文章目录词嵌入简介学习算法朴素算法Word2vec skip-gram模型负采样法应用情感分类 词嵌入简介在RNN中，我们了解到一种用向量表示单词方法——独热表示法。用一个与词典等长的列向量，只有与该单词在字典中的索引位置对应的地方值为1，其余值皆为0.这样的作法带来了一个弊端，那就是所有词的向量都是相互正交的，网络没有近义词或者同义词的概念。而如果我们能用更高维的特征来描述这些词汇，如形容词、
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2023-09-05 10:04:00
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https://github.com/xianhu/funNLP最近需要从文本中抽取结构化信息，用到了很多github上的包，遂整理了一下，后续会不断更新。很多包非常有趣，值得收藏，满足大家的收集癖！ 如果觉得有用，请分享并star，谢谢！涉及内容包括：中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇
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2024-03-14 11:29:15
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一、词袋模型：分词、去停用词、消除数字、英文，得到若干词语的集合。二、词典：词语和其索引ID的一一对应关系。假设共有N个词语。三、one-hot编码: 在词典基础上，分词之后的文章的词频向量。可以看成是M*N的单词-文档矩阵A。A(i,j)=第i篇文章中词典索引为j的词语出现的次数，即词频TF。四、TF-IDF模型：在one-hot基础上，A(i,j)的值由词频变成了词频*逆文档频率。缺点：不能表
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2023-08-03 22:26:53
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# 如何实现“nlp词典近义词”的功能
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学交叉的一个重要领域。在这个领域中，近义词的处理非常重要，因为它可以帮助我们理解同义词之间的关系，促进例如文本处理、数据分析等任务的开展。在本文中，我将带你一步步实现一个“nlp词典近义词”功能，我们将使用Python编程语言为主要工具。
## 整体流程
为了清晰地表述整个实现过程，我们将以表格的形式展示步骤。
# 词典库与自然语言处理（NLP）
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、解析、生成和与人类语言进行交互。在NLP中，词典库是一个核心组成部分，它帮助计算机处理和理解语言。本文将介绍词典库的基本概念以及在NLP中的应用，并提供一些代码示例来说明如何使用Python进行基本的文本处理。
## 什么是词典库？
词典库是一个包含词汇及其相关信息的数据库。在N
NLP-词典分词一、环境安装pyhanlp二、hanlp词典获取三、完全切分四、正向最长匹配（两种方式）五、逆向最长匹配六、双向最长匹配 一、环境安装pyhanlpconda install -c conda-forge openjdk python=3.8 jpype1=0.7.0 -y
pip install pyhanlp二、hanlp词典获取def load_dictionary():
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2023-08-01 18:04:29
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# 使用NLP创建词典的科普文章
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的重要分支。它专注于使计算机能够理解和处理人类语言。词典在NLP中扮演着重要角色，因为它是分析文本的基础。本文将探讨如何使用Python创建一个简单的词典，并用可视化工具展示词典的统计信息。
## 创建词典
首先，创建一个词典的基本思路是收集文本数据，然后提取出有价值的词汇，记录它们的频率、词性等信息。下面是一
原创
2024-09-27 05:22:23
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# 如何实现“词典表NLP”
在自然语言处理（NLP）领域，构建一个词典表是一个基础但至关重要的步骤。词典表可以帮助我们进行文本分析、情感分析等任务。本文将为您详细介绍如何实现一个基本的词典表。这一过程可以分为几个简单的步骤，我们将通过代码示例和图形化展示来帮助您更好地理解。
## 整体流程
首先，下面的表格展示了实现“词典表NLP”的整体流程：
| 步骤 | 描述
分词与NLP关系：分词是中文自然语言处理的基础，没有中文分词，我们对语言很难量化，进而很能运用数学的知识去解决问题。对于拉丁语系是不需要分词的。拉丁语系与亚系语言区别拉丁语言系不需要分词，因为他们的词语之间有空格分割，可以根据空格就可以把单词分开。比如英语、法语等。亚系语言中间没有空格，比如中文、韩文及日文等。因此需要 分词。什么是中文分词：中文分词(Chinese Word Segmentati
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2023-09-05 16:49:51
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词典输出词典中不常见的词，即没有出现在文本中的词import nltk
def unusual_words(text):#输出不常见的词
text_vocab = set(w.lower() for w in text if w.isalpha())
english_vocab = set(w.lower() for w in nltk.corpus.words.words())
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2024-06-11 06:51:02
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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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雷锋网：关于自然语言处理NLP和自然语言理解NLU研究到底到了哪一阶段？还有哪些亟待突破的技术难点？接下来又将产生哪些服务于大众的应用？ CCF-GAIR 2018 大会NLP 专场给出了指点。我们希望未来将会这样：搜索引擎更加精准，机器翻译更为实用，聊天机器人更能懂你，机器客服更加高效，自然语言处理在金融、法律、教育、医疗等行业，将迎来更加广泛的应用。2018年7月1日上午自然语言处理
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2024-05-24 11:38:50
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# 如何实现“NLP 中文 词表 词典”
在自然语言处理（NLP）领域，构建中文词表和词典是非常重要的一步。词表就是将文本语料中出现的所有词汇进行汇总，而词典则包括了这些词汇的相关信息，例如词频、词义等。本文将详细介绍如何实现中文词表和词典的构建，适合刚入行的小白。
## 整体流程
下面是构建中文词表和词典的步骤。
| 步骤 | 描述
9.2.1 Boosting是什么Boosting是一类算法的统称，翻译成中文为“自适应”算法，它们的主要 特点是使用一组弱分类器通过“迭代更新”的方式构造一个强分类器。在每轮 迭代中会在训练集上产生一个新的弱分类器，然后使用该弱分类器对所有样本 进行分类，从而评估每个样本的重要性。从中文名可以看出来，Boosting算法 的每轮学习都会根据数据调整参数，不断提升模型的准确率。 Boosting算
# 如何实现NLP中文词典
## 整体流程
首先我们需要明确整个实现NLP中文词典的流程，然后逐步教你如何实现。
以下是实现NLP中文词典的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------------|
| 1 | 收集中文文本数据
原创
2024-04-04 05:50:38
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文章目录前言导读非欧数据欧式空间Euclidean domains非欧数据图如何利用图结构？知识图谱知识就是力量知识推理知识图谱前期知识储备精读GCN动机R-GCN模型R-GCN正则项实体分类链接预测实验结果实体分类链接预测讨论和总结 前言Modeling Relational Data with GraphConvolutional Networks 使用图卷积神经网络建模关系数据 作者：Mi
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2024-01-05 19:17:49
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spaCy 是Python中比较出名，专门用于自然语言处理的库。它有助于实现最先进的效率和敏捷性，并拥有活跃的开源组织积极贡献代码。加分项：与所有主要的深度学习框架很好地结合，并预装了一些出色且有用的语言模型由于Cython支持，速度相对较快 使用spaCy最适合做的事情词性（POS）标注：这是给单词标记制定语法属性（例如名词，动词，形容词，副词等）过程。实体识别：将文本中发现的命名实体标记到预
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2024-04-09 19:38:28
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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_
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2024-05-15 08:22:40
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前言在聊NLP领域的语言模型的时候，我们究竟在聊什么？这就涉及nlp语言模型的定义。语言模型发展至今，其实可以简单的分为传统意义上的语言模型和现代的语言模型，传统语言模型主要是指利用统计学计算语料序列的概率分布，对于一个给定长度为m的序列，它可以为整个序列产生一个概率 P(w_1,w_2,…,w_m) 。其实就是想办法找到一个概率分布，它可以表示任意一个句子或序列出现的概率。现代的语言模型，则是指
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2023-12-10 07:25:08
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# 自然语言处理中的中文词表与词典下载
随着自然语言处理（NLP）领域的快速发展，中文的处理逐渐引起了越来越多的关注。在中文NLP中，词汇的丰富性和复杂性使得建立一个有效的词表和词典尤为重要。本文将介绍如何获取中文词典及词表，并通过代码示例来说明相关的操作方法。
## 中文词表与词典的意义
在自然语言处理中，词表和词典是用于分词、文本分析和模型训练的重要工具。词表通常是一个包含多种词汇的列表
