显式数据增强给定一个输入文本，在尽可能不改变原是文本语义的情况下，微调或修改部分字符或词可以实现快速的增强，主要包括如下几种类型：同义词替换 （SR） ：随机挑选n个 非停用词 ，分别根据其 同义词表 随机替换一个同义词；对于分类、回归等任务，可以使用反义词表替换所有原始词性的词，实现负采样，也是一种数据增强方法。但使用同义词或反义词表进行替换时，很难保证文本的语义是否符合预期。随机插入 （RI）
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
（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
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
311阅读
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
# 实现NLP同义词
## 1. 流程
首先，我们来看一下实现“nlp同义词”的整个流程，可以用如下表格展示：
```mermaid
journey
title 实现NLP同义词流程
section 确定需求
确定需求 --> 数据收集
数据收集 --> 数据预处理
数据预处理 --> 模型训练
模型训练 --> 模型评估
模型评估 -
文章目录使用nltk中的wordnet语料库找出以下单词的同义词集、查看同义词集中的所有单词、查看同义词的具体定义及例子：dog, apple, fly查看以下单词对的语义相似度：good, beautiful；good, bad; dog, cat找出以下单词的蕴含(entailments)关系和反义词：walk, supply, hot判断下列句子中是否存在的共指指代，有的话找出共指链 使用
近义词替换，什么是近义词替换工具。近义词工具就是批量地替换近义词。只需要导入文章支持批量导入。批量替换近义词。不仅支持近义词替换还支持反义词，翻译、同义词等批量替换详细参考图片教程。 经过上面的学习我们曾经晓得内容关于SEO的重要性，近义词替换那么搜索引擎到底是怎样判别内容的相关性的？比方它是怎样晓得香蕉和苹果都属于水果呢？细致看完今天这篇文章置信你们会有一个明白的答案。理解搜索引擎如何计算内容相
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2023-09-17 00:11:00
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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
英语同义词辨析
2011年12月19日
英语常用同义词辨析
1. adopt, adapt, acquire, accept
adopt vt. 采纳、采用 adapt vt. 使适应 accept vt. 接受 acquire vt. 得到，获得知识(经验)
2. accident, event, incident
这一组
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2023-08-25 11:19:06
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## NLP Synonym Replacement for Normalization
Natural Language Processing (NLP) is a field of artificial intelligence that focuses on the interaction between computers and human language. One common t
我需要输入一个单词的输入文本文件。然后，我需要使用wordnet查找lemma_names，单词的同义词集的定义和示例。我读过这本书："使用NLTK 2.0食谱进行Python文本处理"和"使用NLTK进行自然语言处理"，以帮助我朝这个方向发展。尽管我已经知道可以使用终端来完成此操作，但是我无法使用文本编辑器来完成此操作。例如，如果输入文本具有单词" flabbergasted"，则输出需要采用以
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
# 实现"英文同义词 nlp"流程
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 收集英文同义词数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 测试模型 |
| 5 | 应用模型 |
## 具体步骤与代码
### 1. 收集英文同义词数据
首先，我们需要收集一些英文同义词的数据集，可以使用WordNet等开源资源。在这里我们
赖可量子位 报道 | 骗过AI如此简单。换了一个同义词，自然语言处理模型就读不对句子的意思了。麻省理工和大学的研究生们开发了一个算法，让AI在文本分类和推理问题上的正确率从80%下降到10%。测试原理这个模型的名字叫Textfooler，通过生经过微调的句子，来对自然语言文本分类和推理进行。比如在著名的分类任务影评判断中，AI的任务是去判断一句影评是肯定性的还是否定性的。像这句：The c
# 实现“HanLP同义词替换”教程
## 1. 整体流程
我们将通过以下步骤来实现“HanLP同义词替换”：
```mermaid
erDiagram
Process --|> Step1: 提取文本
Process --|> Step2: 切词
Process --|> Step3: 同义词替换
Process --|> Step4: 输出替换后的文本
`
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_
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
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，
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
