数据分析师需要知道哪些NLP技术呢?

数据分析师需要知道哪些NLP技术呢?

自然语言处理(NLP)是研究人与计算机之间交互过程中的语言问题的一种学科,而数据分析的魅力不在于数据,而在于分析。NPL作为重要的一部分,数据分析师们需要知道哪些内容呢?

首先,数据分析师在大多数业务领域中都会进行情绪分析,而大量的文本数据却没有得到足够的分析,而情感分析的成果在大多数公司中得到的应用不够明显。

其次,将文本数据解析为其他算法(令牌生成器,词干提取器等)所需的组件,也是需要数据分析师掌握的内容。

语音标记器的某些部分在某些NLP应用程序中很常见,掌握了这一点就会让我们的业务能力得到长足的进步。进行数据分析可以选择适合自己的编程语言和工具去解决实际问题。

可以预先建立的深度学习模型(例如BERT),可以标记感兴趣的项目或者预测下一个单词或者把语法展开来分析。

嵌入技术可以将数据分析师在文本数据中找到的任何内容嵌入到另一个机器学习框架中。借助嵌入式分析,企业可以推动切实可行的分析、实施业务的流程,并且获得关于多个部门之间的跨部门合作以及团队的企业绩效的重点考察。

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