如果你也在 怎样代写自然语言处理Natural Language Processing KIT719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|Representing Content
This section discusses in more detail how we can transform a document into a vector space that focuses on the semantic content of that document. You will remember that we start to represent the meaning of a document by counting the words it contains. Many types of corpus analysis are interested in the meaning or content of a text. What topic is this tweet about? What political issue does this speech discuss? When we talk about content in this way, the grammar and style and sentiment of the document are irrelevant. So we want to represent the content while ignoring these other parts of the linguistic signal.
In the previous section, we looked at the results of dialect classification, where the categorization problem was to determine the dialect region of the author of a document. We focused on how to evaluate the classifier, so we did not see how the model works in detail. Let’s start by changing the problem: Instead of looking at syntactic representations, we will look at lexical representations. For this example, we take tweets from thirty different cities around the world. We want to learn what each city is like, what events are happening, what kind of people live there, what the human geography is. We can formulate this as a categorization problem: Can we train a text classifier to predict what city each sample is from using content words? This model will help us discover what makes each city unique, using the content of tweets.
To represent content, start by removing stopwords from the corpus. These stopwords include function words like the and every and did. They also include words, such as seemed or going, which have a grammaticalized meaning. The basic idea is that these words are so common across all documents that they do not contribute to the unique meaning of the documents; this is a view of meaning that focuses on the properties that distinguish one document from another. We might define the list of stopwords in advance, as we do in the text_analytics package. Or we could define the stopwords as the $n$ most frequent words in the corpus. In (7a) we see an example sentence from the corpus and in (7b) we see that same sentence without stopwords.
(7a) Get or make an ebike and it’ll pay for itself with extra benefits in no time
(7b) make ebike pay extra benefits
CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|Representing Structure
The linguistic signal also carries information about structure (syntax). This is information which we purposely covered up in the previous section. In the next section we will look at how to represent grammatical structure for the purpose of directly modeling syntax for part-of-speech tagging. But first let’s use grammatical structure to model sociolinguistics: stylistic variation across individual authors. The case study focuses on authorship for nineteenth-century books: Can we determine who wrote a given selection from a book?
Look at the examples below in (8a) to (8e). Each of these examples has the same general meaning. And each example would have a very similar representation given our methods for representing content. But the syntax of each sentence is quite different.
(8a) I go around puddles when I bike to work.
(8b) I avoid puddles when biking to work.
(8c) I avoid puddles on my way to work.
(8d) I hate cycling through puddles on my commute.
(8e) Puddles are something I always go around when I am commuting.
We can use these grammatical differences to predict sociolinguistic information about the text’s author: gender, dialect, native language, and sometimes even age and class. The basic idea is that we all (unconsciously) prefer different variants. A variant here is an alternation, like go around vs avoid or like on the way to work vs commuting. We have many choices like this in every sentence that we produce, tens of thousands of choices (Dunn, 2018a). How can we represent a corpus to focus on these kinds of grammatical choices?
In analytic languages like English, function words are a good proxy for grammatical structure. Function words are things like pronouns (you, me), conjunctions (and, or), prepositions (in, on), auxiliary verbs (was, were), and wh-words (who, what ). But they also include common words with a grammaticalized meaning (such as going or seem). Of course, English syntax has a much richer structure than these features are able to pick up. But function words are easy to identify and count. That ease of use has made them a good first tool for representing grammatical structure in a corpus.
Stylistics offers a glimpse into demographics. In other words, one of the fundamental properties of language is that it encodes social attributes. From this perspective, each of us belong to different groups, different combinations of social attributes. Some of our linguistic patterns come from larger groups (dialects) and some of them are specific to us as individuals. In and of itself, each stylistic feature is meaningless. But, taken together, the structure of a text provides a pointer to the individual who produced it.
自然语言处理代写
CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|Representing Content
本节更详细地讨论我们如何将文档转换为专注于该文档语义内容的向量空间。你会记得我们开始通过计算文档包含的单词来表示文档的含义。许多类型的语料库分析都对文本的含义或内容感兴趣。这条推文是关于什么主题的？这篇演讲讨论了什么政治问题？当我们以这种方式谈论内容时，文档的语法、风格和情感是无关紧要的。所以我们想要表示内容，同时忽略语言信号的这些其他部分。
在上一节中，我们查看了方言分类的结果，其中分类问题是确定文档作者的方言区域。我们专注于如何评估分类器，因此我们没有详细了解模型的工作原理。让我们从改变问题开始：我们不看句法表示，而是看词汇表示。对于这个例子，我们从全球 30 个不同的城市获取推文。我们想了解每个城市是什么样的，正在发生什么事件，那里住着什么样的人，人文地理是什么。我们可以将其表述为一个分类问题：我们能否训练一个文本分类器来使用内容词预测每个样本来自哪个城市？这个模型将帮助我们利用推文的内容发现每个城市的独特之处。
要表示内容，首先要从语料库中删除停用词。这些停用词包括功能词，如 the 和 every 和 did。它们还包括具有语法意义的单词，例如似乎或去。基本思想是这些词在所有文档中都很常见，以至于它们对文档的独特含义没有贡献；这是一种意义观点，侧重于将一个文档与另一个文档区分开来的属性。我们可以提前定义停用词列表，就像我们在 text_analytics 包中所做的那样。或者我们可以将停用词定义为n语料库中出现频率最高的词。在（7a）中，我们看到来自语料库的例句，在（7b）中，我们看到没有停用词的同一个句子。
(7a) 购买或制造电动自行车，它会立即为自己带来额外的好处
(7b) 让 ebike 支付额外的好处
CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代写|Representing Structure
语言信号还携带有关结构（句法）的信息。这是我们在上一节中有意掩盖的信息。在下一节中，我们将研究如何表示语法结构，以便直接对词性标记的语法进行建模。但首先让我们使用语法结构来模拟社会语言学：不同作者之间的文体差异。案例研究侧重于 19 世纪书籍的作者身份：我们能否确定谁写了某本书的特定选集？
请看以下 (8a) 至 (8e) 中的示例。这些示例中的每一个都具有相同的一般含义。考虑到我们表示内容的方法，每个示例都将具有非常相似的表示。但是每个句子的语法是完全不同的。
(8a) 我骑自行车上班时会绕过水坑。
(8b) 我在骑车上班时避开水坑。
(8c) 我在上班的路上避开水坑。
(8d) 我讨厌在上下班途中骑自行车穿过水坑。
(8e) 水坑是我在通勤时经常出现的地方。
我们可以使用这些语法差异来预测关于文本作者的社会语言信息：性别、方言、母语，有时甚至是年龄和阶级。基本思想是我们都（无意识地）喜欢不同的变体。这里的一个变体是一种交替，例如四处走动与避免或喜欢在上班与通勤的路上。在我们产生的每个句子中，我们都有很多这样的选择，成千上万的选择（Dunn，2018a）。我们如何代表一个语料库来关注这些语法选择？
在像英语这样的分析语言中，虚词是语法结构的一个很好的代表。虚词是诸如代词（你，我），连词（and，or），介词（in，on），助动词（was，were）和wh词（who，what）之类的东西。但它们也包括具有语法意义的常用词（例如 go 或 see）。当然，英语语法的结构比这些特征所能理解的要丰富得多。但是虚词很容易识别和计数。这种易用性使它们成为在语料库中表示语法结构的第一个很好的工具。
文体学提供了对人口统计数据的一瞥。换句话说，语言的基本属性之一是它对社会属性进行编码。从这个角度来看，我们每个人都属于不同的群体，不同的社会属性组合。我们的一些语言模式来自更大的群体（方言），其中一些是特定于我们个人的。就其本身而言，每个风格特征都是没有意义的。但是，综合起来，文本的结构提供了指向产生它的个人的指针。
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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。