文章目录NLP基础——词表示和文本特征1. Word Representation: 独热编码，tf-idf2. Word2Vec2.1 Word Embedding2.2 Gaussian Embedding2.3 Contextual Embedding3. 文本特征工程 NLP基础——词表示和文本特征1. Word Representation: 独热编码，tf-idf词表示：0-1 on
文章目录baseHMMCRFTFIDFPageRankTextRankLDAword2vecother NLP相关算法，HMM、CRF、TFIDF、TextRank、pagerank、LDA、word2vec、Doc2Vec、TextCNN、Bi-LSTM+CRF、Lattice-LSTM、transformer、BERT等base分词、词性标注、实体识别常见的分词算法有：基于字符串匹配的分词方
龙猫数据线下标注工具自推出以来便受到众多用户喜爱。凭借强大的标注功能、简洁的任务配置方式、方便的用户管理，迅速成为众多从业者任务试标和正式标注的利器。最近的更新迭代在图像、音频标注基础上增添了NLP文本标注功能，可以方便进行文本内容的标签化处理。
NLP自然语言处理作为AI一个分支，在多个领域都有重要应用，例如机器翻译、语音识别、情感分析、问答系统以及聊天机器人。对于只能
转载
2023-09-03 10:42:56
266阅读
大家好，我是半虹，这篇文章来讲分词算法1 概述分词是自然语言处理领域中的基础任务，是文本预处理的重要步骤简单来说，就是将文本段落分解为基本语言单位，亦可称之为词元 ( 按照粒度的不同，可以细分为：字、词、子词等 我们知道，自然语言是十分典型的非结构化数据，机器是无法直接识别出来的通过分词，自然语言可以转化为有限的词元组合，结合词表就可以将其表示为结构化的数据这样机器才可以接收自然语言为
转载
2023-08-10 13:21:54
133阅读
brat的简介brat是一个文本标注工具，可以标注实体，事件、关系、属性等，只支持在Linux下安装，其使用需要webserver，官方给出的教程使用的是Apache2。下载brat建议下载brat的release版本，地址：brat下载地址安装过程首先，安装apache2，使用命令：sudo apt-get install apache2安装完成后会在 /var 目录下生成一个www/html目
分词通俗的讲就是如何将一个句子划分成词语，大多数情况下不同的划分方式会导致不同的语义。分词方法分类自动分词主要分为三个流派：规则分词、统计分词和混合分词（规则+统计）1、规则分词通过维护一个词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不与切分。属于一种机械分词方法，匹配的方式又分为正向最大匹配法、逆向最大匹配法以及双向最大匹配法三种。2、统计分词通过建立统计语言模
转载
2023-08-31 07:18:22
167阅读
分词和词向量数据整理jieba分词不同分词模式自定义词典不足去停用词热点事件自动识别基于词向量的固定表征Word2Vec模型（不足：只利用了局部信息）GloVe（改良：能利用全局信息） 数据整理jieba分词（附上参考链接，里面有很多测试样例）不同分词模式 主要围绕两个函数：jieba.cut(), jieba.cut_for_search()jieba.cut() 第一个参数是需要进行分词的字
第一部分：分词的方法概述基于词表: 正向最大匹配法、逆向最大匹配法基于统计： 基于N-gram语言模型的分词方法基于序列标注: 基于HMM/CRF/DeepLearning的端到端的分词方法第二部分：方法简要说明正向最大匹配法：逆行向最大匹配法： 这种基于词表的方法，前提是有一个已经分的较好的词表，然后匹配。正向与逆向只是匹配的方式不同而已。这种基于词表的方法，前提是有一个已经分的较好的词表，然后
转载
2023-09-13 20:45:53
77阅读
词性标注（Part-of-Speech Tagging, POS）、命名实体识别（Name Entity Recognition，NER）和依存句法分析（Dependency Parsing）是自然语言处理中常用的基本任务，本文基于SpaCy python库，通过一个具体的代码实践任务，详细解释这三种NLP任务具体是什么，以及在实践中三个任务相互之间的关系。 介绍说到数据科学
转载
2023-10-27 00:06:46
50阅读
【NLP.TM】本人有关自然语言处理和文本挖掘方面的学习和笔记，欢迎大家关注。往期回顾：NLP.TM[25] | CS224N学习小结NLP.TM[26] | bert之我见-attention篇NLP.TM[27] | bert之我见-positional encodingNLP.TM[28] | 浅谈NLP算法工程师的核心竞争力NLP.TM[29] | 近期做NER的反思命名实体识别是文本分类
转载
2023-10-10 15:10:29
76阅读
库如其名，Jieba库主要用于中文分词，Jieba函数的处理过程就像结巴一样，一个接一个的产生词语。是目前非常好用的Python中文分词组件。 Jieba分词支持四种模式：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
分词的实现分词（word segmentation） 根据输入的文本，如何进行分词呢？当然可以调用一些常用的分词工具包，例如： Jieba分词 https://github.com/fxsjy/jieba SnowNLP https://github.com/isnowfy/snownlp LTP http://www.ltp-cloud.com/ HanNLP https://github.co
近日研究 Ansj 分词，准备吃透它，在此记录每日学习、查询资料所得，用来备忘。详细的思维导图请参见资源：绝大部分资料都是来源于网络，其中主要是一些国内外大学的论文、吴军先生的《数学之美》、码农网站等，最终在这篇博客中把从中获取的知识用我自己的话写了出来，如果有不合时宜的引用，请留言指出，谢谢。一、Ansj 所用的 CRF分词模型，数据结构为双数组的 Trie 树，有用到隐含马尔可夫模型和最大熵模
1. 原理-分词算法1.1. 基于词典的分词1、最大匹配分词算法：寻找最优组合的方式是将匹配到的最长词组合在一起。其缺点是严重依赖词典，无法很好地处理分词歧义和未登录词。优点是由于这种方法简单、速度快、且分词效果基本可以满足需求，因此在工业界仍然很受欢迎。2、最短路径分词算法：将一句话中的所有词匹配出来，之后寻找从起始点到终点的最短路径作为最佳组合方式 基于Dijkstra算法求解最短路径、N-最
1、分词简述在做文本处理的时候，首先要做的预处理就是分词英文
英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词但是也有时候需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“New York”中文
中文没有空格，因此分词是一个需要专门去解决的问题中英文分词原理类似 2、分词当中的基本问题分词规范
对于一句话，使用不同的词语界定方式，可以组合出很多种分词结果我们在衡量一个分词模型的好坏时，我们首先需要确定一
自然语言处理主要步骤包括： 1. 分词（只针对中文，英文等西方字母语言已经用空格做好分词了）：将文章按词组分开 2. 词法分析：对于英文，有词头、词根、词尾的拆分，名词、动词、形容词、副词、介词的定性，多种词意的选择。比如DIAMOND，有菱形、棒球场、钻石3个含义，要根据应用选择正确的意思。 &
一、什么是标注平台 自然语言处理标注工具是指通过可视化界面，以清晰、快捷的方式对文本数据进行标注的工具，该工具通常以系统形式展现，包含前端展示、后端系统与数据库三部分组成。二、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
1 nltk知识 Python上著名的自然语处理库。带语料库，词性分类库。 带分类，分词，等等功能 pip install -U nltk安装语料库import nltk
nltk.download()简易处理流程图 2 tokenize分词>>> import nltk
>>> tokens = nltk.word_tokenize(“hello,
转载
2023-10-17 10:22:48
480阅读
NLP(1) | 词向量one hot编码词向量编码思想分词的概念 简单来说就是把词进行分开，分词的难点： 1.如何避免歧义，如：“白开水不如果汁甜”。如何让机器避免将“如果”分到一起。 2.如何识别未登录词，并判断词性（人物，地点） 解决歧义的方法有很多，使用n_gram模型或者概率统计在解决歧义的作用下很好实现，如下面要介绍的HMM和CRF
文章目录返回主目录分词工具（Word Segmentation Tools）分词方法（Segmentation Method）1 前向最大匹配（forward-max matching）2 后向最大匹配（backward-max matching）3 双向最大匹配 分词方法（Segmentation Method）1 前向最大匹配（forward-max matching）用图示来说明其思想及操
