CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|DATA110 Measuring Document Similarity

如果你也在 怎样代写自然语言处理Natural Language Processing DATA110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|Measuring Document Similarity

Now let’s move beyond corpus similarity and look at a smaller unit of analysis: documents. The question here is, which texts are the most similar? Given our approach to representing different parts of the linguistic signal as a vector, similarity here can mean three different things: content-based similarity (reviews of the same hotel), author-based similarity (reviews written by the same kind of tourist), or sentiment-based similarity (very favorable reviews of different hotels). The linguistic signal, a text, carries all three pieces of information. And so when we measure document similarity, we start by using exactly the same representations that we have used for text classification. For content, we represent a text using TF-IDF weighting with stopwords removed and PMI to find phrases. For authorship, we represent a text using function word n-grams. And, for sentiment, we represent a text using positive and negative sentiment words.

Previously, we used content features to classify tweets from different cities, stylistic features to classify different nineteenth-century writers, and sentiment features to classify hotel reviews. We will use those same features and corpora here. But, instead of training a classifier using predefined discrete labels, we only measure the pairwise similarity between documents. Those documents which are closer in vector space are more similar. Those which are further apart in vector space are less similar. When we create a vector space that highlights syntax or semantics, we focus document similarity on that part of the linguistic signal.

We will use a common metric called Euclidean distance to measure how far apart two vectors are. You will notice that distance and similarity are the same measure from different perspectives, depending on whether 0 means very little overlap or very little difference. So, we calculate the distance between vectors representing our texts in order to measure the distance between the texts themselves. Distance is different from a measure of correlation such as that which we used for corpus similarity, but the overall paradigm of comparing vector representations is the same.

CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|Measuring Word Similarity Using Association

The methods described above tell us about the similarity between two documents in content, style, or sentiment. How could we measure the similarity between words, a much smaller span of language? In this section we look at association measures, a way of measuring the probability that a sequence of words occurs together. The basic idea is that words which are likely to occur together in a corpus have an association, and this association reflects a shared meaning or an idiomatic meaning.

We previously used Pointwise Mutual Information, or PMI, to find phrases. But PMI does not take directional information into account. For example, consider the phrase of course in (12). The probability of course given of is rather small from left to right, because of is quite common and occurs with many other words. But the probability of course given of is quite high from right to left, because course is not preceded by a wide variety of words. This means that the left-to-right association is rather low, but the right-to-left association is rather high. The PMI does not capture this distinction.
(12) The game will of course be finished by that time.
Here we introduce a measure of association that captures the probability that two words co-occur from both directions, called the $\Delta P$ (Dunn, 2018c; Ellis, 2007; Gries, 2013). This probability is based on the frequency of words observed in a corpus, as shown in Table 16 . Taking of course as our example, the variable $a$ represents the frequency of those two words together. The variable $b$ represents just of on its own and $c$ represents just course on its own. To control for the size of the corpus, a final variable $d$ captures the number of words in the corpus that do not include of course. A further advantage over the PMI is that negative or very low values also have an interpretation: Two words are likely not to occur together, to repel each other.

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自然语言处理代写

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现在让我们超越语料库的相似性,看看一个更小的分析单元:文档。这里的问题是,哪些文本最相似?鉴于我们将语言信号的不同部分表示为向量的方法,此处的相似性可能意味着三个不同的事物:基于内容的相似性(对同一家酒店的评论)、基于作者的相似性(由同一类游客撰写的评论)、或基于情感的相似性(对不同酒店的好评)。语言信号,即文本,承载了所有三种信息。因此,当我们测量文档相似度时,我们首先使用与文本分类完全相同的表示。对于内容,我们使用 TF-IDF 加权来表示文本,移除停用词并使用 PMI 来查找短语。对于作者身份,我们使用功能词 n-gram 来表示文本。而且,对于情感,我们使用正面和负面的情感词来表示文本。

以前,我们使用内容特征对来自不同城市的推文进行分类,使用文体特征对不同的 19 世纪作家进行分类,并使用情感特征对酒店评论进行分类。我们将在这里使用这些相同的功能和语料库。但是,我们没有使用预定义的离散标签训练分类器,而是仅测量文档之间的成对相似度。那些在向量空间中更接近的文档更相似。在向量空间中相距较远的那些不太相似。当我们创建一个突出语法或语义的向量空间时,我们将文档相似性集中在语言信号的那部分。

我们将使用一个称为欧几里得距离的通用度量来衡量两个向量相距多远。您会注意到距离和相似度从不同的角度来看是相同的度量,这取决于 0 是表示重叠很小还是差异很小。因此,我们计算代表文本的向量之间的距离,以测量文本本身之间的距离。距离不同于诸如我们用于语料库相似性的相关性度量,但比较向量表示的整体范式是相同的。

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上述方法告诉我们两个文档在内容、风格或情感方面的相似性。我们如何衡量单词之间的相似性,即更小的语言跨度?在本节中,我们将研究关联度量,一种衡量单词序列一起出现的概率的方法。其基本思想是在一个语料库中可能同时出现的词具有一个关联,该关联反映了一个共同的意义或惯用意义。

我们之前使用逐点互信息或 PMI 来查找短语。但是 PMI 没有考虑方向信息。例如,考虑(12)中的当然短语。当然给定的概率从左到右是相当小的,因为很常见并且与许多其他词一起出现。但是 course given of 的概率从右到左是相当高的,因为 course 前面没有各种各样的词。这意味着从左到右的关联度很低,而从右到左的关联度很高。PMI 没有捕捉到这种区别。
(12) 到那时游戏当然会结束。
在这里,我们引入了一种关联度量,它捕获两个单词从两个方向同时出现的概率,称为D磷(邓恩,2018c;埃利斯,2007;格里斯,2013)。该概率基于在语料库中观察到的单词的频率,如表 16 所示。当然以我们为例,变量一个表示这两个词一起出现的频率。变量b仅代表本身和C仅代表自己的课程。为了控制语料库的大小,最终变量d捕获语料库中当然不包括的单词数。与 PMI 相比,另一个优势是负值或非常低的值也有一个解释:两个词可能不会一起出现,从而相互排斥。

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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。

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