自然语言处理怎么最快入门？（知乎）https://www.zhihu.com/question/19895141GitHub 中视频课程：https://github.com/yandexdataschool/nlp_coursestanford NLP课程网址：https://class.coursera.org/nlp/lecture国内有哪些自然语言处理的牛人或团队？（知乎）https://
转载
2024-05-22 16:09:35
26阅读
自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）研究的是如何通过机器学习等技术，让计算机学会处理人类语言，乃至实现终极目标——理解人类语言或人工智能。著名的图灵测试就是根据机器是否能像人类一样理解语言来判断它是否具备人工智能。自然语言的复杂程度vs编程语言：词汇量、结构化、歧义性、容错性、易变性、简略性自然语言处理系统的输入源一共有3个，即语音、图像与文本
转载
2024-03-26 06:45:46
75阅读
自然语言处理（NLP）算法是一种将自然语言文本转化为计算机可处理的结构和信息的技术。以下是一些常见的NLP算法：分词算法：用于将文本分成单独的单词或短语。命名实体识别算法：用于从文本中识别和分类人名、地名和组织名称等命名实体。词性标注算法：用于为每个单词分配其语法类别，如名词、动词和形容词等。情感分析算法：用于确定文本中表达的情感，如正面、负面或中立。语义分析算法：用于确定文本的含义和上下文关系，
转载
2024-08-07 21:24:22
40阅读
Part 1、什么是自然语言处理 1、简介 这是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。虽然语言只是人工智能的一部分（人工智能还包括计算机视觉等），但它是非常独特的一部分。这个星球上有许多生物拥有超过人类的视觉系统，但只有人类才拥有这么高级的语言。 自然语言处理的目标是让计算机处理或说“理解”自然语言，以
转载
2024-04-25 19:08:10
78阅读
nlp界神级人物 哥伦比亚大学 约翰霍普金斯大学 nlp知识结构 1.概述 自然语言处理，利用计算机为工具，对书面实行或者口头形式进行各种各样的处理和加工的技术，是研究人与人交际中以及人与计算机交际中的演员问题的一门学科，是人工智能的主要内容。 2.形式语言与自动机 语言：按照一定规律构成的句子或者字符串的有限或者无限集合 描述语言的三种途径： 穷举法 文法（产生式系统）描述 自动机 自然语言不是
转载
2023-11-28 07:00:26
51阅读
英文资料： http://github.com/lovesoft5/ml一、自然语言处理概述 1）自然语言处理：利用计算机为工具，对书面实行或者口头形式进行各种各样的处理和加工的技术，是研究人与人交际中以及人与计算机交际中的演员问题的一门学科，是人工智能的主要内容。&n
转载
2023-07-03 17:02:38
16阅读
第 1 章-自然语言处理基础概念什么是自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门融合了计算机科学、人工智能以及语言学 的交叉学科。自然语言是人工智能的一个领域。自然语言处理的终极目标是理解人类语言或人工智能 。自然语言概述人类独有的自然语言非常独特，仔细思考一下，我们日常中每天都在用的自然语言（尤其是中文）具有高度灵活 的特点。⭐️ 自然语言与
转载
2024-02-20 20:33:16
22阅读
目录 文章目录目录〇、推荐一、人工智能学习算法分类1. 纯算法类2.建模方面二、详细算法1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.概率图模型算法6.文本挖掘算法7.优化算法8.深度学习算法三、建模方面1.模型优化·2.数据预处理 一、人工智能学习算法分类人工智能算法大体上来说可以分类两类：基于统计的机器学习算法(Machine Learning)和深度学习算法(Deep Learning
转载
2024-03-26 04:33:52
30阅读
# 使用Python进行自然语言处理(NLP)的初学者指南
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个重要领域，旨在让计算机能够理解和生成自然语言。本文将帮助刚入行的小白开发者了解如何使用Python实现基本的NLP算法，我们将通过实际代码一步步引导你完成整个过程。
## 流程概述
为了实现一个简单的NLP任务，我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
1 请列出几种文本特征提取算法答：文档频率、信息增益、互信息、X^2统计、TF-IDF2 简述几种自然语言处理开源工具包答：LingPi
原创
2022-08-04 17:26:24
146阅读
一、背景 由于针对于OOV的问题，在最初的全切分阶段已经不可能进入词网，无召回可谈，那如何辨别新词汇呢？ 只要将每个汉字组词时所处的位置（首尾等）作为标签，则中文分词就转化为给定汉字序列找出标签序列问题。 字构词就是序列标注模型的
转载
2024-09-10 10:15:13
56阅读
nltk库和spacy库都是英文自然语言处理常用库，但是配置起来比较麻烦，今天就分享配置方法。nltk配置安装nltk库，命令行输入以下命令pip3 install nltk有些时候的nltk代码需要语料库才能运行，nltk语料库很庞大,这时候运行下面的python代码，就会下载语料库import nltk
nltk.download()不过经常因为网络问题导致语料库无法下载下来，这时候需要我们
转载
2024-04-01 09:01:14
65阅读
自然语言处理(NLP)是人工智能的一个分支，它使计算机能够像人类一样理解、处理和生成语言。搜索引擎、机器翻译以及语音助理均由该技术提供支持。自然语言处理技术的工作原理与应用自然语言处理(NLP)的工作原理：自然语言处理(NLP)通过机器学习进行工作。机器学习系统像其他任何形式的数据一样存储单词及其组合方式。短语、句子、有时甚至整本书的内容都被输入机器学习引擎，并在其中使用语法规则或人们的现实语言习
转载
2023-09-09 11:25:25
55阅读
本章小白将继续介绍人工智能之中自然语言处理的章节部分。连续词袋连续词袋（CBOW）的工作方式与跳过克非常相似，但是主要区别在于我们尝试从周围词的矢量和预测中心词，有点像跳过克的倒数。共现矩阵（基于计数的方法）跳过语法模型一次捕获一个单词的同时出现。例如，我们一次遍历我们的语料库，看到“深度”和“学习”同时发生，因此我们对这些向量进行了更新并继续进行，然后看到它又再次发生，因此我们进行了另一次更新。
转载
2024-04-14 15:58:41
40阅读
自然语言处理技术的三个里程碑微软亚洲研究院黄昌宁张小凤摘要要： 本文就半个世纪以然语言处理（NLP）研究领域中笔者所观察到的要点进行阐述， 其中包括两个事实和三大重要成果。近年自然语言处理研究所揭示的两个事实为：（1）对于句 法分析来说，基于单一标记的短语结构规则是不充分的；（2）短语结构规则在真实文本中的分 布呈现严重扭曲。换言之，有限数目的短语结构规则不能覆盖大规模语料中的语法现象。这与原
转载
2024-08-20 11:36:47
19阅读
目录1.算法介绍1.1 解决问题1.2 具体过程1.3 适用范围1.4 优缺点分析2.代码实现2.1 文件目录2.2 词典2.3 代码(python版)2.4 运行结果1.算法介绍1.1 解决问题 对于不包含明显的词之间的分隔符的语言（以中文为代表）进行分词操作。1.2 具体过程
转载
2024-02-19 20:14:22
55阅读
中文分词算法一般分为三类：1.基于词表的分词算法正向最大匹配算法FMM逆向最大匹配算法BMM双向最大匹配算法BM2.基于统计模型的分词算法：基于N-gram语言模型的分词算法3.基于序列标注的分词算法基于HMM基于CRF基于深度学习的端到端的分词算法 下面介绍三类基于词表的分词算法一、正向最大匹配算法概念：对于一般文本，从左到右，以贪心的方式切分出当前位置上长度最
转载
2024-03-16 14:07:05
73阅读
自然语言处理学习笔记1，Transformer2，注意力机制3，卷积网络为什么要用多个卷积核进行图像处理？4，最小二乘法 的一点见解5，卷积网络发展激活函数卷积神经网络：空洞卷积RNNLSTM（长的_短期记忆网络）考点总结： 1，TransformerTransformer 经典模型：简单理解 编码器(Encoding)+解码器(Decoding) 编码器：提取特征 解码器：根据得到的特征尽可能
转载
2024-05-11 20:22:43
40阅读
1. 大模型概述目前的NLP任务大都是基于transfomer的预训练语言模型（PLM，pretrained langue models）构造的，预训练大模型可以从无标注的数据中进行学习，随后根据具体的任务进行fine-tuning，得到最终的任务模型。 所谓语言模型，指的是如下的生成模型：1.1 模型分类首先对大模型基础的transfomer要了解，这里放一张结构图： 预训练模型根据是否保留tr
转载
2024-03-28 21:49:50
45阅读
1.下载安装https://pan.baidu.com/s/1p2ZkWSNqTX9zppOw2QiLyw该页面提供的是Adobe Acrobat XI Pro 11.0 破解版 找到.iso后缀文件时请选择解压软件将其解压出来，在根据页面教程进行安装破解。 2.字体转曲。1.字体下载-求字体网提供中文和英文字体库下载、识别与预...官网2Q：AI一次转曲所有文字，如何操作呢？ A：选择
