简介：摘要：自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个研究热点，所涉及的主要任务包括文本分类、机器翻译、情感分类、智能问答以及语音识别等多个方面。其中，文本分类是自然语言处理任务中一个的重要分支。文本分类可以将同类型的数据归为一起，方便整合文本资源数据，再进行数据分析。在互联网时代，人们日常生活产生了海量文本数据，而以往通过传统的人工方式进行数据清洗和分类，已经无法满足用户需求。因此，通过文本分类技术能够实现海量数据清洗和归类，降低劳动成本，提高效率，并能挖掘文本中隐含的价值信息。随着人工智能热潮的兴起，自然语言处理技术不断突破发展，文本分类技术研究取得了巨大的进步。

简介：摘要：深度学习作为近年来的热门话题，在语言图像处理过程中日益发挥重要作用。本文以面向自然语言的处理为例，首先探讨开展深度学习研究的可行性，随后说明深度学习的应用路径。

简介：摘要：

简介：摘要：随着信息技术的飞速发展，以文本形式出现的信息已经越来越多，网络上电子文本的信息量呈现爆炸趋势。数据信息的飞速增长严重影响了人们充分并且快速有效地利用这些信息资源，毕竟人们已经不能仅仅依靠人工劳力迅速有效地提炼出所需的关键信息。基于机器学习的文本分类算法应用的重要性在于实现对大规模文本数据的自动化处理等方面的提升。

简介：总结国内外专利文本分类情况,简要叙述基于机器学习的专利文本分类的-般框架,介绍专利文本分类的文本预处理、特征提取、文本表示、分类器构建及效果评价等过程.将应用于专利文本分类的机器学习算法分为单-分类算法和组合分类算法着重探讨单-分类算法主要有NB算法、ANN算法、Rocchio算法、KNN算法、SVM算法等;组合分类算法主要有两种组合算法,如NB-KNN算法、Rocchio-KNN算法、KNN-SVM算法、SVM-其它算法,还有多种组合算法.指出各种机器学习算法应用在专利文本分类上的优势与不足,从专利文本预处理、特征提取、专利文本表示、分类器的构建、新方法的探索等五个方面对专利文本自动分类技术进行展望.

简介：【摘要】本研究使用来自reddit的帖子（称为“主体”）的文本，使用Scikitlearn包来训练分类模型。要预测的标签是 每个文章的子编辑。使用以下分类器模型和特征表示的组合进行实验：虚拟分类器与策略=“most_frequent” ,虚拟分类器与策略=“stratified

简介：摘要：深度学习技术在自然语言处理领域的快速崛起，提供了更加高效和精确的文本处理方法。随着深度神经网络的发展，能够更好地理解和解释人类语言的复杂性。通过构建深层次的神经网络模型，可以利用大规模数据集进行训练，从而实现自动化的文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。深度学习在自然语言处理中的应用研究不仅带来了更高的准确率，还改善了文本生成和机器翻译等领域。

简介：摘要：随着互联网的普及与物流行业的迅速发展，手机挑选并下单后即可送货上门的线上购物成为人们当今消费的重要方式。但是随着购物平台的快速扩容，选择变多的同时，购物的体验也在不断下降。实物与图片不符、商家态度恶劣、包裹破损丢件、退换困难等实际问题，使得消费者与商家之间的信任关系变差，耗费更多时间从已有的购买评论中甄别商品的优劣，从而做出下单的决定。

简介：摘要：本文探讨了深度学习技术在自然语言处理领域的应用现状，并对其性能进行了评估。通过综述近年来深度学习在自然语言处理各个任务中的应用，包括文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译等，分析了深度学习模型相较于传统方法所取得的性能提升。同时，本文也指出了深度学习在自然语言处理中存在的挑战和局限性，并对未来的研究方向进行了展望。

简介：摘要：基于深度学习的自然语言处理技术是当前自然语言处理领域的热门研究方向。本文旨在探讨基于深度学习的自然语言处理技术的研究进展和应用情况，并分析其在提升语言理解、文本生成和机器翻译等任务中的重要性。首先通过文献综述和调研，对基于深度学习的自然语言处理技术的发展历程和现状进行了概述。然后，重点讨论了关键技术，包括神经网络模型、词嵌入和语义表示、序列建模和注意力机制等，并分析了它们在自然语言处理中的应用和优化策略。同时，对比分析了传统自然语言处理技术与基于深度学习的技术的差异和优势。最后，针对当前的研究热点和挑战，提出了未来的研究方向和发展趋势。通过本文的研究，可以更全面地了解基于深度学习的自然语言处理技术的重要性和应用前景，为进一步的研究和应用提供指导。

简介：摘要：基于深度学习的自然语言处理技术是当前自然语言处理领域的热门研究方向。本文旨在探讨基于深度学习的自然语言处理技术的研究进展和应用情况，并分析其在提升语言理解、文本生成和机器翻译等任务中的重要性。首先通过文献综述和调研，对基于深度学习的自然语言处理技术的发展历程和现状进行了概述。然后，重点讨论了关键技术，包括神经网络模型、词嵌入和语义表示、序列建模和注意力机制等，并分析了它们在自然语言处理中的应用和优化策略。同时，对比分析了传统自然语言处理技术与基于深度学习的技术的差异和优势。最后，针对当前的研究热点和挑战，提出了未来的研究方向和发展趋势。通过本文的研究，可以更全面地了解基于深度学习的自然语言处理技术的重要性和应用前景，为进一步的研究和应用提供指导。

简介：摘要：本文围绕建筑能效评估与优化展开研究，首先对传统与先进评估方法进行了综述比较与选择，其次构建了建筑能效评估指标体系，涵盖能源消耗、环境影响、经济性和社会可持续性等方面。然后，探讨了 passsive 设计策略、active 设计策略和综合设计策略在建筑能效优化中的应用，并以商业办公楼为例进行了案例分析。通过本文的研究，可为建筑行业提供科学合理的能效评估方法和优化策略，促进建筑能效的提升，实现绿色可持续发展。

简介：摘要：本研究探讨了自然语言处理技术在智能客服与文本分析领域的重要应用。随着信息技术的快速发展，智能客服系统越来越受欢迎，而文本分析在信息挖掘和情感分析方面也具有广泛的应用前景。本文首先介绍了自然语言处理技术的基本原理，包括语言模型和文本分析方法。随后，我们深入探讨了如何将这些技术应用于智能客服，提高客户体验，降低成本，增强服务效率。此外，我们还研究了自然语言处理在文本分析中的角色，包括信息提取、情感分析和主题建模等方面的应用。本研究的主要论点在于，自然语言处理技术为智能客服和文本分析带来了革命性的变革，为企业提供了更好的决策支持和客户服务质量。

简介：短文本情感分类是一种面向主观信息分类的文本分类任务,具有重要的研究价值和广泛的应用前景,如旅游景区口碑评价、舆情跟踪、产品声誉分析等。为了提高短文本情感分类准确率,文章提出了一种基于Stacking融合深度学习模型和传统机器学习模型的短文本情感分类方法。该方法从短文本数据集分别提取TFIDF和Word2Vec特征,并作为传统机器学习模型和深度学习模型的输入,再基于Stacking技术将多个基分类器(包括Logistic,PassiveAggressive,Ridge,SVC,SVR等传统机器学习模型和深度学习文本分类模型TextRCNN)的分类结果进行融合处理,得到短文本情感分类的最终结果。该方法采用LightGBM作为Stacking最后一层的分类器,基于旅游景区网络评论数据集进行了验证。实验结果表明,该方法能够获得比最好基分类方法更好的分类效果,而且对积极、中性和消极三类情感文本的平均分类准确率达到了71.02%。

简介：摘要：本文基于深度学习的自然语言处理技术，探讨其在智能客服领域的应用。通过对智能客服系统架构、关键技术及实践应用的分析，论证了深度学习自然语言处理技术在智能客服中的重要作用和广阔前景。研究表明，引入深度学习的NLP方法可显著提升智能客服的语言理解和生成能力，优化用户体验。本文提出一种基于深度学习NLP的智能客服系统框架，并讨论了其中的难点和未来研究方向。

简介：摘要：随着现代化技术以及信息化手段的高速发展，各类科学技术已经得到了较为完善的发展优化，使得自然语言处理技术与语言深度计算得到了越来越多的重视，其作为一种全新的语言能力，在当前的社会环境中已经成为一种前沿的技术手段，将这种自然语言处理技术以及语言深入计算有效融入到群众的日常学习以及日常研究当中，能够更好的提升整体效率以及水平。因此，文章首先对自然语言处理技术的基础展开深入分析；在此基础上，提出计算语言学发展的制约因素，以求为自然语言处理技术与语言深度计算的未来发展奠定坚实基础。

简介：摘要：本文综合探讨了深度学习在自然语言处理（NLP）领域中的应用，特别是在情感分析方面的发展和应用。论文首先介绍了自然语言处理的基本概念及其与深度学习结合的背景。随后，详细分析了深度学习技术在情感分析中的具体应用，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。通过实例研究和现有文献的综合分析，本文展示了深度学习技术在提高情感分析准确性和效率方面的潜力。最后，对当前的挑战和未来的发展方向进行了展望。

简介：摘要:深度学习算法在图像识别和自然语言处理领域的应用日益广泛，但在实际应用中还存在一些问题和挑战。本文针对深度学习算法在图像识别和自然语言处理中的性能优化展开研究，主要从特征提取和表示学习、模型融合和联合训练、迁移学习和增量学习、优化算法和硬件加速等方面进行探讨。通过总结这些优化策略的研究现状和发展趋势，旨在为深度学习在图像识别和自然语言处理领域的应用提供更加有效的技术支持。

简介：数字技术和互联网的发展为各种形式的数字作品的传播提供了便利,但同时数字作品极易被复制的特性也容易被盗版者利用。数字水印技术是文本版权保护的有效手段之一。通过对自然语言文本水印特征的分析,提出了一种基于自然语言的非对称文本数字水印算法。该算法首先采用非对称加密算法生成水印,其次采用DES加密和队列置乱算法对原文段和句子的索引序列进行置乱处理,然后通过句式变换来嵌入水印,水印嵌入时引入了多级关联嵌入机制,最后通过分析表明该算法具有较高的安全性,能够防止水印伪造,可进行盗版追踪,版权认证过程效率高,具有较高的抗攻击性和较好的鲁棒性。

简介：摘要: