NLG评估：当机器遇上人，谁说了算？ 想象一下，你让一个人工智能写了一首情诗，准备在心仪的对象面前一鸣惊人。结果呢？AI洋洋洒洒写了一堆“月亮代表我的心，星星见证我的情”，读完之后，你恨不得找个地缝钻进去。 这就是自然语言生成（NLG）评估的尴尬之处。我们费尽心思训练机器“出口成章”，但它写出来的东西，要么像机器人念经，要么逻辑混乱，要么干脆就是不知所云。如何判断一个NLG系统到底好不好？这可不是个容易回答的问题。 为什么我们需要评估NLG？ 简单来说，评估是为了进步。没有评估，我们就不知道机器在哪些方面做得好，哪些方面需要改进。就像厨师需要品尝自己的菜肴，画家需要审视自己的作品一样，NLG工程师也需要一种方法来衡量他们的“创造物”的质量。 更具体地说，NLG评估可以帮助我们： 比较不同的NLG系统： 哪种模型更适合生成新闻摘要？哪种模型更擅长创作故事？ 改进现有NLG系统： 通过分析评估结果，我们可以发现模型的缺陷并进行针对性的优化。 了解NLG系统的能力： 评估可以帮助我们了解NLG系统在不同任务上的表现，以及它在哪些方面仍然存在局限性。 确保NLG系统符合预期： 最终，我们希望N …
大数据分析中的文本挖掘与自然语言处理（NLP）应用
各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码诗人”的程序猿小李。今天，咱不聊风花雪月，也不谈人生理想，就跟大家唠唠大数据分析中的一对“好基友”——文本挖掘和自然语言处理（NLP）。 想象一下，你每天刷着朋友圈，看着各种段子、新闻、鸡汤文，有没有想过，这些文字背后隐藏着什么秘密？商家们又如何从这些海量信息中挖掘出金子呢？🤔 这就得靠咱今天的主角上场了！ 一、什么是文本挖掘和NLP？ 它们是双胞胎吗？ 首先，咱们得搞清楚，文本挖掘和NLP究竟是什么？它们是不是失散多年的双胞胎兄弟？ 文本挖掘 (Text Mining)： 简单来说，它就像一位经验老道的矿工，在浩如烟海的文本数据中，通过各种工具和技术，挖掘出有价值的信息和知识。它更侧重于从非结构化的文本数据中提取模式、趋势和关联性，就像从矿石中提炼出黄金一样。 自然语言处理 (NLP)： 这位老兄则更像一位语言学家，他致力于让计算机理解、处理和生成人类语言。NLP的目标是让机器能够像人一样，理解语言的含义、情感和意图。比如，让机器听懂你的指令，自动翻译文章，甚至和你聊天侃大山。 所以，虽然它们不是双胞胎，但绝对是“好基友”，经常 …