自然语言处理综述自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）被誉为人工智能皇冠上的明珠，是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。它主要研究人与计算机之间，使用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。简单来说，计算机以用户的自然语言形式作为输入，在其内部通过定义的算法进行加工、计算等系列操作后（用以模拟人类对自然语言的理解），再返回用户所期望的结果，如 图1 所
转载
2024-01-08 15:34:05
29阅读
# 中文自然语言处理架构简介及代码示例
## 1. 引言
中文自然语言处理（Chinese Natural Language Processing, CNLP）是研究和开发用于处理中文文本的人工智能技术。它涉及到多个子领域，如分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义理解等。本文将介绍一个基本的CNLP架构，并提供相应的代码示例。
## 2. CNLP架构图
下面是一个简化的CNLP架构
原创
2023-08-13 18:22:16
98阅读
文本处理直接应用于自然语言处理，也称为NLP。NLP旨在处理人类在彼此交流时所说或写的语言。这不同于计算机和人之间的通信，其中通信是由人写的计算机程序或人的某些姿势，例如在某个位置点击鼠标。NLP试图理解人类所说的自然语言并对其进行分类，并在必要时对其进行分析。Python拥有丰富的库，可满足NLP的需求。自然语言工具包（NLTK）是一套这样的库，它提供了NLP所需的功能。下面是一些使用NLP和间
转载
2023-11-18 16:04:09
43阅读
自然语言是指汉语、英语、法语等人们日常使用的语言，是自然而然的随着人类社会发 展演变而来的语言，而不是人造的语言，它是人类学习生活的重要工具。概括说来，自然语 言是指人类社会约定俗成的，区别于人工语言，如程序设计的语言。在整个人类历史上以语 言文字形式记载和流传的知识占到知识总量的 80%以上。就计算机应用而言，据统计，用于 数学计算的仅占 10%，用于过程控制的不到 5%，其余 85%左右都是用
转载
2024-01-26 07:08:25
40阅读
# 如何实现中文自然语言处理AI架构图
## 1. 整体流程
下面是实现中文自然语言处理AI架构图的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 收集和预处理数据 |
| 步骤2 | 构建神经网络模型 |
| 步骤3 | 训练模型 |
| 步骤4 | 评估模型 |
| 步骤5 | 使用模型进行预测 |
## 2. 具体步骤
### 步
原创
2023-08-17 10:24:31
117阅读
一. 自然语言处理概述自然语言处理就是要计算机理解自然语言，计算机要理解自然语言文本的意义，最后能以自然文本形式来表达意图。处理过程主要是理解、转化、生成。自然语言的理解和分析是一个层次化的过程，许多语言学家把这一过程分为五个层次， 可以更好地体现语言本身的构成，五个层次分别是语音分析、词法分析、句法分析、语义分析和语用分析。自然语言处理的研究可以分为基础性研究
转载
2024-01-31 20:00:48
310阅读
1.17 自然语言理解自然语言理解的目的是为聊天任务生成一种语义表示形式[8] 。通常来说，聊天机器人系统中的自然语言理解功能包括用户意图识别、用户情感识别、指代消解、省略恢复、回复确认及拒识判断等技术。1）用户意图识别：用户意图又包括显式意图和隐式意图，显示意图通常对应一个明确的需求，如用户输入“我想预定一个标准间”，明确表明了想要预定房间的意图；而隐式意图则较难判断，如用户输入“我的手机用了三
转载
2024-02-19 19:26:53
28阅读
系列文章，主要想把之前做得一个工作记录下来，减少电脑空间。自然语言处理比尔·盖茨曾说过，语言理解是人工智能皇冠上的明珠。在介绍自然语言处理之前，先介绍人工智能。人工智能经过 61 年的发展，起起伏伏，曾经历过两次冬天，随着云计算、大数据、深度学习以及实实在在的应用场景的使用与反馈，使得人工智能又迎来了一个新的春天。初识语言理解人工智能的一个重要部分是认知智能，包括理解、运用语言的能力，掌握知识、运
转载
2023-12-26 21:23:23
53阅读
一，自然语言处理自然语言处理(NLP) :自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自
转载
2023-07-15 12:35:49
207阅读
1. 自然语言概念自然语言，即我们人类日常所使用的语言，是人类交际的重要方式，也是人类区别其他动物的本质特征。但是我们只能通过自然语言与人交流，无法与计算机进行交流。 2. 自然语言处理自然语言处理，是人工智能的一部分，实现了人与计算机之间的有效通信。自然语言处理属于计算机科学领域与人工智能领域，其研究使用计算机编程来处理和理解人类的语言。 3. 应用场景情感分析（
转载
2023-07-16 22:10:53
129阅读
【一文讲解深度学习】语言自然语言处理（NLP）博主介绍自然语言处理概述NLP 的定义NLP的主要任务分词词义消歧识别物体识别（NER）词性标注（PoS）文本分类语言生成问答（QA）系统机器翻译（MT）NLP的发展历程快速发展期（1957~1970）低速发展期（1971~1993）复苏融合期（1994年至今）NLP的困难与挑战语言歧义NLP相关知识构成语料库常用语料库介绍传统NLP处理技术中文分词
转载
2023-10-24 17:11:19
133阅读
# 自然语言处理架构NLP简介
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一项重要的研究方向，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言。NLP技术已经在许多领域得到广泛应用，如智能客服、机器翻译、信息抽取等。
在NLP中，架构是指系统的整体结构和组织方式。一个好的NLP架构能够有效地处理各种自然语言任务，提高系统的性能和可靠性。下面我们将介绍
原创
2024-06-20 07:10:10
89阅读
如果你刚接触自然语言处理并对她感兴趣，最好读几本这方面的书籍，除了能让你知道自然语言处理各个领域是干什么的外，还能培养一下NLP的感觉。以下四本书是我读研期间阅读和接触过的，如果您还有好书推荐，欢迎补充。 1、 《自然语言处理综论》（Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processin
转载
2024-02-24 11:24:31
686阅读
特点展示如何使用基于 Python 的深度学习库 PyTorch 应用这些方法演示如何使用 PyTorch 构建应用程序探索计算图和监督学习范式掌握 PyTorch 优化张量操作库的基础知识概述传统的 NLP 概念和方法学习构建神经网络所涉及的基本思想使用嵌入来表示单词、句子、文档和其他特征探索序列预测并生成序列到序列模型学习构建自然语言处理生产系统的设计模式内容介绍
监督学习范式观察和目标
转载
2023-09-05 08:07:21
281阅读
BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是由Devlin等人在2018年提出的基于深层Transformer的预训练语言模型。BERT不仅充分利用了大规模无标注文本来挖掘其中丰富的语义信息，同时还进一步加深了自然语言处理模型的深度。这一节将着重介绍BERT的建模方法，其中包括两个基本的预训练任务以及两个进阶预训练任务。
10.1自然语言理解查询数据库如果有人提出一个问题：Which country is Athens in?得到的回答应该是：Greece.这个数据可以通过数据库语言得到答案： SELECT Country FROM city_table WHERE City= 'athens' 这里有一个文法，可以把句子转换成SQL语句： >>>nltk.data.show_cfg('gr
转载
2024-06-14 23:16:10
105阅读
大家好，我是小发猫。今天又要跟大家讲故事了。 18日结束时，BERT( 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》)刷新了所有主要NLP公共号码和新闻媒体，创下了11项自然语言处理记录的新纪录，也被称为2019年最强的自然语言处理模式。 作者很早就把论文读完了，很长时间没有
转载
2024-07-12 16:45:15
87阅读
HMM模型介绍由隐状态序列，生成可观测状态的过程。 两个基本假设：第t个隐状态只和前一时刻的t-1隐状态相关，与其他时刻的隐状态无关。在任意时刻t的观测值只依赖于当前时刻的隐状态值，和其他时刻的隐状态无关。HMM模型参数转移概率：t时刻的隐状态qi转移到t+1时刻的隐状态qj的概率。发射概率：t时刻由隐状态qj生成观测状态vk的结果。初始隐状态概率：自然语言序列中第一个字o1的实体标记是qi的概率
转载
2024-05-10 14:46:12
139阅读
文章目录5.1 概率和语言模型5.1.1 概率视角下的word2vec5.1.2 语言模型5.1.3 将CBOW模型用作语言模型的效果怎么样？5.2 RNN5.2.1 循环神经网络5.2.2 展开循环5.2.3 Backpropagation Through Time5.2.4 Truncated BPTT5.2.5 Truncated BPTT的mini-batch学习5.3 RNN的实现5.
转载
2024-04-02 11:07:11
132阅读
最近做 Sentiment Analysis 的问题，用 IMDB，Twitter 等 Dataset，拿到原始的一条条文本，直接喂给 Model 肯定不行，需要进行对文本进行预处理。预处理的精细程度很大程度上也会影响模型的性能。这篇 Blog 就记录一些预处理的方法。Remove Stop Words Stop Words，也叫停用词，通常意义上，停用词大致分为两类。一类是人类语言中包含的功能词
转载
2024-02-24 11:24:06
553阅读
