如果你也在 怎样代写自然语言处理Natural Language Processing CITS4012这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。自然语言处理Natural Language Processing 起源于20世纪50年代。早在1950年，阿兰-图灵就发表了一篇题为《计算机械与智能》的文章，提出了现在被称为图灵测试的智能标准，尽管在当时这并不是作为一个独立于人工智能的问题来阐述的。拟议的测试包括一项涉及自然语言的自动解释和生成的任务。
自然语言处理Natural Language Processing是语言学、计算机科学和人工智能的一个子领域，涉及计算机和人类语言之间的互动，特别是如何为计算机编程以处理和分析大量的自然语言数据。其目标是使计算机能够 “理解 “文件的内容，包括文件中语言的上下文细微差别。然后，该技术可以准确地提取文件中的信息和见解，并对文件本身进行分类和组织。
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CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代考|Language in Vector Space
The idea behind vector space is that we can find a representation for language in which the relationship between vectors mirrors the linguistic relationships that we are interested in. For example, the vector representation for nouns like cat and $d o g$ should capture the many lexical semantic properties of those words. The first step is to convert language into numeric representations, vectors, before we input those vectors into either text classifiers or text similarity models.
The way we choose to vectorize language depends on what part of the linguistic signal we want to analyze. The simplest method is to represent words using their frequency. Let’s see what this looks like, starting with the sentences in (1) to (3).
(1) My neighbor sang a song about tulips.
(2) My neighbor sang a song about my neighbor.
(3) My neighbor sang a song about my tulips.
CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代考|Ethics: Data Rights
Computational models allow us to scale up our analysis to very large corpora. This allows linguists to analyze an amount of data that, as individuals, we could never hope to analyze. But it also creates some new problems. What happens when our ability to analyze very large corpora creates unintended applications? What happens when such data collection interferes with the privacy of individuals? If large corpora support profitable applications for corporations and governments, who should reap the rewards? Who controls language data? Who controls models that have been trained from language data?
Let’s imagine that there is a new application of computational linguistics that derives knowledge about the world from a large corpus. And let’s further imagine that this application is quite profitable. The basic situation is that average people create the data that makes such technology possible. But who benefits from that technology and who controls it? This is a relatively new area for human thought, and so our thinking about the ethics of such computational models has not caught up with the reality of how they are created and how they are used. As we explore how to use such models, however, we need to keep in mind that the analysis of large corpora can contribute to what has been called surveillance capitalism (Zuboff, 2019). How can we ensure that linguistic analysis is used only for specific ethical purposes?
A computational model only learns what we train it to learn. If the training data contains information that identifies individuals, the model inherits this breach of privacy. Here’s a hypothetical example: Imagine we train an authorship model to verify that a bank customer who tries to access an account is actually the owner of that account. The bank which trains this model has millions of customers in the USA: mostly speakers from America, Canada, Mexico, and the UK. Other dialects, like New Zealand English, are used by only a handful of the bank’s customers. How confident are we that the model remains accurate for a class of customers with very few samples? The model was trained and evaluated on distinguishing between millions of members from other classes. Do we trust that the model remains accurate for an unseen minority class? Could the model maintain information about individual members of that minority class?
自然语言处理代写
CS代写|自然语言处理代写NATURAL LANGUAGE PROCESSING代考|LANGUAGE IN VECTOR SPACE
向量空间背后的想法是，我们可以找到一种语言表示，其中向量之间的关系反映了我们感兴趣的语言关系。例如，像 cat 和d○G应该捕获这些单词的许多词汇语义属性。第一步是在我们将这些向量输入文本分类器或文本相似性模型之前，将语言转换为数字表示形式、向量。
我们选择向量化语言的方式取决于我们想要分析的语言信号的哪一部分。最简单的方法是使用频率来表示单词。让我们看看这是什么样子，从中的句子开始1至3.
1我的邻居唱了一首关于郁金香的歌。
2我的邻居唱了一首关于我邻居的歌。
3我的邻居唱了一首关于我的郁金香的歌。
CS代写|自然语言处理代写NATURAL LANGUAGE PROCESSING代考|ETHICS: DATA RIGHTS
计算模型允许我们将分析扩展到非常大的语料库。这使语言学家能够分析大量数据，作为个人，我们永远无法分析这些数据。但它也产生了一些新的问题。当我们分析非常大的语料库的能力创建了意想不到的应用程序时会发生什么？当此类数据收集干扰个人隐私时会发生什么？如果大型语料库支持企业和政府盈利的应用程序，谁应该获得回报？谁控制语言数据？谁控制从语言数据中训练出来的模型？
让我们想象一下，计算语言学有一个新的应用程序，它从一个大型语料库中获取有关世界的知识。让我们进一步想象一下，这个应用程序是非常有利可图的。基本情况是普通人创造了使这种技术成为可能的数据。但谁从该技术中受益，谁控制它？对于人类思想而言，这是一个相对较新的领域，因此我们对此类计算模型的伦理问题的思考并没有跟上它们如何创建和如何使用的现实。然而，当我们探索如何使用这些模型时，我们需要记住，对大型语料库的分析可能会导致所谓的监视资本主义从在b○FF,2019. 我们如何确保语言分析仅用于特定的道德目的？
计算模型只学习我们训练它学习的东西。如果训练数据包含识别个人的信息，则模型继承了这种隐私泄露。这是一个假设的例子：假设我们训练一个作者模型来验证试图访问一个帐户的银行客户实际上是该帐户的所有者。训练该模型的银行在美国拥有数百万客户：主要来自美国、加拿大、墨西哥和英国。其他方言，如新西兰英语，只有少数银行客户使用。我们对模型对于样本很少的一类客户保持准确的信心有多大？该模型经过训练和评估，以区分数百万来自其他类别的成员。我们是否相信该模型对于看不见的少数群体仍然准确？该模型能否维护有关该少数群体的个别成员的信息？
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。