如果你也在 怎样代写自然语言处理Natural Language Processing CITS4012这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。自然语言处理Natural Language Processing起源于20世纪50年代。早在1950年，阿兰-图灵就发表了一篇题为《计算机械与智能》的文章，提出了现在被称为图灵测试的智能标准，尽管在当时这并不是作为一个独立于人工智能的问题来阐述的。拟议的测试包括一项涉及自然语言的自动解释和生成的任务。
自然语言处理Natural Language Processing是语言学、计算机科学和人工智能的一个子领域，涉及计算机和人类语言之间的互动，特别是如何为计算机编程以处理和分析大量的自然语言数据。其目标是使计算机能够 “理解 “文件的内容，包括文件中语言的上下文细微差别。然后，该技术可以准确地提取文件中的信息和见解，并对文件本身进行分类和组织。
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CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|Categorization and Cognition
Human cognition is based on prototype examples, not on the discrete categories that a classifier requires. So far our approach to corpus analysis has required categories with discrete boundaries that are defined in advance: like part of a novel that is either by Dickens or not by Dickens, or a word token that is either a noun or a verb. The problem is that many aspects of human cognition are not categorical: There are not always discrete boundaries between categories, not all members of a category are equally good examples of that category, and there is a hierarchy, with some categories considered BASIC (Taylor, 2004). As a result, many linguistic phenomena need to be modeled without the assumption of strict categorization. In this section we will see how to do this using text similarity models, with a focus on comparison problems.
For categorization problems, using text classification, we can make predictions about samples in isolation. For example, we can predict that a word is a noun, that a document is written in American English, or that a hotel review is positive. A categorization problem is about choosing which of our existing labels best applies to a given sample. But for comparison problems, we make predictions about a continuous (scalar) relationship between two samples: How close is the sentiment of two reviews, how similar is the distribution of two words, or how comparable are two corpora?
Text similarity models, then, generally involve taking two samples as input and returning a single scalar prediction about their relationship. We can then convert these pairwise similarity relationships into clusters and networks of related items. For example, we will see how to cluster words into semantic domains based on their distribution in a corpus. As soon as we construct that cluster, we are back to a discrete category with fixed boundaries. However, we have not defined those clusters in advance and we can still say which samples are at the center of the cluster, the prototypes.
CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|Measuring Corpus Similarity
Corpus similarity is the broadest conception of a comparison model, telling us the overall similarity between two corpora or sources of text data. Let’s take register as an example of why corpus similarity is important. Register refers to the linguistic properties of a corpus that are influenced by the context of production. For example, context is an important factor which drives the differences between news articles or political speeches or novels (Biber, 2012). These different linguistic properties are not caused by the content or the author of a text, but by the context of production.
For example, let’s consider three distinct registers: social media (represented by tweets), nonfiction articles (represented by Wikipedia), and the web (a heterogenous register). Each of these sources of data, from unique contexts, will be characterized by specific lexical choices or grammatical patterns. We could use a text classifier to distinguish between registers. However, we are more interested in understanding relationships between different contexts of usage. So, instead of a discrete classifier, we will put together a scalar measure for how similar two corpora are (Kilgarriff, 2001).
We could validate this kind of measure by using a threshold to predict which register a given sample belongs to. For example, in Table 12 we show the accuracy for classifying these three registers across twelve languages. In this case, we are using a corpus similarity measure together with a threshold for predicting whether two samples are from the same or different registers.
Overall, this table shows that we have made very good predictions. And these good predictions indicate that the corpus similarity measure is capturing the difference between registers. The prediction accuracy is not our main focus, but it does provide a validation for our continuous similarity measure. As before, this example is reproduced in the code notebook for this section. You can further explore the measures across a number of other languages.
自然语言处理代写
CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|Categorization and Cognition
人类认知基于原型示例，而不是分类器所需的离散类别。到目前为止，我们的语料库分析方法需要预先定义具有离散边界的类别：就像是狄更斯或不是狄更斯的小说的一部分，或者是名词或动词的词标记。问题是人类认知的许多方面都不是分类的：类别之间并不总是存在离散的边界，并非一个类别的所有成员都是该类别的同等好例子，并且存在层次结构，某些类别被认为是 BASIC（Taylor， 2004）。因此，许多语言现象需要在没有严格分类假设的情况下进行建模。在本节中，我们将看到如何使用文本相似性模型来做到这一点，重点是比较问题。
对于分类问题，使用文本分类，我们可以对样本进行孤立的预测。例如，我们可以预测一个词是一个名词，一个文件是用美式英语写的，或者一个酒店评论是正面的。分类问题是关于选择我们现有的标签中的哪些最适用于给定样本。但是对于比较问题，我们对两个样本之间的连续（标量）关系进行预测：两条评论的情绪有多接近，两个词的分布有多相似，或者两个语料库的可比性如何？
然后，文本相似性模型通常涉及将两个样本作为输入并返回关于它们关系的单个标量预测。然后，我们可以将这些成对的相似关系转换为相关项目的集群和网络。例如，我们将看到如何根据它们在语料库中的分布将单词聚类到语义域中。一旦我们构建了那个集群，我们就回到了一个具有固定边界的离散类别。但是，我们没有提前定义这些集群，我们仍然可以说哪些样本位于集群的中心，即原型。
CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|Measuring Corpus Similarity
语料库相似性是比较模型的最广泛概念，它告诉我们两个语料库或文本数据源之间的整体相似性。让我们以注册为例说明为什么语料库相似性很重要。语域是指受生产语境影响的语料库的语言特性。例如，上下文是驱动新闻文章或政治演讲或小说之间差异的重要因素（Biber，2012）。这些不同的语言属性不是由文本的内容或作者引起的，而是由生产的上下文引起的。
例如，让我们考虑三个不同的寄存器：社交媒体（以推文为代表）、非小说类文章（以维基百科为代表）和网络（一个异构的寄存器）。这些数据源中的每一个都来自独特的上下文，将具有特定的词汇选择或语法模式。我们可以使用文本分类器来区分寄存器。然而，我们更感兴趣的是理解不同使用上下文之间的关系。因此，我们将用一个标量度量来衡量两个语料库的相似程度，而不是离散分类器（Kilgarriff，2001）。
我们可以通过使用阈值来预测给定样本属于哪个寄存器来验证这种度量。例如，在表 12 中，我们展示了在 12 种语言中对这三个寄存器进行分类的准确性。在这种情况下，我们使用语料库相似性度量和阈值来预测两个样本是来自相同还是不同的寄存器。
总的来说，这张表表明我们做出了非常好的预测。这些良好的预测表明，语料库相似性度量正在捕捉寄存器之间的差异。预测准确性不是我们的主要关注点，但它确实为我们的连续相似性度量提供了验证。和以前一样，此示例在本节的代码笔记本中重现。您可以进一步探索多种其他语言的度量。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。