如果你也在 怎样代写自然语言处理Natural Language Processing CS685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|Scaling Up Corpus Linguistics
Corpus linguistics has entered a golden age, driven by both the amount and the range of language that is now available for linguistic analysis. Corpus data is able to represent a population’s usage at scale, bypassing the limitations which made introspection so important in the $1950 \mathrm{~s}$. But this wide availability of language data requires that linguists have the methods available to analyze it. And while there has been a surge of advances in natural language processing and computational linguistics, these advances have become increasingly disconnected from corpus linguistics and linguistic theory. This Element brings natural language processing and corpus linguistics together, showing how computational models can be used to answer both categorization and comparison problems. These computational models are presented using five case studies that will be introduced in the next section, ranging from syntactic analysis to register analysis to corpus-based sociolinguistics.
The goal here is to show how to use these computational models, what linguistic questions they can answer, and why it is important to scale up corpus linguistics in this way. A linguist can use this Element to learn how to use natural language processing to answer linguistic questions they are already familiar with. And a computer scientist can use this Element to learn about the linguistic assumptions and limitations behind computational methods, matters that are too often disregarded within natural language processing itself.
A categorization problem is about assigning a predefined label to some piece of language. At the word level, this could involve asking whether a particular open-class word is a noun or a verb. At the sentence level, this could be asking what kind of construction a particular sentence represents. At the document level, this could be asking whether a particular speaker represents New Zealand English or Australian English. All of these questions can be answered using a text classifier. This is a type of supervised machine learning in which we as linguists define the categories that we are interested in.
CS代写|自然语言处理代写Natural Language Processing代考|The Case Studies
This Element uses case studies and interactive code notebooks to show you how to apply computational methods using Python as part of a meaningful linguistic analysis. This section introduces the case studies and, at the end of it, you will find a link to a code notebook that introduces the corpora we will be using. Every example, every result, every graph that we use is reproducible given these code notebooks. This availability of both the code and the data is an important part of best practices.
Corpus-Based Sociolinguistics. This case study takes a computational approach to social variation. More precisely, we model geographic variation using digital corpora. These examples use data from the web and social media to model lexical and grammatical variation across different cities and countries (Dunn, 2020). The goal is to find specific linguistic features that are in variation across different populations, as well as to evaluate the distinctiveness or uniqueness of each set of variants. This case study is corpus-based because variants are discovered in naturally occurring corpora rather than elicited through survey-based methods.
Corpus Stylistics. This case study takes a computational approach to forensic linguistics. Do different authors have a predictable style? We use published books from Project Gutenberg (Gerlach \& Font-Clos, 2020) to model how authors maintain a unique style across multiple works. What are the best features to capture stylistic variation? How unique are specific authors? Are these authorship models robust or do they depend on a small number of highly predictive features? The goal of this case study is to look at individual variation from a computational perspective.
自然语言处理代写
CS代写|自然语言处理代写NATURAL LANGUAGE PROCESSING代考|SCALING UP CORPUS LINGUISTICS
语料库语言学已经进入了一个黄金时代，受现在可用于语言分析的语言的数量和范围的推动。语料库数据能够大规模地代表人群的使用情况，绕过了使内省在1950 s. 但是语言数据的广泛可用性要求语言学家有可用的方法来分析它。尽管自然语言处理和计算语言学的进步激增，但这些进步与语料库语言学和语言学理论越来越脱节。该元素将自然语言处理和语料库语言学结合在一起，展示了如何使用计算模型来回答分类和比较问题。这些计算模型使用五个案例研究来呈现，这些案例研究将在下一节中介绍，从句法分析到注册分析再到基于语料库的社会语言学。
这里的目标是展示如何使用这些计算模型，它们可以回答哪些语言问题，以及为什么以这种方式扩展语料库语言学很重要。语言学家可以使用此元素来学习如何使用自然语言处理来回答他们已经熟悉的语言问题。计算机科学家可以使用此元素来了解计算方法背后的语言假设和限制，这些问题在自然语言处理本身中经常被忽视。
分类问题是关于为某种语言分配一个预定义的标签。在单词级别，这可能涉及询问特定的开放类单词是名词还是动词。在句子级别，这可能是询问特定句子代表哪种结构。在文档级别，这可能是询问特定说话者是代表新西兰英语还是澳大利亚英语。所有这些问题都可以使用文本分类器来回答。这是一种有监督的机器学习，我们作为语言学家定义我们感兴趣的类别。
CS代写|自然语言处理代写NATURAL LANGUAGE PROCESSING代考|THE CASE STUDIES
此元素使用案例研究和交互式代码笔记本向您展示如何使用 Python 应用计算方法作为有意义的语言分析的一部分。本节介绍案例研究，在最后，您将找到一个代码笔记本的链接，其中介绍了我们将使用的语料库。给定这些代码笔记本，我们使用的每个示例、每个结果、每个图表都是可重现的。代码和数据的可用性是最佳实践的重要组成部分。
基于语料库的社会语言学。本案例研究采用计算方法来处理社会变异。更准确地说，我们使用数字语料库对地理变化进行建模。这些示例使用来自网络和社交媒体的数据来模拟不同城市和国家的词汇和语法变化D在nn,2020. 目标是找到在不同人群中变化的特定语言特征，以及评估每组变体的独特性或独特性。这个案例研究是基于语料库的，因为变体是在自然发生的语料库中发现的，而不是通过基于调查的方法得出的。
语料库文体学。本案例研究采用计算方法来进行法医语言学。不同的作者有可预测的风格吗？我们使用古腾堡计划的出版书籍G和rl一个CH&F○n吨−Cl○s,2020模拟作者如何在多部作品中保持独特的风格。捕捉风格变化的最佳功能是什么？特定作者有多独特？这些作者模型是健壮的还是依赖于少数高度预测的特征？本案例研究的目标是从计算角度研究个体差异。
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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。
