Explicați procesul de prelucrare a limbajului natural, pas cu pas.
1. Colectarea de date: Colectați un corpus mare de date text din diferite surse relevante pentru problemă. 2. Preprocesare text: tokenizare (ruperea textului în cuvinte), eliminarea cuvintelor de stop (cuvinte obișnuite, cum ar fi „și”, „the”), desprinderea și limatizarea (reducerea cuvintelor la forma lor rădăcină) și manipularea caracterelor și contracțiilor speciale. 3. Ingineria funcțiilor: Transformarea textului preprocesat în caracteristici numerice adecvate pentru algoritmi de învățare automată, cum ar fi înglobarea cuvintelor, punga de cuvinte sau frecvența inversată a documentului (TF-IDF). 4. Instruirea pentru model: împărțirea setului de date în seturi de instruire și validare, selectarea unui algoritm corespunzător de învățare automată (cum ar fi regresia logistică pentru clasificare sau RNN-uri pentru sarcini secvențiale) și instruirea modelului utilizând caracteristicile generate anterior. 5. Evaluarea modelului: Evaluarea performanței modelului pe setul de validare utilizând măsurători de evaluare adecvate, cum ar fi precizia sau scorul F1. 6. Reglarea fină a modelului: îmbunătățirea iterativă a performanței modelului utilizând tehnici precum optimizarea hiperparametrilor sau metode de ansamblu. 7. Implementarea modelelor: Implementarea modelului instruit în aplicații sau servicii din lumea reală pentru activități precum analiza sentimentelor, chatbot-uri sau rezumarea textului.