CS224U课程标题所揭示的知识点包括自然语言理解(Natural Language Understanding,简称NLU)、语义解析(Semantic parsing)。自然语言理解是人工智能和语言学中的一个核心领域,研究如何通过计算机技术理解人类自然语言的含义。语义解析是NLU的一部分,指的是将自然语言句子转换成明确的、可计算的语义表示的过程。文章提出的问题“我们是否已经完全理解了自然语言?我们是否能完全理解?”引发了对自然语言理解的深入讨论。尽管我们有诸如向量空间模型(VSMs)、依存句法分析(Dependency parses)和关系抽取(Relation extraction)等技术手段,但这些是否足以达到完全理解自然语言的水平?关于生成完全精确的语义表示,文中通过例子展示了自然语言的复杂性。例如,逻辑游戏、旅行预订和自然语言数据库接口等,展示了自然语言理解所面临的挑战。逻辑游戏描述了一组雕塑和展览房间的逻辑关系,需要利用逻辑推理能力解决具体问题。旅行预订的例子显示如何从自然语言中提取关键信息,如出发日期、返回日期等,显示自动化系统的复杂性。SHRDLU是一个经典的自然语言理解系统,用户可以用自然语言与计算机交互。CHAT-80是另一个自然语言接口,可以回答地理相关问题,对NLIDB(自然语言界面的数据库)系统影响深远。
CS224U_Natural_Language_Understanding_2018
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FP树是一种压缩且便于挖掘频繁模式的数据结构。通过这种结构可以有效地减少数据扫描次数,从而提高挖掘效率。在构建FP树的过程中,需要定义一个最小支持度计数(min_sup_count),用于筛选出频繁项集。本例中设定的min_sup_count=2,意味着只有出现次数不低于2次的项才能被认为是频繁项。
三、FP树的构建过程
初始化数据库:首先根据给定的事务数据库初始化数据库,即事务列表。在本例中,我们有如下事务记录:
T100: I1, I2, I5
T200: I2, I4
T300: I2, I3
T400: I1, I2, I4
T500: I1, I3
T600: I2, I3
T700: I1, I3
T800: I1, I2, I3, I5
T900: I1, I2, I3
构建头表:根据事务数据库构建头表,记录每个项及其出现的总频次。本例中的头表为:
I2: 7
I1: 6
I3: 6
I4: 2
I5: 2
构建FP树:接下来,按照事务的顺序,将每个事务添加到FP树中。在添加过程中,如果某项不在当前的FP树中,则创建一个新的节点;如果已在树中,则更新该节点的计数值。需要注意的是,在添加过程中要保证树的紧凑性,即相同的项尽可能连接在一起。
四、条件模式基与条件FP树
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