目前，我国信息化程度不断提高，各类数据中心如雨后春笋般涌现。相应的，IT运维的数据量也成几何速度上升。一方面，运维人员的增长远远跟不上服务器、数据量的增长;另一方面，公司对于提高IT系统稳定性，降低成本的需求却越来越高。这就要求不断的提高运维的自动化水平。现在市场上和业界，监控、程序部署的自动化产品比较丰富，但是对运维数据利用不足。由于开发人员缺乏运维经验，不了解运维数据挖掘的算法;而运维人员
介绍一个免费在向翻译辅助工具transtoolweb
2022年10月1号更新：新网址 http://query.ttw.workers.dev/ cloudflare转发，延迟更短 (Vuejs版，含联合国中英双语库、中英双语字典例句库及德英欧洲议会双语库）2021年1月31号更新：新网址 http://tr
parse [pɑːrs] vt. (对句子)作语法分析; 作句法分析;选择 choose , select , opt , electionassign [əˈsaɪn] vt. 分配(某物); 指定; 指派; 分派，布置(工作、任务等); 委派; 派遣; 确定; 转让，让与（财产、权利）;compound [ˈkɑːmpaʊnd , kəmˈpaʊnd] n. 复合物; 化合物; 混合物; 复
前言所有的故事都有开始，也终将结束。本文将作为 NLP 汉字相似度的完结篇，为该系列画上一个句号。起-NLP 中文形近字相似度计算思路承-中文形近字相似度算法实现，为汉字 NLP 尽一点绵薄之力转-当代中国最贵的汉字是什么？不足之处之所以有本篇，是因为上一次的算法实现存在一些不足。巴别塔《圣经》中有关于巴别塔建造，最终人们因为语言问题而停工的故事。创11:6 “看哪！他们成为一样的人民，都是一样的
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
统计的历史“统计”英文是statistics，词根就源于state，也就是“国家”。统计方法作为整理和描述数据的手段，变得不可或缺。政府政府必须搜刮到足够多的税收，才能弥补国库亏空。“统计”因此成了君王不可或缺的工具学术对于伽利略和培根这样的科学家来说，实验产生的数据是科学的唯一基石。到了二十世纪初，概率论完成了理论体系的建设，统计学家才看到严格化统计学的希望。统计学家把抽样理解为概率论中的“随机
NLP 数据增强Created time: June 26, 2021 5:23 PM Last edited time: Sept 8, 2021 20:18 PM参考资料：https://amitness.com/2020/05/data-augmentation-for-nlp/1. 词汇替换替换语句中的单词而不改变句子原本的语义，即同义词替换，同义词的来源可以有以下几种方式。1.1 基于词
原论文：《Automatic Synonym Discovery with Knowledge Bases》背景知识同义词抽取是一种NLP领域下游任务使用广泛的基础任务，可以用于实体归一、融合，实体链接，query改写，提高召回等任务。现有的方法有：1）直接利用Freebase, WordNet等知识库直接扩充，但这对于领域的实体覆盖率很低；2）人工维护同义词典，成本非常高；3）监督/弱监督方法，
jieba“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件特点支持三种分词模式：
精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。支持繁体分词支持自定义词典MIT 授权协议在线演示： http://jiebadem
本次NLP作业需要每个人在小组选定领域下进行子领域词典制作，我们小组选定的领域为动物。我个人选定的子领域为昆虫，原始语料库来自《昆虫记》这本书。通过爬虫或者复制粘贴可以在本地得到关于《昆虫记》的文本文件。数据的处理读取文本，将句号替换成换行，跳过空行通过自建筛选字典和清华动物字典，对文本进行处理，保留每行含有动物词汇的行按照7:3的比例，划分训练集和测试集读取训练集，生成昆虫领域词典。（most_
Integrating distributional lexical contrast into word embeddings for antonym synonym 文章目录Integrating distributional lexical contrast into word embeddings for antonym synonym1 论文出处2 背景2.1 背景介绍2.2 针对问题2
一、求近义词和类比词
1. 近义词方法一：在嵌入模型后，可以根据两个词向量的余弦相似度表示词与词之间在语义上的相似度。方法二：KNN（K近邻）2. 类比词使用预训练词向量求词与词之间的类比关系。eg：man：woman； son：daughter对于类比关系中的4个词，a:b :: c:d, 给定前三个词a、b、c，求第四个词d （vec
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2023-09-02 10:06:39
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创作目的国内对于文本的相似度计算，开源的工具是比较丰富的。但是对于两个汉字之间的相似度计算，国内基本一片空白。国内的参考的资料少的可怜，国外相关文档也是如此。本项目旨在抛砖引玉，实现一个基本的相似度计算工具，为汉字 NLP 贡献一点绵薄之力。需求有时候我们并不是需要返回两个字的相似，而是需要返回一个汉字的相似列表。实现思路我们可以分别计算所有的汉字之间的相似度，然后保留最大的前100个，放在字典中
pip install synonymsimport synonyms synlst = synonyms.display(‘良师益友’) 有可能会出现拒绝连接的情况，应该是你的网络环境不允许连接下载words.vector.gz这个文件的网址，可通过链接https://gitee.com/chatopera/cskefu/attach_files/610602/download/words.ve
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2023-06-25 20:11:02
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（封面图由文心一格生成） 自然语言处理数据增强魔法书：轻松解锁NLP技巧与方法！随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）已经成为了重要的研究领域之一。然而，NLP面临的一个主要挑战是数据稀缺性。在许多情况下，NLP算法需要大量的数据来训练，以获得高精度的结果。但是，由于获取大量的真实数据是非常昂贵和困难的，因此需要利用数据增强技
这节主要就是熟悉MXNet框架中的两种模型：GloVe和FastText的模型(词嵌入名称)，每个模型下面有很多不同的词向量，这些基本都来自wiki维基百科和twitter推特这些子集预训练得到的。我们只需要导入mxnet.contrib中的text模块即可，这里面提供了很多关于自然语言处理相关的函数和类。from mxnet import nd
from mxnet.contrib import
目录对比学习bert-base-cased、bert-base-uncased、bert-base-chinese远程监督平行语料库 对比学习对比学习的宗旨就是拉近相似数据，推开不相似数据，有效地学习数据表征假如：“我爱北京天安门”和“我不爱北京天安门”是相似样本，那么学习过程中就学习不到语义的相关信息，学习的就是字面上的特征；“我爱北京天安门”和“我不爱北京天安门”是不相似样本，那么学习过程中
1、nlp数据增强同义词替换：就是在文本中随机抽取一个单词，然后再同义词库里将其替换为同义词词嵌入替换：采取已经预训练好的单词嵌入向量，将嵌入空间中最近的邻接词作为句子中某些单词的替换。基于TF-IDF的单词替换：TF-IDF得分低的单词是没有信息量的的词，因此可以替换，不大影响句子的原本含义反向翻译：先将句子翻译成另一种语言，比如，英语翻译成法语。然后再翻译回原来的语言，也就是将法语翻译回英语，
## NLP近义词替换是什么意思
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现NLP近义词替换。首先，让我们来了解一下NLP近义词替换的概念。
NLP（Natural Language Processing）是自然语言处理的缩写，是一种计算机科学和人工智能的领域，主要研究计算机如何处理和理解人类语言。近义词替换是NLP中的一项重要技术，它可以将文本中的某些词替换为与其意义相似的词，从而达到文本
停用词：在信息检索中，为节省存储空间和提高搜索效率，在处理自然语言数据（或文本）之前或之后会自动过滤掉某些字或词，这些字或词即被称为Stop Words(停用词)。这些停用词都是人工输入、非自动化生成的，生成后的停用词会形成一个停用词表。但是，并没有一个明确的停用词表能够适用于所有的工具，甚至有一些工具是明确地避免使用停用词来支持短语搜索的。对于一个给定的目的，任何一类的词语都可以被选作停用词。通
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2023-08-25 15:39:09
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