مهندسی ویژگی یک گام مهم در توسعه مدل های پردازش زبان طبیعی موثر (NLP) است که شامل تبدیل داده های متن خام به ویژگی های معنی دار است که دقت مدل و کارایی را بهبود می بخشد. درک اصول کلیدی کمک می کند تا ویژگی های با کیفیت بالا را به وظایف خاص NLP تبدیل کند.

درک الزامات داده و Task

قبل از طراحی ویژگی ها، ضروری است که ماهیت داده ها و مشکل خاص را درک کنیم.اس.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.د.د.د.د.د.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.د.د.د.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.د.ک.ک.ک

متن مقدماتی

Pre Processing متن خام را برای استخراج ویژگی آماده می کند. مراحل مشترک شامل توکن سازی، پایین آوردن، حذف کلمات توقف و ریشه یا lemmatization مناسب، سازگاری و کاهش سر و صدا، منجر به ویژگی های معنی دار تر است.

تکنیک های استخراج

چندین تکنیک برای تبدیل متن به ویژگی ها استفاده می شود:

  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱۰] [۱]] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۲]] [۲]] [۳] [۱] [۲]] [۲]] [۲] [۱] [۱] [۱] [۲] [۱]] [۲] [۲] [۱] [۱] [۵] [۲] [۳] [۵] [۲] [۲] [۲] [۵] [۵] [۵] [۵] [۲] [۵] [۵] [۵] [۲] [۲] [۲] [۲] [۵] [۵]]]] [۲] [۳] [۳] [۲] [۳] [۳] [۵] [۳] [۳] [۵] [۲] [۳] [۲] [۲] [۲] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۵] [۳] [۳] [۳] [۲] [۲] [۲]]] [۲] [۲] [۲] [۲] [۳
  • ] [FLT: ] [ [FLT1 ] [ [ [ ] [ ] [ [ ] [ [ [ ] [ ] [ ] [ [ ] [ ] ] [ ] [ ] [ [ ] [ ] ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] ] [بر اساس اهمیت خود را در اسناد و مدارک خود] محدود می کند.
  • و یا در میان وعده ها: کلمات را در فضای بردار متراکم به تصویر کشیدن معنایی، نشان می دهد.
  • [در میان] [اطلاعات دستوری] را اضافه می کند.
  • [[۱] [۱۰] نام گذاری شده [[۱۰] [۱۰] [۱]] [۱]] [۱] [۱]]) اشخاص خاصی مانند نام یا مکان را شناسایی می کند.

انتخاب و کاهش ابعاد

کاهش تعداد ویژگی ها به بهبود عملکرد مدل و کاهش بیش از حد تکنیک ها مانند تست های مربعی، اطلاعات متقابل یا تجزیه و تحلیل جزء اصلی (PCA) کمک می کند که معمولا برای انتخاب ویژگی های مربوطه استفاده می شود.