支持向量機（Support Vector Machine, SVM）是一種強大的監督學習算法，廣泛應用于分類任務中。由于其出色的分類性能和高效的計算特點，SVM 已經成為自然語言處理（NLP）領域中的一種經典模型。SVM 在 NLP 中的應用非常廣泛，尤其在文本分類任務中，表現出色。
本文將探討 SVM 在 NLP 中的基本原理，并分析其在不同 NLP 任務中的應用場景。
1. 支持向量機（SVM）的基本原理
SVM 是一種基于統計學習理論的監督學習算法，它通過構建一個最大化邊界（Margin）的超平面來進行分類。SVM 試圖找到一個最佳的分割超平面，將不同類別的樣本分開。其目標是最大化超平面兩側的間隔，從而提高模型的泛化能力。
SVM 在二分類問題中的工作原理：
- 輸入數據：每個數據點可以視為高維空間中的一個點，SVM 要在這些點中找到一個超平面將不同類別的點分開。
- 邊界最大化：SVM 通過計算每個類別中最靠近分界面的樣本點（即支持向量），來確定最佳超平面。
- 核函數的使用：SVM 可以通過核函數?
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