列出自然语言处理中使用的三种机器学习技术.
1.监督学习:它涉及在已知预期输出的标签数据集上训练模型.监督学习中使用的一些常见算法包括天真的贝伊,支持向量机器和决策树.这些算法用于文本分类,情绪分析和命名实体识别等任务. 2.未监督学习:它涉及在未标签的数据集上训练模型,模型试图识别数据的底层结构.在未监督学习中使用的常见算法包括主题分类分析,建模和词嵌入技术.这些技术用于分类,主题提取和语义相似性等任务. 3.深度学习:它涵盖了各种神经结构,旨在模拟人类语言,内脑结构,内脑结构,长期内存,网络转换和网络语言.这些技术包括模拟语言,网络结构,内脑结构和网络结构.