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2026/7/23 12:21:45
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词嵌入将词语映射为低维稠密向量,捕捉语义与语法信息。Word2Vec、GloVe 是经典方法,使词语具备可计算的语义相似度。词嵌入为 NLP 模型提供基础表示,显著提升文本处理效果。预训练词向量已成为现代 NLP pipeline 标准组件。
半监督学习结合少量标注数据与大量无标注数据进行训练,有效降低标注成本。现实场景中标注数据往往稀缺,半监督学习能充分利用未标注数据提升模型泛化能力。该方法在自然语言处理、图像识别中应用广泛,平衡了效果与成本。
聚类分析将无标签数据按相似度分组,常用算法包括 K-Means、DBSCAN、层次聚类等。用于用户分群、异常检测、图像分割等。聚类结果依赖距离度量与参数选择,是探索性数据分析、数据挖掘的重要工具。
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