机器学习 (ML) 对于企业业务而言是不可避免的。您的 利用混合 AI 组织要么已经在某种程度上采用了它，要么将在不久的将来采用它。这是一个好消息，因为公司认识到需要从数据中创造价值。另一方面，这些公司正在采用需要他们通常无法提供的资源（即数据）的技术。
数据是机器学习的核心和灵魂。模型的成功程度直接反映了用于训练模型的数据。不幸的是，典型 ML 模型的基本数据要求（尤其是数据量）几乎无法取得成功。事实上，只有 13% 的机器学习模型能够投入生产。
大多数组织根本无法获得训练机器学习模型所需的数据量。虽然这不会使您无法构建成功的模型，但它限制了您可以通过特征工程流程创建的特征深度。您对特征工程流程的处理通常会决定模型的有效性。
什么是特征工程？
特征工程对于训练机器学习模型至关重要。它是创建训 手机号码数据 练集中尚不存在的新数据的过程，目的是简化数据转换并最终提高模型准确性。在自然语言处理中，特征既可以是浅层特征，也可以是深层特征。
- 浅层特征易于解释，因此机器也易于计算。它们包括单词和句子数量、独特单词比例和句子类型等。
- 深度特征更为复杂，需要更多数据和计算能力才能识别。这些包括词性标注、命名实体识别和情绪分析等。
利用这些特征，您的模型可以更好地理解数据并从中生成更多含义和“已知事实”。
什么使得特征工程如此具有挑战性？
特征工程过程很大程度上取决于您用来处理文本的 NLP 引擎（例如库）。NLP 引擎越复杂，您可以从数据中创建的特征就越多。您可以选择的特征越多，您就越有机会通过模型获得更好、更快的结果。
大多数 NLP 引擎都可以为您提供基本功能，让您能 您的内容也是如此： 够解读语言。您可以从文本中辨别单词，识别其词性，甚至可以为情绪分析目的分配极性。但是，这些功能提供的信息有限，无法用于连接概念和建立上下文。
由于特征有限，在构建模型将要学习的特征向量（即描述性属性）时，模型需要做更多的预测工作。这就是数据量变得必要的地方，因为机器学习极大地受益于可用于填充特征向量的附加信息。
特征数据状况的补救措施
您对 NLP 的方法在很大程度上决定了您的机器学习模型的复杂程度和最终的成功。尽管许多人认为符号和机器学习方法是完全独立的方法，但在这种情况下，它们是天作之合。
通过在特征工程过程中使用符号数据，您的模型不仅可以丰富许多较浅的特征（例如字数、词性等），还可以扩大模型训练时可供选择的特征数量。这些扩展的特征可以包括词义、同步器（expert.ai 独有的功能）和概念之间的依赖关系等。
这些符号信息是既定知识，这意味着您已经建立了事 巴西商业名录 实来构建特征向量，而不是将其留给推理。结果：
- 您可以使用较小的数据集训练模型。
- 您需要更少的计算能力来训练您的模型。
- 您的计算成本将显著便宜。
最妙的是，所有这些好处都可以实现，同时实现与纯 ML 模型相同的结果。这似乎不难理解，对吧？