摘录一些关于ansj的一些词性标注集，方便编程对文本的处理。 1. 名词 (1个一类，7个二类，5个三类) n 名词 nr 人名 nr1 汉语姓氏 nr2 汉语名字 nrj 日语人名 nrf 音译人名 ns 地名 nsf 音译地名 nt 机构团体名 nz 其它专名 nl 名词性惯
1.背景介绍语音识别，也被称为语音转文本(Speech-to-Text，STT)，是人工智能领域中的一个重要技术。它涉及将人类语音信号转换为文本格式，以便进行后续的处理和分析。随着人工智能技术的发展，语音识别技术的应用也日益广泛，例如智能家居、智能汽车、语音助手等。然而，语音识别技术在实际应用中仍然面临着一系列挑战。这篇文章将从单一模型的角度来讨论这些挑战以及解决方案。我们将从以下几个方面进行探讨
分镜头剧本是将文字转换成立体视听形象的中间媒介。主要任务是根据解说词和电视文学脚本来设计相应画面，配置音乐音响，把握片子的节奏和风格等。 剧本为拍摄电影奠定了基础，但它还不能直接用来进行拍摄，导演还要根据剧本内容和自己的总体构思，画成分镜头剧本或故事板。基本概述分镜头剧本又称摄制工作台本，也是将文字转换成立体视听形象的中间媒介。主要任务是根据解说词和电视文学脚本来设计相应画面，配置音乐音响，把握片
目录BasicTokenizer转成 unicode去除各种奇怪字符处理中文空格分词去除多余字符和标点分词再次空格分词WordpieceTokenizerBERT 表示 Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是 Google 于 2018 年发布的一种语言表示模型。该模型一经发布便成为争相效仿的对象，相信大家也都多
本文参考了Mayank Kejriwal的新著《Domain-Specific Knowledge Graph Construction》（2019年） 最近几年，knowledge graph（KG）作为AI（人工智能）的一个主要领域活跃起来。图（graph）经常出现在AI的最新论文当中。由于大数据时代的到来，我们很需要让计算机高
论文名称：命名实体识别研究。作者：国防科技大学计算机学院-张晓艳、王挺、陈火旺。网络来源：维普资讯上可以下载全文。推荐文章理由：对命名实体识别技术有全 面、系统而有条理的介绍。推荐指数：*****（五颗星-最高等级）我的摘要笔记：1.命名实体识别的主要任务：
是要识别出文本中出现的专有名称和有意义的数量短语
并加以归类
要识别出文本中出现的专有名称和有意义的数量短
词性解释CC: conjunction, coordinatin 表示连词
CD: numeral, cardinal 表示基数词
DT: determiner 表示限定词
EX: existential there 存在句
FW: foreign word 外来词
IN: preposition or conjunction, subordinating 介词或从属连词
JJ: adjectiv
文章目录NLP训练营学习记录（二）语言模型Noisy Channel ModelLanguage ModelChain Rule（链式法则）马尔科夫假设（Markov Assumption）Language ModelUnigramBigramN-gram构造语言模型平滑化 SmoothingAdd-one SmoothingAdd-K SmoothingInterpolation（插值法）Go
DataWorks平台通过支持GPU资源，打破“大数据+AI”融合瓶颈，提供免运维、按需付费和弹性伸缩的Serverless架构，实现一站式数据开发与AI模型训练。开发者可在同一平台完成从数据处理到模型推理的全流程，无需跨平台迁移数据。
本文将为您带来“DeepSeek R1+Qwen 大模型蒸馏和微调训练”最佳实践。阿里云 PAI 平台提供了围绕 DeepSeek 模型的最佳实践，涵盖快速部署、应用搭建、蒸馏和微调等环节，帮助开发者高效利用计算资源，使用 Model Gallery 功能，轻松完成部署与微调任务。
nlp任务排行榜
文章目录1.分词 Word Segmentation2.词预测 Word Prediction3. 文本蕴涵 Textual Entailment4. 语音识别 Automatic Speech Recognition5. 自动摘要 Automatic Summarisation6. 文本纠错 Text Correct7.字音转换 Grapheme to Phoneme8
# 使用PaddleNLP的入门指南
在当前的人工智能领域，自然语言处理（NLP）技术日益重要。PaddleNLP是百度开发的一个强大的NLP库，它提供了丰富的模型和工具，可以帮助我们快速实现各种NLP任务。对于刚刚入行的小白来说，了解PaddleNLP的使用流程至关重要。本文将详细介绍如何使用PaddleNLP，并提供每一步的代码示例以及解释。
## 流程概述
下面是PaddleNLP使用
# 使用 SnowNLP 实现分词训练模型的入门指南
在自然语言处理（NLP）任务中，分词是一个基础而重要的步骤。对于中文文本，常用的分词工具之一是 SnowNLP。本文将指导你如何使用 SnowNLP 实现自定义分词模型的训练。以下是整个流程的概述：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
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# HanLP词性标注的技术及应用
## 引言
在自然语言处理中，词性标注（Part-of-Speech Tagging）是指为句子中的每个词汇分配相应的词性标签的过程。词性标签可以帮助我们理解句子结构及词义。然而，传统的词性标注方法存在效率低、准确率低等问题。近年来，随着深度学习技术的发展，HanLP等工具逐渐成为了语言处理的选择之一。本文将探讨HanLP词性标注使用的技术，并提供相应的代码
# 使用HanLP进行语义依存分析的完整指南
在自然语言处理（NLP）领域，语义依存分析（Semantic Dependency Parsing）是一项重要任务。它帮助我们理解句子中单词之间的语义关系。HanLP是一个强大的NLP库，本指南将介绍如何使用HanLP实现语义依存分析，特别是针对初学者。以下是我们要完成的流程：
## 工作流程
我们将通过以下步骤实现HanLP语义依存分析：
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# NLP自动标注：智能化文本处理的未来
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学的交集，旨在使计算机理解和生成人类语言。自动标注作为NLP中的一个关键应用，使得文本数据的处理变得更加高效。在本文中，我们将探讨自动标注的基本概念、应用、以及一个简单的代码示例，帮助更好地理解这一技术。
## 自动标注的基本概念
自动标注是指用算法自动为文本数据添加标签的过程，这些标签可以是情感、主题、实体等
# 自然语言处理（NLP）与信息检索技术的关系
在信息时代，数据量的急剧增加使得信息检索技术显得尤为重要。自然语言处理（NLP）作为一种处理和分析人类语言的技术，常常在信息检索中扮演着重要角色。本文将帮助你理解“NLP是否是信息检索技术”的问题，并提供详细的实现步骤。
## 一、整体流程
实现这一主题的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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# 使用 SnowNLP 进行中文情感分析的指南
在现代应用中，情感分析是一项重要的技术，可以帮助我们理解文本内容的情感倾向。SnowNLP 是 Python 中一个强大的库，可以用于进行中文文本的情感分析。接下来，我将为你介绍如何使用 SnowNLP 实现中文情感分析的完整流程。
## 一、流程概述
在进行情感分析之前，我们需要明确整个流程。下面是我们将在此文中讨论的步骤：
| 步骤 |
编译：Bot论智 授权禁止二次转载编者按：Elvis Saravia是“国立清华大学”（台湾）的博士生，主要研究NLP和情感计算。今年8月，Tom Youn等人更新了去年发表在IEEE杂志上的重磅文章《Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing》，总结了到今年为止，基于深度学习的自然语言处理（NLP）系
Flask扩展flask-script文档中文翻译Flask-Script扩展提供向Flask插入外部脚本的功能。包括运行一个开发用的服务器，一个定制的 Python shell，设置数据库的脚本，cronjobs，以及其他的运行在web应用之外的命令行任务。Flask-Script和Flask本身的工作方式类似。只需要定义和添加能从命令行中被Manager实例调用的 命令即可
# 自然语言处理中的情感分析：以SST-2测试集为例
## 引言
情感分析作为自然语言处理（NLP）的一个关键任务，在商业、社会媒体监测以及用户反馈分析等应用中拥有广泛的应用。本文将探索情感分析的基本概念，并以Stanford Sentiment Treebank（SST-2）测试集为基础，通过代码示例和数据可视化来深入了解情感分析的过程和结果。
## 什么是情感分析
情感分析是指通过计算
探索BERTSum：基于Transformer的中文文本摘要工具在信息爆炸的时代，快速准确地提炼文本要点显得尤为重要。为此，我们向您推荐一个强大的开源项目——BERTSum，这是一个针对中文文本进行自动摘要的工具，利用了Transformer架构和预训练模型BERT的强大能力。项目简介BERTSum是基于Facebook AI的Newsroom工作，将其扩展到中文领域。它由两部分组成：一个用于抽取
# 如何实现自然语言处理查询（nlpq）
在当今信息化时代，自然语言处理（NLP）逐渐成为许多应用程序的重要组成部分。实现自然语言查询（nlpq）是一项很有趣的任务，尤其是对于开发者来说。本文将引导你如何从零开始实现nlpq，并通过具体步骤和示例代码帮助你理解整个过程。
## 流程概述
为了让你清楚每一步的内容，以下是实现nlpq的流程：
| 步骤 | 描述
# PaddlePaddle与PaddleNLP版本对应的实现指南
在使用PaddlePaddle和PaddleNLP进行深度学习开发时，确保这两个库的版本相互兼容是非常重要的。本文将为刚入行的小白提供一份详细的指南，教你如何实现PaddlePaddle与PaddleNLP的版本对应。
## 整体流程
我们将通过以下步骤确保两个库的版本兼容：
| 步骤编号 | 步骤描述
# 使用 NLP 实现关键词聚类
自然语言处理（NLP）是研究计算机与人类语言之间相互作用的领域，其中一个重要的应用是关键词聚类。关键词聚类的目的是将一组关键词进行分类，以便更好地分析和理解它们的关系。这在信息检索、推荐系统和情感分析等领域都有广泛应用。
## 关键词聚类的基本概念
关键词聚类是将一组关键词分组成若干个类别，使得同一类别中的关键词相似度较高，而不同类别中的关键词相似度较低。常
# 使用HanLP进行中文NLP任务的在线演示
## 一、流程概述
在本教程中，我们将学习如何使用HanLP进行中文自然语言处理（NLP）任务。HanLP是一个开源的自然语言处理工具包，支持多种语言处理功能。我们将通过以下步骤来实现HanLP的在线演示示例：
| 步骤 | 描述 |
|----|-----|
| 1 | 安装HanLP库及其依赖 |
| 2 | 导入HanLP库 |
|
解释非常到位的一篇文章，以下为原文： 对于初学者来说，对Token和Session的使用难免会限于困境，开发过程中知道有这个东西，但却不知道为什么要用他？更不知道其原理，今天我就带大家一起分析分析这东西。 一、我们先解释一下他的含义： 1、Token的引入：Token是在客户端频繁向服务端请求数据，服务端频繁的去数据库查询用
9.2 Word2Vec简介 下载word2vec源代码http://www.threedweb.cn/thread-1593-1-1.html ./word2vec -train msr.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs
背景问题：近期相关研究指出，在处理特定文本分析任务时，语言模型的表现有时会遇到挑战，例如在分析单词内部的具体字母数量时可能会出现错误。这里利用对提示词的精确设计，引导语言模型正确回答出“strawberry”中有几个字母“r”。