Natural Language Processing (NLP), Top Exam Questions and answers, verified.
22 keer bekeken 0 keer verkocht
Vak
NLP
Instelling
NLP
Natural Language Processing (NLP), Top Exam Questions and answers, verified.
Artificial Intelligence - -A computer performing tasks that a human can do
NLP Sentiment analysis is a form of... - -classification
NLP topic modeling is a form of... - -Dimensionality reduction
Tokenization ...
Natural Language Processing (NLP), Top
Exam Questions and answers, verified.
Artificial Intelligence - ✔✔-A computer performing tasks that a human can do
NLP Sentiment analysis is a form of... - ✔✔-classification
NLP topic modeling is a form of... - ✔✔-Dimensionality reduction
Tokenization - ✔✔-Splitting raw text into small, indivisible units for processing. Units can be words,
sentences, n-grams (n-word combos), other characters defined by regex
Stop words - ✔✔-Words that have very little semantic value
Stemming and Lemmatization - ✔✔-Cut word down to base form
Stemming- uses rough heuristics to reduce words to base
Lemmatization- uses vocabulary and morphological analysis (makes run, runs, running, and ran all the
same)
Named Entity Recognition - ✔✔-Identifies and tags named entities in text (people, places, organizations,
phone numbers, emails, etc)
aka entity extraction
Compound term extraction - ✔✔-extracting and tagging compound words or phrases in text
, Levenshtein distance - ✔✔-Minimum number of operations to get from one word to another. One way
of quantifying word similarity
Levenshtein operations - ✔✔-Deletions (delete a character)
Insertions (insert a character)
Mutation (change a character)
Corpus - ✔✔-Collection of texts
Bag of words model - ✔✔-- Simplified representation of text, where each document is recognized as a
bag of its words
- Grammar and word order are disregarded, but multiplicity is kept
Cosine similarity - ✔✔-Way to quantify the similarity between documents
1. Put each document in vector format
2. Find the cosine of the angle between the documents
Term frequency-inverse document frequency - ✔✔-(term frequency) * (inverse document frequency)
Term frequency - ✔✔-Term count/total terms
Inverse document frequency - ✔✔-- Considers how common a word is among all the documents
- Rare words get additional weight
Which classification models suffer from curse of dimensionality? - ✔✔-KNN, SVM, linear models
(linear/logisitic regression), decision trees
Distance-based models
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper PassPoint02. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €8,11. Je zit daarna nergens aan vast.
