作者 | Adam Geitgey译者 | 婉清编辑 | Jane 【导读】我们从日常每天都会用到的推荐系统到现在研究火热的开放性聊天、对话机器人，越来越多的产品与应用的背后都需要自然语言处理（NLP）和知识图谱的技术。也有越来越多的学者与工作人员投身于 NLP 领域的研究。为什么要研究NLP呢？如果计算机想要更好的理解人类的语言，拥有更好的人机交互体验，都离不开 NLP。那
# Python在法律领域的应用
## 引言
随着技术的不断发展，人工智能（AI）和机器学习（ML）等新兴技术在各个领域都得到了广泛应用，法律领域也不例外。Python作为一种强大的编程语言，已经成为了法律专业人士的首选工具之一。本文将介绍Python在法律领域的应用，并给出相应的代码示例。
## 文本分析与法律文书处理
在法律领域中，处理大量的文本是非常常见的任务。Python提供了丰富的文
原创
2023-08-10 06:32:29
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hello，大家好，我是虞元坚律师。好久不写文章，今天给大家介绍Python法律实务的一个基础应用——司法计算器的制作。司法计算是一门律师基本功，尤其对诉讼律师来说，更是经常遇到，例如诉讼费、律师费、利息、违约金的计算等等。网络上，有各种各样的司法计算器工具可以供大家直接使用，比如针对2020年利息计算的新规定，律师云助理小程序就给大家提供了非常详细的LPR计算器功能。可是呢，第三方
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2023-06-06 07:25:07
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最近需求用到字节跳动 火山引擎的NLP相关服务，简要记录一下 字节的服务介绍页面https://www.volcengine.com/product/text-correction 文本纠错API，基于这个文本纠错API可以应用为，文本校对，辅助编辑，作业批改等 同时字节的文本纠错API隶属于文本分析服务这个NLP大类，字节的文本分析服务包含了下面一共五个子类：文本摘要 自动提取新闻文本中的关键信
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2023-09-04 08:46:38
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NLP之通过词频发现中文新词新词发现文本片段代码实现计算自由度1， 先 正向拆解。2， 倒着拆解3，计算公式：凝固度举例：文本中代码过滤：代码实现参考文献 新词发现新词发现任务是中文自然语言处理的重要步骤。新词有“新”就有“旧”，属于一个相对个概念，在相对的领域（金融、医疗），在相对的时间（过去、现在）都存在新词。文本挖掘会先将文本分词，而通用分词器精度不过，通常需要添加自定义字典补足精度，所以
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2023-12-20 09:51:41
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基于域迁移的无监督语义分割数据集对于语义分割的域适配，主要基于两个计算机合成数据集Bidirectional Learning for Domain Adaptation of Semantic Segmentation2019 CVPR：通过图片迁移模型和域适应分割模型之间的相互学习，自监督的提升两者的性能提出了一个闭环的双向学习系统，可以同时学习分割和图像迁移模型提出一个自监督算法，能够基于图
对于关键词库大家都不陌生，但是什么是关键词库呢，怎样建立关键词库呢？接下来由上海seo频道就来一一叙述： 关键词库的建立分为四步：第一部分：搜集关键词；第二部分：关键词筛选；第三部分：关键词测试；第四部分：关键词的存档。第一部分：搜集关键词第一步，我们需要搜索关键词，因为此处收集关键词只是收集所有我们可能用到的关键词，因此只所有关甚至是擦边的关键词，我们全部都可以收集起来。那么搜
# 实现“动物词库 NLP”的指导
## 一、项目概述
在本项目中，我们将创建一个动物词库的自然语言处理（NLP）系统。这个系统的目标是能够识别和处理与动物相关的文本信息。我们将使用 Python 和一些流行的 NLP 库，如 NLTK 和 SpaCy，来实现这个项目。
## 二、项目流程
下面是实现整个项目的流程：
| 步骤 | 描述 |
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NLP中的数据增广方法author: Heisenbergdate：2020-09-20CV 主要以图像中心旋转、灰度变换为主，图像本身含义变化不大。NLP则对此非常敏感。NLP中Data Augmentation Techs:一、词汇替换基于同义词典的替换WordNet: For EnglishChineseSemanticKB：For Chinese基于Word-Embedding的替换Wor
语料库(corpus)语料库(corpus)就是存放语言材料的仓库(语言数据库)，基于语料库进行语言学研究–语料库语言学(corpus linguistics)。语料库语言学研究的内容语料库的建设与编纂语料库的加工和管理技术语料库的使用语料库的类型平衡语料库平衡语料库着重考虑语料的代表性与平衡性。语料采集的七项原则:语料的真实性、可靠性、科学性、代表性、权威性、分布性和流通性。其中，语料的分布性还
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2023-09-22 17:03:46
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近日，百度语义理解平台文心（ERNIE）迎来重磅升级。新增文本实体抽取任务，升级定制文本分类网络，并在训练能力、部署方式等方面进行了一系列改进，进一步提升了NLP模型开发效率，开发者可在零门槛AI开发平台EasyDL体验文心新功能。文心（ERNIE）是依托百度深度学习平台飞桨打造的语义理解技术与平台，集先进的预训练模型、全面的NLP算法集、端到端开发套件和平台化服务于一体，为企业和开发者提供一整套
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2024-05-22 16:13:41
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前言所有的故事都有开始，也终将结束。本文将作为 NLP 汉字相似度的完结篇，为该系列画上一个句号。起-NLP 中文形近字相似度计算思路承-中文形近字相似度算法实现，为汉字 NLP 尽一点绵薄之力转-当代中国最贵的汉字是什么？不足之处之所以有本篇，是因为上一次的算法实现存在一些不足。巴别塔《圣经》中有关于巴别塔建造，最终人们因为语言问题而停工的故事。创11:6 “看哪！他们成为一样的人民，都是一样的
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2023-12-05 20:23:17
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基于 Jieba 的词频统计什么是词频统计基于Jieba的词频统计1、分词器2、分词后的统计测试说明demo 什么是词频统计在一份给定的文件里，词频（term frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。一个词语出现的次数越多，越表明是该文件的核心词汇，该词语对于快速理解文章具有重要的意义。词频统计是自然语言处理技术中最基础的技术之一，在词频统计中，如何区分词是很关键的
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2023-11-10 10:53:35
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在处理“nlp 加载词库识别”问题时，我们需要采用系统化的备份策略、恢复流程以及灾难应对措施，以确保数据的完整性与安全性。本文将逐步展开相关方案，并通过多种可视化图表来帮助说明各项措施的有效性。
## 备份策略
为了确保我们的词库数据安全，我们在备份策略中采用了定时备份与版本控制相结合的方法。以下是依据项目排期规划的甘特图，展示了为期一个月的备份计划：
```mermaid
gantt
# NLP 同义词库的探索与应用
自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要分支之一，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。在这个过程中，同义词库（Thesaurus）发挥着重要的作用。本文将介绍同义词库的基本概念、应用场景、以及实现同义词查找的代码示例，并展示甘特图来标识项目进度。
## 同义词库的基本概念
同义词库是一个包含词汇及其同义词的结构化数据集合。在自然语言处理中，使用
信息熵 条件熵 联合熵 左右熵 互信息 最近用到信息论的知识表较多，自己也总结下。 1 信息熵（entropy） 定义式： 其中P(x)是变量出现的概率。从直观上，信息熵越大，变量包含的信息量越大，变量的不确定性也越大。一个事物内部会存在随机性，也就是不确定性，而从外部消除这个不确定性唯一的办法是引入信息。如果没有信息，任何公式或者数字的游戏都无法排除不确定性。几乎所有的自然语言处理，信息与信号
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2024-06-03 08:01:40
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花书十二章+NLP最近刚好轮到自己讲花书十二章，感觉goodfellow在NLP这块写的不是很全，所以就自己参考宗老师的《统计自然语言处理》来理了一下思路，现在整理一下。一.NLP前言1.主要研究领域机器翻译、自动文摘、信息检索、文档分类、问答系统、信息过滤、信息抽取、文本挖掘、舆情分析、光字符识别、说话人识别/验证、语音识别、语音合成（语音这块实际上也可以是单独的一个大类，毕竟深度学习应用的最好
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2023-10-13 23:11:24
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文章目录0. 前言1. one-hot向量2. SVD（奇异值分解）3. Word2Vec3.0. 语言模型——n-gram3.1. Skip-Gram Model 0. 前言与图像或相比，语言是一种经过人类智力处理后的、更为抽象的数据对象，因此nlp相比cv相比有许多独特之处，研究起来也比较复杂，其中词的表征方式就是一个重要方面。1. one-hot向量词（Word）最简单粗暴的一种表征方式（
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2023-10-27 10:31:54
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# 自然语言处理中的同义词库与应用
自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是人工智能的一个重要分支，它涉及到计算机与自然语言之间的交互。为了理解和处理自然语言，构建同义词库是一个不可或缺的工具。同义词库可以帮助我们更好地理解文本的含义、改善信息检索、增强文本生成的质量等。本文将探讨同义词库的概念，代码示例以及类图展示。
## 同义词库的概念
同义词库是
# 机器学习词库构建的流程与实现
在机器学习中，词库构建是处理文本数据的关键步骤。它包括从数据集中提取关键词、创建词向量以及进行预处理等操作。本文将详细讲解如何实现机器学习词库构建，帮助刚入行的小白开发者更好地理解和实施。
## 整体流程
首先，我们来概述整个机器学习词库构建的流程。我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
