本博客主要是对网络上的一些关于中文自然语言处理开源工具的博客进行整理、汇总，如果有涉及到您的知识产品等，请联系本人已进行修改，也欢迎广大读者进行指正以及补充。本博客将尽量从工具的使用语言、功能等方面进行汇总介绍。1 IKAnalyzer语言：Java功能：支持细粒度和智能分词两种切分模式；支持英文字母、数字、中文词汇等分词处理，兼容韩文、日文字符；支持用户自定义的词典，通过配置IKAnalyzer
自然语言处理结巴分词+文本分类TF-IDF表达 1.自然语言处理简介基本概念研究内容应用领域2.自然语言处理-结巴分词安装jieba库常用方法介绍小示例3.文本分类TF-IDF表示基本介绍文本分类实例 1.自然语言处理简介基本概念自然语言(Natural language)通常是指一种自然地随文化演化的语言：汉语、英语等。 人造语言是一种为某些特定目的而创造的语言：Python、C、R等。研究内
文本挖掘： 信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的只是发现。文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术：文档聚类、文档分类和摘要抽取。 自然语言处理： 原理：形式化描述，数学模型算法化，程序化，实用化。 常用中文分词： StanfordNLP汉语分词工具 哈工大语言云 庖丁解牛分词 盘古分词 ICTCLAS汉语词法分析系统 FudanNL
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)领域的一个重要分支，其主要目标是让计算机理解、生成和处理人类语言。文本摘要是NLP中一个重要的任务，它涉及将长篇文章或文本转换为更短、简洁的摘要，以传达文本的关键信息。这项技术在新闻聚合、信息检索、文本摘要等方面具有广泛的应用。在本文中，我们将讨论文本摘要的核心概念、算法原理、优化方法和实际应用。我们将从以下六个方面进行讨论：背景介绍核心概念与联
自然语言处理TransformerTransformer的优势相比LSTM和GRU模型，Transformer有两个显著的优势：
Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提高模型训练效率在分析预测更长文本时，捕捉间隔较长的语义关联效果更好认识Transformer架构Transformer模型的作用：基于seq2seq架构的Transformer模型可以完成NLP领域研究的典
ps：笔者会持续更新~领域分支概括俗话说得好：做research或者学习某个技能最重要的是要对自己的research要非常熟悉（3mins让别人听懂你做的这玩意儿是个啥，contribution在哪里，让别人觉得你做的东西有意义）那么我就整理一下自然语言处理相关领域分支~自然语言包括许多分支，主要有：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、语音识别等。其中很
第1章 自然语言处理和深度学习概述去除停用词，并分词计数向量化，生成词向量的one-hot编码TF-IDF分数Keras构建MIP模型的小例子 正如章节题目，本章更多是一些基础性的概述，介绍的部分库的一些功能比较有趣。去除停用词，并分词from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
# 需要先n
在文章的开头，我必须说明，自然语言理解的定义、理论在网上有太多不同的说法，我在这里给出的是我个人认为比较好理解、能梳理清楚各个子领域的一种概述，如果有哪里出错了麻烦指正。所谓自然语言理解，就是希望机器能像人类一样，具备理解语言的能力，就像另一半说没有生气，到底是真的没有生气还是气到肺都炸了，这就需要很高的语言理解能力了。具体来说，我觉得自然语言理解要解决两个问题，第一个是理解什么，第二个是机器怎么
在”小叮当深度学习：自然语言处理（一）“中，想必大家已经基本了解了什么是自然语言处理，今天，小叮当接着为大家分享自然语言处理中的文本处理流程。在自然语言处理过程中，计算机是不认识我们的文本信息的，它所认识的只有0和1。于是，我们便可知道，想要使用计算机进行文本处理，首先我们得让计算机认识我们的文本信息。那么，如何让计算机认识我们的文本信息呢？通常我们会对文本信息进行预处理，分词，特征化，将文本信息
作者：哈工大SCIR 冯夏冲摘要（Summarization）是传统的自然语言处理任务之一[1]，多年以来，一直被广大研究者持续挖掘推进，该任务旨在将输入数据转换为包含关键信息的简短概述。在早些年，该方向一直以DUC，CNNDM，Gigaword等数据集为核心进行研究[2]，并取得了显著的进展。为了满足各种需求，近些年，跨语言摘要[3]，多模态摘要[4]，无监督摘要[5]，摘要事实性研究[6]，对
接触自然语言已有两年，下面谈一谈自己的一些理解文本基本处理过程：1.获取数据。可以是任何文本类型的数据，自有的或者爬虫爬取的数据。曾经用几行代码写了一个爬虫，爬取了几万条商品评论还是很好用的。2.数据预处理。这一部分很重要！很重要！很重要！有可能会决定着你文本处理任务的最终质量！1)观察数据。尤其是网上的数据质量参差不齐，一定要先观察数据，有没有异常符号，有的时候有很多空格，或者会有换行，这些符号
本篇博客我们将介绍使用NLTK对英文文本进行一些基本处理，之后我们还会学习一些更高级的模型或方法，不过这些基本处理要熟练掌握，因为他们可以对我们的数据进行一些预处理，作为更高级模型或工具的输入。目录1.NLTK简介2.英文Tokenization(标记化/分词)3.停用词4.词性标注5.chunking/组块分析6.命名实体识别7.Stemming和Lemmatizing8.WordNet与词义解
自然语言处理的库非常多，下面列举一些对Python友好，简单易用，轻量，功能又全的库。1 中文中文自然语言处理工具评测：https://github.com/mylovelybaby/chinese-nlp-toolkit-testawesome: https://github.com/crownpku/Awesome-Chinese-NLPHanlp地址：https://github.
1. 基本概念1. 1 语料库&词典一般语料库就是很多篇文章（可能一篇文章有好几句话，也可能只有一句话），在实际业务中，每篇文章一般要先进行分词词典：语料库中词的种类数，即有多少个词，一般用|V|表示树中根节点就是最上面那个，叶子结点就是结果（如分类的标签），结点泛指所有（包括根节点、叶子结点）2. 词向量：one-hot & 特征、标签的ont-hot编码2.1 词向量one-h
文章目录一、TF_IDF三、 jieba使用记录3.1 分词功能3.2 jieba 基于TF-IDF、TextRank 算法的关键词抽取四、文本分析的流程one-hot，N-gram，word2vec（CBOW、Skip-gram）概念区分词嵌入词汇表征（Word Representation）嵌入矩阵（Embedding Matrix）如何学习词嵌入Word2Vec如何提高softmax计算速
新建 AipNlp:AipNlp 是自然语言处理的 Python SDK 客户端，为使用自然语言处理的开发人员提供了一系列的交互方法。参考如下代码新建一个 AipNlp:from aip import AipNlp
""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '##########' #'你的 APP ID'
A
一、自然语言处理 一般来说语言的处理过程分为以下几步： 而中间的两步，句法分析和语义分析是我们自然语言处理课程的主要内容。以下列出的是NLP的一些应用： 近些年，NLP在工业应用上取得了巨大的成功： 在讲到深度学习之前，我们先来构建一些概念。一般来说信号处理、数据挖掘等等都只是处理数据，从一堆随机数据里面找出规律等等。但人类语言并不是大量的数据，让你把它变成有用的信息。
在讲Python编译常用语法之前，我们先来看一下几个名词解析，快速扫盲。1.自然语言，即人们日常使用的语言，与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。计算机中的自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。它是计算机科学的一部分。1.1自然语言(Natural language)通常是指一种自然地随文化演化的语言。例如，汉语、英语
1.问题描述：比较三个分类器在影评分类任务上的性能，训练机1500，测试集500；朴素贝叶斯有三个常用模型：高斯、多项式、伯努利；KNN选择k（最好是交叉验证）；SVM选择核函数。问题要求：对每个模型简述原理，说明每个参数调整的意义，简单概括3个分类器在影评分类上的性能。2.综述如何使用ROC曲线和AUC评价一个二值分类器。 1.1原理： 朴素贝叶斯模型：选择具有最高后验概率作为确定类
note：C++Boost库可以使用编译好的c++代码替换python代码块提升代码性能自然语言处理概述自然语言包括 口语 语音 文本是人工智能 和 语言学的交叉学科基于 机器学习 深度学习文本实际上包含了十分丰富的信息语义理解->推理和推断 最后的语义推断是重点（后面的三个部分） 目前就业市场中NLP的比重
