义的模式匹配和替换技术，清理文本中的非文本元素，所述jieba分词或nltk分词技术具体为使用词库、规则和机器学习方法，进行文本分词，所述词形还原和大小写统一具体为将文本中的所有单词转换为其基本形式，将动词转换为一般现在时，名词转为单数形式。
16、作为本专利技术的进一步方案，基于所述预处理后的文本数据，采用词嵌入技术，基于word2vec或glove，转换文本为数值型特征，生成文本特征向量的步骤具体为：
17、s201：基于所述预处理后的文本数据，采用pos标注技术，标注每个词汇的词性，生成词性标注后的文本数据；
18、s202：基于所述词性标注后的文本数据，采用word2vec或glove模型，进行词嵌入训练，生成词向量模型；
19、s203：基于所述词向量模型，将全部词汇转化为向量形式，生成文本的向量化表示；
20、s204：基于所述文本的向量化表示，采用主成分分析或t-sne技术降低向量维度，提高计算效率，生成文本特征向量；
21、所述pos标注技术具体为使用预训练的模型，识别和标注文本中每个单词的词性，所述word2vec或glove模型利用上下文信息，将每个词汇转换为固定大小的向量，捕获词汇之间的语义关系，所述向量化表示将每个词汇映射为一个稠密实数向量，在向量空间中表示文本信息，所述主成分分析或t-sne技术具体为通过数学方法减少数据的维度，并保留原始数据的特征信息。
22、作为本专利技术的进一步方案，基于所述文本特征向量，采用transformer模型，通过bert，进行上下文理解，生成上下文感知的特征表示的步骤具体为：
23、s301：基于所述文本特征向量，采用bert预训练模型初始化，包括加载预训练的参数和配置，生成初始化的bert模型；
24、s302：基于所述初始化的bert模型，进行自注意力编码，捕获文本内部的长距离依赖关系，生成自注意力编码的特征向量；
25、s303：基于所述自注意力编码的特征向量，应用transformer网络层，提取深层次语义特征，生成深层语义特征表示；
26、s304：基于所述深层语义特征表示，执行bert输出层处理，获取上下文感知的特征表示；
27、所述bert预训练模型初始化包括加载google发布的预训练bert模型及其参数，所述自注意力编码具体为使用bert模型中的自注意力机制，处理文本数据中多单词间的相互关系，所述transformer网络层具体指利用bert模型中的多层transformer结构，加工和提炼文本特征，所述bert输出层处理包括利用bert模型最后一层的输出，得到参照上下文的特征表示。
28、作为本专利技术的进一步方案，基于所述上下文感知的特征表示，采用深度神经网络进行文本分类，识别用户意图，生成用户意图识别结果的步骤具体为：
29、s401：基于所述上下文感知的特征表示，构建深本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的自然语言处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的自然语言处理方法，其特征在于，基于原始文本数据，采用文本清洗和标准化算法，包括去噪声、分词和去除停用词，生成预处理后的文本数据的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的自然语言处理方法，其特征在于，基于所述预处理后的文本数据，采用词嵌入技术，基于Word2Vec或GloVe，转换文本为数值型特征，生成文本特征向量的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的自然语言处理方法，其特征在于，基于所述文本特征向量，采用Transformer模型，通过BERT，进行上下文理解，生成上下文感知的特征表示的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的自然语言处理方法，其特征在于，基于所述上下文感知的特征表示，采用深度神经网络进行文本分类，识别用户意图，生成用户意图识别结果的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于机器学习的自然语言处理方法，其特征在于，基于所述用户意图识别结果，采用协同过滤和内容基推
7.根据权利要求1所述的基于机器学习的自然语言处理方法，其特征在于，基于所述个性化推荐内容，采用强化学习和用户行为分析，进行查询响应优化，生成优化后的搜索结果的步骤具体为：
8.一种基于机器学习的自然语言处理系统，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的基于机器学习的自然语言处理方法，所述系统包括文本预处理模块、词嵌入模块、上下文理解模块、意图识别模块、个性化推荐模块、用户交互分析模块、查询响应优化模块。
9.根据权利要求8所述的基于机器学习的自然语言处理系统，其特征在于，所述文本预处理模块基于原始数据，运用自然语言处理工具进行去噪、分词、停用词过滤，生成预处理后的文本；
10.根据权利要求8所述的基于机器学习的自然语言处理系统，其特征在于，所述文本预处理模块包括去噪子模块、分词子模块、停用词过滤子模块、标准化子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的自然语言处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的自然语言处理方法，其特征在于，基于原始文本数据，采用文本清洗和标准化算法，包括去噪声、分词和去除停用词，生成预处理后的文本数据的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的自然语言处理方法，其特征在于，基于所述预处理后的文本数据，采用词嵌入技术，基于word2vec或glove，转换文本为数值型特征，生成文本特征向量的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的自然语言处理方法，其特征在于，基于所述文本特征向量，采用transformer模型，通过bert，进行上下文理解，生成上下文感知的特征表示的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的自然语言处理方法，其特征在于，基于所述上下文感知的特征表示，采用深度神经网络进行文本分类，识别用户意图，生成用户意图识别结果的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于机器学习的...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾辉，许飞鸿，贾露，黄薇，罗佳琪，
申请(专利权)人：武汉慧友佳华电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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