วิศวกรรมการเลี้ยงดูเป็นขั้นตอนสําคัญในการพัฒนากระบวนการประมวลผลภาษาตามธรรมชาติ (NLP) (NLP) โมเดลนี้เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงข้อมูลดิบ ให้เป็นคุณสมบัติที่มีความหมายที่ช่วยปรับปรุงความแม่นยําและประสิทธิภาพของแบบจําลอง การเข้าใจหลักการสําคัญนั้นจะช่วยสร้างคุณสมบัติคุณภาพสูงที่ตัดต่อเข้ากับงาน NLP

การเข้าใจข้อมูลและงาน

ก่อน จะ ออก แบบ สิ่ง ที่ จําเป็น ต้อง มี การ ออก แบบ เพื่อ จะ เข้าใจ ลักษณะ ของ ข้อมูล และ ปัญหา เฉพาะ.

ประมวลผลข้อความก่อน

การ จัด การ กับ ข้อ ความ ก่อน จะ เริ่ม การ สกัด ส่วน ประกอบ ต่าง ๆ

การ คลาย ตัว จาก การ เป็น โรค นี้

มี การ ใช้ เทคนิค หลาย อย่าง เพื่อ แปลง ข้อ ความ เป็น ลักษณะ เฉพาะ:

  • [FLT: 0]. บัคของคํา: นับความถี่ของคําในเอกสาร.
  • [FLT: 0] TF-IDF: ชั่งน้ําหนักคําจากความสําคัญของพวกเขาผ่านเอกสารต่างๆ
  • [FLT: 0] Word Archings: นําเสนอคําในพื้นที่ที่หนาแน่นของเวกเตอร์ การจับความหมายเชิงอนิจกรรม (income).
  • [FLT: 0] แท็กพาร์ติชัน-สปีช:[[FLT: 1) เพิ่มข้อมูลไวยากรณ์ (FLT: 1).
  • [FLT: 0] ออกเสียงคุณสมบัติ: จําแนกบุคคลเฉพาะอย่างชื่อหรือสถานที่ต่าง ๆ

คุณสมบัติการเลือก

การ วิเคราะห์ จํานวน คุณสมบัติ ต่าง ๆ ช่วย ปรับ ปรุง การ แสดง แบบ จําลอง และ ลด การ ทํา เกิน ขนาด.