一. 介绍采用特定于说话者和语境的建模来解决这些任务，在这些任务中，语境的作用还没有得到彻底的探讨，部分原因是在各种话语层面的对话理解任务中缺乏统一的框架 提出了几种独特的情境探测策略:(1） 特定说话人语境；（2） 语境顺序；（3） 释义语境；（4） 标签转移；（5） 条件随机场在对话中话语顺序标注中的作用任务定义: 给定一个对话以及每个组成话语的说话人信息，话语级对话理解任务旨在从一组预定义的
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2024-02-05 14:24:31
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本文内容参考了：
[1] 基于HMM的语音识别系列博客
[2] 从语音识别到股指预测---隐马尔科夫模型(HMM)的一种应用
[3]
[4] 袁冰清,于淦,周霞.浅说语音识别技术[J].数字通信世界,2020(02):43-44+18.
[5] 陈银燕. 基于HMM和GMM天然地震与人工爆破识别算法研究[D].广西师范大学,2011.目录1.HMM和语音识别基本内容HMMHMM-GMM语音数据识
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2024-07-17 11:13:23
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我们都知道，有些网站在对于一些敏感词会进行处理，从而保证一些黄，赌，毒问题不会直观的呈现在大家面前，可是有时候数据量大，难免会出现漏洞，所以建立一些敏感词库，让电脑在检索之后呈现的时候就过滤，从而保证网络的安全，绿色。如果对你有用，记得赞一下，手敲不易，由于无法添加附件，如果想要敏感词库的，可以留言，到时候发给你。在这里我将我使用的敏感词库添加方式以及如何在页面使用方法来过滤这些敏感词。1.首先我
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2023-12-15 22:38:40
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本期分享者：甘子发澜舟科技算法实习生 ，郑州大学自然语言处理实验室（ZZUNLP）二年级硕士生。目前正在进行文本纠错方向的研究 E-mail: zfganlp@foxmail.com写在前面自然语言文本中经常会出现一些拼写错误（typo)，在中文文本里即所谓的错别字，中文拼写纠错（Chinese Spelling Correction，CSC）可以对中文文本中的 typo 进行检测和纠正。拼写纠错
一.介绍：jieba:“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件“Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.完整文档见 :GitHub: https://github.com/
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2024-07-12 09:58:17
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Abstract：本文深入分析了Java程序设计中Java编译器对java源文件和JVM对class类文件的编码/解码过程，通过此过程的解析透视出了Java编程中中文问题产生的根本原因，最后给出了建议的最优化的解决Java中文问题的方法。1、中文问题的来源计算机最初的操作系统支持的编码是单字节的字符编码，于是，在计算机中一切处理程序最初都是以单字节编码的英文为准进行处理。随着计算机的发展，为了适应
在处理自然语言文本情感分析时，否定词和语气词的作用不可忽视。它们能够显著改变一个句子的情感倾向。例如，"这部电影不好"中的“不好”是一个明确的否定词，它将整个句子的情感从积极转为消极。进行否定词和语气词情感性转换，特别是在 Python 环境中，需要对文本进行精确分析和处理。
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## 背景定位
在自然语言处理（NLP）领域，通过情感分析对情绪进行量化和解读，已成为多年来研究的热点。而在
在 Python 中使用 Pandas 库进行数据分析时，你可以使用条件过滤来筛选和过滤输出。Pandas 提供了多种方法来实现数据的过滤和筛选操作，(ChatGPT编写)以下是一些常用的方式：1. 使用布尔索引： ```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name'
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2024-08-02 16:42:39
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前言：三维重建：SLAM的尺度和方法论问题和三维重建：SLAM的粒度和工程化问题 。大规模三维场景重建的尺度增大，因此相对于整个重建过程的粒度也从点到特征点到目标物体级别，对场景进行语义标记成为重要的工作。 场景语义标记的传统方法： 其他：机器人在线场景感知问题，场景
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2024-07-30 18:48:58
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大三下学期编译原理第二次实验。一． 题目递归向下的语法分析程序二． 目的通过设计、编制、调试一个典型的语法分析程序，能识别由加+、乘*、括号（）、操作数所组成的算术表达式，其文法如下：E→TE’E’→+TE’∣εT→FT’T’→*FT’∣εF→(E)∣i三． 要求1.程序功能（举例）输入：# i1*( i2+i3)#输出：SUCCESS输入：# i1*( i2+i3#输出：FOUND ERROR2
赖可量子位 报道 | 骗过AI如此简单。换了一个同义词，自然语言处理模型就读不对句子的意思了。麻省理工和大学的研究生们开发了一个算法，让AI在文本分类和推理问题上的正确率从80%下降到10%。测试原理这个模型的名字叫Textfooler，通过生经过微调的句子，来对自然语言文本分类和推理进行。比如在著名的分类任务影评判断中，AI的任务是去判断一句影评是肯定性的还是否定性的。像这句：The c
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2024-05-13 14:28:00
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文章目录0. 前言1. 数据集2. 经典网络2.1 FCN2.2 U-Net2.3 DeepLab2.4 PSPNet2.5 SegNet2.6 CCNet2.7 SegFormer3. 损失函数4. 评价指标5. 最新进展（2023.4） Segment Anything 0. 前言语义分割是一种计算机视觉领域的图像分割技术，旨在将图像中的每个像素分配到其对应的语义类别中。与传统的图像分割技术
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2023-11-28 12:48:45
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1，corpus 语料库a computer-readable collection of text or speech 2，utterance发音比如下面一句话：I do uh main-uh 是 fillers，填充词（Words like uh and um are called fillers or filled pauses ）。The broken-off word
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2023-12-27 09:43:57
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NLP- 关键词提取 - 综述一、关键词提取有以下几种方式二、TF-IDF三、TextRank四、LDA五、word2vec 一、关键词提取有以下几种方式二、TF-IDFTF-IDF算法，主要是通过统计方法，评估词对文档的重要性。一个基本思想是，一个词在文档中出现的次数越多，显然这个词会相对更具代表性，但是如果这个词在很多的文档中都有出现，那么他出现次数再多也不具备文档区分能力。所以他的另一个基
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2023-07-08 11:37:39
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在nlp的数据预处理中，我们通常需要根据原始数据集做出如题目所示的三种结构。但是新手（我自己）常常会感到混乱，因此特意整理一下1.词库词库是最先需要处理出的数据形式，即将原数据集按空格分词或者使用分词的包如jieba等，将原始文章分割成一个个词语所表示的list，一般是一维或者二维的，二维词库往往是以行为第一维。
比如下面我们对ptb数据集进行处理产生对应的词库with open('ptb/ptb
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2023-07-31 17:06:06
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自然语言处理3——语言学资源 文章目录自然语言处理3——语言学资源词汇资源库语料库 NLP需要大规模语言数据用于模型参数训练及评测；且NLP中知识库包括：词汇语义库、词法、句法规则库、常识库等。 词汇资源库人读词典：格式不规范，数据完整性和一致性不好，非结构化机读词典：按信息类型分类：语法词典、语义词典、双语词典等按领域分类：通用词典、专业词典、专名词典（为解决某一类任务所有的名字、地名等构成的
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2023-11-24 09:30:23
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doc2vec基本原理A distributed memory model训练句向量的方法和词向量的方法非常类似。训练词向量的核心思想就是说可以根据每个单词的上下文预测，也就是说上下文的单词对是有影响的。那么同理，可以用同样的方法训练doc2vec。例如对于一个句子i want to drink water，如果要去预测句子中的单词want，那么不仅可以根据其他单词生成feature， 也可以根据
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2024-01-11 21:51:00
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感谢：://jiqizhixin/articles/2018-07-25-5 一、 NLP 概述 1.文本挖掘任务类型的划分文本挖掘任务大致分为四个类型：类别到序列、序列到类别、同步的（每个输入位置都要产生输出）序列到序列、异步的序列到序列。同步的序列到序列的例子包括中文分词，命名实体识别和词性标注。异步的序列到序
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2023-05-27 10:43:13
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1.什么是词向量 在自然语言处理中，面临的首要问题是如何让模型认识我们的文本信息，比如向模型中输入‘我爱北京天安门’，那模型是如何认识文本的？词，是自然语言处理中基本单位，将数据输入到模型中，尽可能的让模型明白其中的含义，那就面临一个问题：如何表示一个词？ &
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2023-10-15 10:23:33
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前言文本匹配一直是自然语言处理（NLP）领域一个基础且重要的方向，一般研究两段文本之间的关系。文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等，都可以看作针对不同数据和场景的文本匹配应用。比如信息检索可以归结为搜索词和文档资源的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，复述问题可以归结为两个同义句的匹配，这些自然语言处理任务在很大程度上都可以抽象成文本匹配问题。而文本匹配整体流程基本上都可以
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2023-08-23 20:45:58
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