【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。...
【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，...
【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：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。