自然语言处理从古至今是如何发展的？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
自然语言处理TransformerTransformer的优势相比LSTM和GRU模型，Transformer有两个显著的优势：
Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提高模型训练效率在分析预测更长文本时，捕捉间隔较长的语义关联效果更好认识Transformer架构Transformer模型的作用：基于seq2seq架构的Transformer模型可以完成NLP领域研究的典
转载
2024-04-24 12:49:13
63阅读
在文章的开头，我必须说明，自然语言理解的定义、理论在网上有太多不同的说法，我在这里给出的是我个人认为比较好理解、能梳理清楚各个子领域的一种概述，如果有哪里出错了麻烦指正。所谓自然语言理解，就是希望机器能像人类一样，具备理解语言的能力，就像另一半说没有生气，到底是真的没有生气还是气到肺都炸了，这就需要很高的语言理解能力了。具体来说，我觉得自然语言理解要解决两个问题，第一个是理解什么，第二个是机器怎么
转载
2024-03-29 19:47:51
20阅读
自然语言处理结巴分词+文本分类TF-IDF表达 1.自然语言处理简介基本概念研究内容应用领域2.自然语言处理-结巴分词安装jieba库常用方法介绍小示例3.文本分类TF-IDF表示基本介绍文本分类实例 1.自然语言处理简介基本概念自然语言(Natural language)通常是指一种自然地随文化演化的语言：汉语、英语等。 人造语言是一种为某些特定目的而创造的语言：Python、C、R等。研究内
转载
2024-03-26 04:34:42
46阅读
本博客主要是对网络上的一些关于中文自然语言处理开源工具的博客进行整理、汇总，如果有涉及到您的知识产品等，请联系本人已进行修改，也欢迎广大读者进行指正以及补充。本博客将尽量从工具的使用语言、功能等方面进行汇总介绍。1 IKAnalyzer语言：Java功能：支持细粒度和智能分词两种切分模式；支持英文字母、数字、中文词汇等分词处理，兼容韩文、日文字符；支持用户自定义的词典，通过配置IKAnalyzer
转载
2024-05-10 18:49:03
39阅读
自然语言处理的库非常多，下面列举一些对Python友好，简单易用，轻量，功能又全的库。1 中文中文自然语言处理工具评测：https://github.com/mylovelybaby/chinese-nlp-toolkit-testawesome: https://github.com/crownpku/Awesome-Chinese-NLPHanlp地址：https://github.
转载
2023-12-11 22:13:06
85阅读
1. 基本概念1. 1 语料库&词典一般语料库就是很多篇文章（可能一篇文章有好几句话，也可能只有一句话），在实际业务中，每篇文章一般要先进行分词词典：语料库中词的种类数，即有多少个词，一般用|V|表示树中根节点就是最上面那个，叶子结点就是结果（如分类的标签），结点泛指所有（包括根节点、叶子结点）2. 词向量：one-hot & 特征、标签的ont-hot编码2.1 词向量one-h
转载
2024-03-24 17:00:48
104阅读
note：C++Boost库可以使用编译好的c++代码替换python代码块提升代码性能自然语言处理概述自然语言包括 口语 语音 文本是人工智能 和 语言学的交叉学科基于 机器学习 深度学习文本实际上包含了十分丰富的信息语义理解->推理和推断 最后的语义推断是重点（后面的三个部分） 目前就业市场中NLP的比重
转载
2024-03-28 21:59:39
68阅读
在讲Python编译常用语法之前，我们先来看一下几个名词解析，快速扫盲。1.自然语言，即人们日常使用的语言，与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。计算机中的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然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。它是计算机科学的一部分。1.1自然语言(Natural language)通常是指一种自然地随文化演化的语言。例如，汉语、英语
转载
2024-02-02 21:47:05
67阅读
在本书中这一篇章就写的略显单薄，不过作者也说明了，本书是NLP入门实践书籍，句法分析又属于NLP中较为高阶的问题，所以并没有深入讲解，我学习本书也是入门NLP，学习完本书后会学习《统计自然语言处理》。 由于本章实战内容很少，而且也没有特别晦涩的代码，所以在本文中更多的是讲解windows配置等问题。 目录一、JDK安装与配置二、PCFG文件下载三、代码四、总结五、参考 一、JDK安装与配置因为st
转载
2024-01-04 11:35:30
61阅读
在近年来，自然语言处理（NLP）的应用越来越广泛，而在中文环境中，面临着诸多挑战。尤其是在 Java 开发中，处理中文自然语言时可能会遇到多种技术问题。本文将汇总一个具体的“Java 中文自然语言处理”问题的解决过程。
### 问题背景
在某个项目中，使用 Java 对中文文本进行分词、情感分析及语句理解等操作时，发现系统的效率显著下降，处理速度变得极为缓慢。处理语句的时间复杂度达到了 $\m
NLP组成部分
自然语言理解NLU
将给定的自然语言输入映射为有用的表示。
分析语言的不同方面。
自然语言生成NLG
文字规划 - 这包括从知识库中检索相关内容。
句子规划 - 这包括选择所需的单词，形成有意义的短语，设定句子的语气。
文本实现 - 这是将句子计划映射到句子结构。
NLP术语
音韵 - 这是系统地组织声音的研究。
形态 - 这是建设从原始的有意义的单位的话的研究。
语素 -
转载
2024-06-26 10:20:46
69阅读
文章目录中文文本预处理总结1、文本数据准备2、全角与半角的转化技术提升3、文本中大写数字转化为小写数字4、文本中大写字母转化为小写字母5、文本中的表情符号去除（只保留中英文和数字）6、去除文本中所有的字符（只保留中文）7、中文文本分词8、繁体中文与简体中文转换9、中文文本停用词过滤10、将清洗后的数据写入CSV文件NLP学习内容目录 中文文本预处理总结1、文本数据准备（1）使用已有的语料库（2）
转载
2024-10-17 10:54:03
73阅读
自然语言处理NLP是计算机科学、人工智能、语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理是机器学习的应用之一，用于分析、理解和生成自然语言，它与人机交互有关，最终实现人与计算机之间更好的交流。正是NLP在我们日常生活中呈现出越来越多的便利性，才更想对NLP背后的模型原理和具体应用进行深入的探讨，以便我们对NLP有更多的认知。查看了近些年来的相关文献，发现单独讲解N
转载
2023-08-09 15:59:50
427阅读
CDA数据分析师 出品作者：Matthew Mayo编译：Mika今天我们来盘点一下有哪些用于深度学习、自然语言处理和计算机视觉的顶级Python库。我们尽力将每个库按预期的使用情况进行归类，希望这能对大家有所帮助。显然，现在并不是所有的自然语言处理和计算机视觉工作都是使用深度学习技术进行的，但随着趋势朝着这种技术的方向发展。所有包含的库都有对应的Github代码仓库，我们还列出每个库的在Gith
转载
2024-04-23 15:09:31
14阅读
1 一、实验过程1.1 实验目的通过这个课程项目大，期望达到以下目的：1.了解如何对 自然语言处理 的数据集进行预处理操作。2.初识自然语言数据集处理操作的步骤流程。3.进一步学习RNN循环神经网络的模型思想、网络架构和代码实现。4.学习深度学习中文本分类的任务。1.2 实验简介这个项目名称为“”，基于RNN的文本分类，并对测试集进
转载
2024-08-08 08:03:55
50阅读
人生苦短，我用python除了给你生孩子，python都能给你做到。 这句话所言不假，python拥有丰富的库，能完成各种各样的的功能。 只有你想不到的，没有python做不到的。下面我们来看看python在自然语言处理中的应用吧！自然语言处理(NLP)自然语言处理(NLP)是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。 这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使
转载
2023-10-18 23:22:58
103阅读
RNN概述RNN引入：DNN、CNN 输入、输出定长；处理输入、输出变长问题效率不高。而自然语言处理中的语句通常其长度不固定。单一DNN、CNN 无法处理时序相关序列问题RNN核心思想：将处理问题在时序上分解为一系列相同的“单元”，单元的神经网络可以在时序上展开，且能将上一时刻的结果传递给下一时刻，整个网络按时间轴展开。即可变长。RNN结构RNN输入和输出结构可以等长或不等长，RNN结构按照时序展
转载
2024-08-09 00:01:14
137阅读
+：项目中的一个或多个实例
*：项目中的零个或多个实例 +和*有时被称作闭包
^：匹配字符串的开始
\s：匹配所有空白字符
\w：匹配词中的字符，字母，数字，下划线
\W:匹配所有字母、数字、下划线以外的字符
\S:是\s的补
\b：词边界（零宽度）
\d：任一十进制数字
\D：任何非数字字符
\t：制表符
8.编写一个工具函数，以url为参数，返回删除所有HTM
转载
2023-10-17 22:51:04
113阅读
1.5 自动理解自然语言我们一直在各种文本和Python编程语言的帮助下自下而上地探索语言。然而，我们也对通过构建有用的语言技术，开拓语言和计算知识面的兴趣。现在，将借此机会从代码的细节中退出来，以描绘自然语言处理的全景图。在纯应用层面上，我们都需要帮助才能在网络上的文本中找到有用的信息。搜索引擎在网络的发展和普及中发挥了关键作用，但也有一些缺点。它需要技能、知识和一点运气才能找到这样一些问题的答
转载
2023-10-06 23:01:03
80阅读
