支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类任务中。由于其出色的分类性能和高效的计算特点，SVM 已经成为自然语言处理（NLP）领域中的一种经典模型。SVM 在 NLP 中的应用非常广泛，尤其在文本分类任务中，表现出色。
本文将探讨 SVM 在 NLP 中的基本原理，并分析其在不同 NLP 任务中的应用场景。
1. 支持向量机（SVM）的基本原理
SVM 是一种基于统计学习理论的监督学习算法，它通过构建一个最大化边界（Margin）的超平面来进行分类。SVM 试图找到一个最佳的分割超平面，将不同类别的样本分开。其目标是最大化超平面两侧的间隔，从而提高模型的泛化能力。
SVM 在二分类问题中的工作原理：
- 输入数据：每个数据点可以视为高维空间中的一个点，SVM 要在这些点中找到一个超平面将不同类别的点分开。
- 边界最大化：SVM 通过计算每个类别中最靠近分界面的样本点（即支持向量），来确定最佳超平面。
- 核函数的使用：SVM 可以通过核函数
