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人工智能完整词典
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文本分类
基于文本语义内容自动将文本文档分配到一个或多个预定义类别的自然语言处理任务。
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二元分类
分类类型，其中模型必须在两个互斥的类之间进行选择，通常表示为正/负或0/1。
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多类分类
分类问题，其中每个实例必须被分配到三个或更多类别中的一个确切类别，这些类别是互斥的。
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多标签分类
分类变体，其中一个文档可以同时关联到多个非互斥的标签或类别。
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朴素贝叶斯
基于贝叶斯定理的概率分类算法，假设特征之间存在条件独立性。
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支持向量机(SVM)
监督学习算法，通过最大化边界在高维空间中找到分割类别的最优超平面。
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词袋模型
不考虑单词顺序或语法上下文，仅统计单词出现次数的文本表示方法。
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TF-IDF
统计指标，通过结合词频和逆文档频率来评估单词在文档中相对于语料库的重要性。
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Word Embeddings
词在连续空间中的密集向量表示，其中词之间的语义距离得以保留。
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Transformers
基于注意力机制的神经网络架构，能够捕获序列中的长距离依赖关系。
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Matrice de confusion
通过比较各类别的预测值与真实标签来可视化分类器性能的表格。
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Validation croisée
一种稳健的评估技术，将数据划分为子集，在不同的划分上多次训练和测试模型。
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Précision
衡量模型做出的所有正预测中正确正预测的比例的指标。
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Rappel
评估模型正确识别数据集中所有实际正实例能力的指标。
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Score F1
精确率和召回率的调和平均值，提供一个平衡的单一分类性能度量。
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Overfitting
模型对训练数据学习过于具体，对新的未见数据泛化能力差的现象。
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Tokenisation
将文本分割成基本单元（如词、子词或字符）以进行分析的过程。
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Stemming
一种文本标准化技术，通过删除词缀将单词还原为其词干。
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Lemmatisation
一种语言学过程，利用形态分析和词典将单词还原为其规范形式（词元）。
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