文本分词、词性标注和命名实体识别都是自然语言处理领域里面很基础的任务，他们的精度决定了下游任务的精度，今天在查资料的时候无意间发现了一个很好玩的开源项目，具体查了一下才知道这是百度开源的一个主要用于词性标注和命名实体识别的项目，决定拿来尝试一下。 首先是项目环境的配置安装，当前已经支持一键式
1、词性标注 （1）词性标注简介 词性标注是在给定句子中判定每个词的语法范畴，确定其词性并加以标注。但在中文中，一个词的词性很多时候都是不固定的。从整体上看大多数词语，尤其是实词，一般只有1-2个词性，且其中一个词性的使用频次远远大于另一个，即使每次都将高频词性作为词性选择进行标注，也能实现80%以上的准确率。 目前较为主流的方法是同分词方法一样，将句子的词性标注作为一个序列标注问题来解决，即可以
语音标注是数据标注行业中一种比较常见的标注类型。语音标注的主要工作内容是将语音中包含的文字信息、各种声音“提取”出来，再进行转写或合成，标注后的数据主要用于人工智能，应用在机器学习、语音识别、对话机器人等领域。相当于给计算机系统安装上“耳朵”，使其具备“能听”的功能，使计算机实现精准的语音识别能力。语音标注的方法语音分割语音分割是识别自然语言中的单词，音节或音素之间的边界的过程，该术语既适用于人类
NLP入门学习1——分词和词性标注0.简介1.概念和工具1.1 词性标注1.2 NLTK1.3 jieba1.4 LAC2.代码实现2.1 分词2.1.1 使用nltk进行分词：2.1.2 使用jieba进行分词2.1.3 使用LAC进行分词2.2 词性标注2.2.1 使用nltk工具实现词性标注2.2.2 使用LAC工具实现词性标注3.遇到的问题及解决3.1 Resource punkt no
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2023-08-08 09:32:52
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nlp标注系统前端功能实现简介由于目前是在AI部门任职前端，需要给部门的标注人员做一个标注系统。做之前感觉挺简单，真正编码的时候发现有些细节的地方还挺复杂的。简单做一下需求分析，列举一下主要功能点：导入原始数据（json），例如：[
{
"text": "【最终指导】20首开PPN001，目前边际3.99, 3.9以内已有超一半的量，预期3.8，请大家于17点前反馈我最终标位
序列标注的定义和种类序列标注（Sequence labeling）是NLP问题中的基本问题。在序列标注中，我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。序列标注一般可以分为两类：原始标注（Raw labeling）：每个元素都需要被标注为一个标签。联合标注（Joint segmentation and labeling）：所有的分段被标
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2023-07-19 13:05:04
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作者山竹小果简介序列标注（Sequence Tagging）是一个比较简单的NLP任务，但也可以称作是最基础的任务。序列标注的涵盖范围是非常广泛的，可用于解决一系列对字符进行分类的问题，如分词、词性标注、命名实体识别、关系抽取等等。有很多开源的中文分词工具，jieba、pkuseg、pyhanlp…序列标注一般可以分为两类：1、原始标注（Raw labeling）：每个元素都需要被标注为一个标签。
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2023-09-04 12:07:51
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使用 brat 进行文本语料库标注——采用BIESO的标签设置。一、下载brat 下载安装包tar文件，地址【http://brat.nlplab.org/】 需要 unix系统 以及 Web server支持cgi环境（啥是cgi环境：外部应用程序 和 Web服务器的交互接口标准）。 我这里系统使用的是Ubuntu的虚拟机。 二、Ubuntu系统 略过了。有Ubun
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2023-07-30 20:01:36
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## NLP标注的实现流程
### 表格展示步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 特征提取 |
| 3 | 构建模型 |
| 4 | 模型训练 |
| 5 | 模型评估 |
| 6 | 模型应用 |
### 数据预处理
在NLP标注任务中，数据预处理是非常重要的一步。首先，需要对原始文本进行清洗和分词，以便后续的特征提取和模型构建
简介 序列标注（Sequence Tagging）是一个比较简单的NLP任务，但也可以称作是最基础的任务。序列标注的涵盖范围是非常广泛的，可用于解决一系列对字符进行分类的问题，如分词、词性标注、命名实体识别、关系抽取等等。有很多开源的中文分词工具，jieba、pkuseg、pyhanlp... 序列标注一般可以分为两类：1、原始标注（Raw labeling）：每个元素都需要被
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2023-07-19 13:04:28
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文章目录1 背景介绍2 标记员筛选2.1 标记员筛选标准3 数据集及其标注3.1 预训练3.2 微调3.2.1 SFT-demonstration data3.2.2 RM-comparison data3.3 数据集大小4 模型实现 1 背景介绍ChatGPT的训练过程与InstructGPT相近，大致分为三步：SFT：收集描述型数据，对GPT3.5有监督微调RM：收集对比型数据，训练一个奖励
背景有时我们需要从0-1地去做一项NLP任务，如文本分类，实体识别等。从0开始意味着我们需要自己去标注数据。抛开现在的技术如Zero / Few-shot Learning以及主动学习先不说。我们先考虑找到一个高效的标注数据工具，就是本文的主角——doccano.doccano 是一个供人类使用的开源文本注释工具。它为文本分类、序列标记和序列到序列任务提供注释功能。因此，您可以为情感分析、命名实体
自然语言处理本身是为了让计算机能够处理、理解以及运用人类语言，从而达到人与计算机之间的有效通讯，为了研究信息检索、情感分析、文本分类、智能问答、摘要提取、文本挖掘，舆情分析、知识图谱等方面的问题，解决在词态、句法、语义上的歧义性，这里主要是介绍我个人在使用相关算法学习时使用的开源标注工具和标注平台，以供参考。文本
开源NLP标注工具技术分享 来自：数据堂 AI-Lab自然语言标注平台能做什么 文本分类（对文本类型进行划分，如情感分类、企业类型分类等） 命名实体识别（对文本实体进行标注，如人名、地名、实体名等等） 关系抽取任务（对文本中词关系，如主谓宾等，或因果关系等） 机器翻译任务（通过平行语料，构建翻译对） 其他NLP相关任务标注工具汇总导出数据样式标注工具介绍DoccanoDoccano是一个针对标注员
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2023-08-21 16:06:32
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语料及词性标注词性标注就是给每个词打上词类标签，如形容词、动词、名词等 常见的中文词性编码 词性标注的分类 词性标注的方法NLTKJieba （中文） NLTKimport nltk
from nltk import data
text = nltk.word_tokenize("And now for something completely diffe
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2023-08-02 19:36:19
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一、词性标注词性标注（Part-of-Speech tagging 戒POS tagging)，又称词类标注或者简称标注，是指为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性的程序，也即确定每个词是名词、动词、形容词戒其他词性的过程。在汉语中，词性标注比较简单，因为汉语词汇词性多变的情况比较少见，大多词语只有一个词性，戒者出现频次最高的词性远远高于第二位的词性。据说，只需选取最高频词性，即可实现80%准确
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2023-08-08 10:43:42
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NLP的任务处理中，处理的通常是一句句话，每一句话的长度是不同的，这给训练带来了麻烦。特别是为了高效的GPU并行运算，数据大小的一致性就很重要了，除非batch_size设置为1。增加padding因此我们就需要把一堆句子的长度统一，通常是用最长的句子的长度为标准（也可以自定义），对短于这个长度的句子进行padding，长于的就截掉。keras中可以用proprecessing来出来data：输入
Transformer是由谷歌团队在Attention Is All You Need这篇论文中提出，其后可谓红遍大江南北，到目前为止仿佛有种此生不识Transformer，就称英雄也枉然的感觉。而该模型的延展性能力有十分强大，其"变形”应用随处可见。就拿语言模型举例，前有 OpenAI GPT拿Transformer Decoder作为语言模型，后有11项全能的BERT拿Trans
## NLP自动标注的实现指南
在自然语言处理（NLP）的领域中，自动标注是一项非常重要的任务，尤其是在处理大规模文本数据时。对于刚入行的小白，理解整个流程并掌握相关代码是学习的关键。在本篇文章中，我将向您详细介绍NLP自动标注的实现流程。
### 流程概述
以下是NLP自动标注的主要步骤：
| 步骤 | 描述
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解、处理和生成自然语言。在NLP中，标注（Tagging）是一个常见的任务，它涉及将文本中的词汇进行分类，以便计算机可以更好地理解文本的含义。
NLP标注训练是指通过训练模型来实现自然语言处理中的标注任务。在这个过程中，我们需要准备标注好的数据集，并使用机器学习算
