自然语言处理有哪些技术？
自然语言处理（NLP）涉及多种技术，主要分为基于传统机器学习和基于深度学习两大类。以下是一些主要的NLP技术：
基于传统机器学习的NLP技术
- 决策树：用于分类和回归问题，如CART、ID3、C4.5、CHAID等。
- 随机森林：基于决策树的集成学习算法，通过随机选择特征和样本，建立多个决策树，然后以投票多数的结果作为最终预测。
- 支持向量机（SVM）：一种基于核的机器学习算法，通过将数据映射到高维空间中，找到一个超平面，使得该超平面可以最大化地将不同类别的数据分隔开。
- 梯度提升树（Gradient Boosting Tree）：一种集成学习算法，通过迭代地添加新的决策树来修正之前所有树的预测错误，使得整个模型能够更好地拟合数据。
基于深度学习的NLP技术
- 多层感知器（MLP）：通过非线性激活函数（主要是双曲正切和sigmoid函数）对线性不可分数据进行分类。
- 卷积神经网络（CNN）：包括卷积层和池化层，用于图像和语音处理，也能用于文本分类等任务。
- 递归神经网络（RNN）：包括时间递归神经网络和结构递归神经网络，用于处理时间序列数据，如机器翻译和语音识别。
- 长短期记忆网络（LSTM）：适用于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件，如声学建模和词性分类。
- 序列-序列模型：由两个递归神经网络组成，一个处理输入的编码器和一个产生输出的译码器，主要用于问答系统、聊天机器人和机器翻译。
- Word2Vec：一组浅层模型，用于生成词向量，可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练，训练结果——词向量可以很好地度量词与词之间的相似性。
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