自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术，包括：1.句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。2.信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如，时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。涉及到实体识别、时间抽取、因果
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2023-07-08 11:31:20
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# NLP创新点探索
自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，近几年来经历了快速的发展。随着深度学习和大数据技术的进步，NLP在语音识别、文本生成、情感分析等领域都有了显著的创新。在这篇文章中，我们将探讨NLP的几个创新点，并给出相应的代码示例，帮助读者理解这些创新的具体应用。
## 知识图谱的应用
知识图谱通过将实体及其关系构建成图形结构，使得机器能够更好地理解自然语言中的上下文。例
文章目录文本情感分类目标1. 案例介绍2. 思路分析3. 准备数据集3.1 基础Imdb_dataset和Imdb_dataloader的准备3.2 文本序列化3.3 构建保存数据集的字典4. 构建模型5. 模型的训练和评估 文本情感分类目标知道文本处理的基本方法能够使用数据实现情感分类的1. 案例介绍为了对前面的word embedding这种常用的文本向量化的方法进行巩固，这里我们会完成一个
# NLP领域创新应用
自然语言处理（NLP）作为人工智能的一个重要分支，近年来在多个领域中展现出了惊人的创新应用。这些应用不仅改变了我们与机器的互动方式，还改善了信息获取和处理的效率。本文将介绍几个NLP的创新应用，并通过代码示例进一步说明。
## 1. 聊天机器人
聊天机器人是NLP领域应用最广泛的例子之一。它们可以模拟人与人之间的对话。下面的示例代码使用Python中的`transfo
目录 1.全连接前馈神经网络（MLP）的应用2.卷积神经网络（CNNs）的应用3.循环和递归神经网络（RNNs）的应用1.全连接前馈神经网络（MLP）的应用大部分情况下，全连接前馈神经网络（MLP）能被用来替代线性学习器。这包括二分类或多分类问题，以及更复杂的结构化预测问题。网络的非线性以及易于整合预训练词嵌入的能力经常带来更高的分类精度。一系列工作通过简单地将句法分析器中的线性模型替换
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2023-10-31 19:12:04
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现代企业生存发展的动力就是创新, 只有创新才能“以新应万变”，快速适应市场变化。知识产权便是企业创新力的有力体现。近期，Smartbi率先提出NLA，并成为多项国家发明专利的获得者。NLA，又称自然语言分析，是以NLP为技术基础，将处理结果应用到数据分析软件中，最终用自然语言查询、分析信息系统中的数据。简单来说，NLA让用户快速获取分析数据。自然语言处理在 BI中的应用四年前，Gartner就谈到
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2023-09-09 22:46:47
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基于文本的逻辑推理需要识别文本中的逻辑结构并执行逻辑推断，目前的方法主要关注于文本的上下文语义而难以对逻辑推断过程进行明确建模。本文我们提出了一个LReasoner系统，由两个部分组成：逻辑驱动的文本扩充框架（Logic-Driven Context Extension Framework）和逻辑驱动的样本增强算法（Logic-Driven Data Augmentation Algorithm）
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2023-09-25 12:52:16
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简介隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是的机器学习模型，在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。但是作为一个经典的模型，学习HMM的模型和对应算法，对我们解决问题建模的能力提高以及算法思路的拓展还是很好的。使用HMM模型时的问题一般有两个特征：１
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2023-07-28 22:42:13
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一 入门课程网上的《中文自然语言处理入门实战》为基础。作为一个小白，看不懂术语，更看不懂论文。怎么给自己科普下入门知识。二 中文自然语言处理的完整机器处理流程这篇值得学习，看完了起码知道整个处理流程的全貌：.语料清洗（如果原始数据是HTML，获取文本内容也是清洗一部分）分词：这个好理解，词语是是处理流程的最小粒度。是基础。 ansj,hanlp,jieba&nbs
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2023-10-24 17:19:24
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自然语言处理 概览理解 NLP specialization - Supervised MLRemember that understanding the data is one of the most critical steps in Data Science自然语言处理可以实现语义识别，情感识别，文本翻译等等功能，当然最近情况下最火的便是ChatGBT的人工智能对话机器人。本人正在硕博的过渡
## day1自然语言处理基础梳理 文章目录## day1自然语言处理基础梳理前言一、nlp基本处理流程二、数据库/语料库&数据集/语料分析1.数据库/语料库：2.数据集/语料分析三、基于规则的方法和基于统计的方法1.方法概述2.词法分析(分词+词性标注) 前言NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向
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2023-06-25 16:16:31
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中国企业很多经历过这样的怪圈：觉得有利可图就一窝蜂进来；觉得无利可图就全身而退。国内现在多大400多家的数字标牌企业，大大小小，林林总总，有自有品牌的有OEM的，不可否认数字标牌产业的快速发展改变了传媒的进程，当然它也创造了巨大的价值，但是这个行业是否真的能够容纳这么多企业的共荣吗？
事实上，数字标牌行业今天的困境反映出的是长期以来国内电子产品生产行业的乱象。对于国内众多厂商而言
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精选
2011-09-20 10:22:46
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EAN码详解1. EAN码介绍 EAN(European Article Number) 码是国际物品编码协会（INTERNATIONAL ARTICLE NUMBERING ASSOCIATION）制定的一种商品用条码，通用于全世界。是定长的、纯数字型的、连续型的、四种单元宽度的一维条码，它表示的字符集为数字0~9。EAN码符号有标准版（EAN-13）和缩短版（EAN-8）两种标准版表示13位数
随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，预训练模型（PTMs）在自然语言处理领域中发挥着越来越重要的作用。本文将全面总结PTMs在NLP领域的应用和研究成果，重点突出其关键技术和应用场景。一、预训练模型的关键技术词向量表示词向量表示是将词语转化为计算机可读的形式，它是NLP预训练模型的基础。常用的词向量表示方法有Word2Vec、GloVe和FastText等。这些方法通过训练语料库学习词向量表
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2023-09-25 08:50:34
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RNN考虑t与t-1时刻的状态 相当于有记忆能力 由于梯度消失，很难学到长距离的关系 LSTM有一个直通的通道保存例子，可以控制遗忘门来遗忘 通过门的的机制来避免梯度消失 GRU遗忘门和输入门合成更新门 seq2seq 两个RNN E
NLP论文（情感分析）：《Survey on Aspect-Level Sentiment Analysis》 笔记论文介绍模型结构文章翻译Abstract5 Conclusions相关的笔记相关代码pytorchtensorflowkeraspytorch API:tensorflow API 论文NLP论文笔记合集（持续更新）原论文：《Survey on Aspect-Level Sentim
这一章节提出了33个问题，不是很难，可以当做休闲读一下：目录1.下列哪些技术能被用于关键词归一化（keyword normalization），即把关键词转化为其基本形式？2. 下列哪些技术能被用于计算两个词向量之间的距离？3. 文本语料库的可能特征是什么？4.你在20K文档的输入数据上为机器学习模型创建了文档-词矩阵（document-term matrix）。以下哪项可用于减少数据维度？5.哪
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2023-10-13 16:20:00
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导读：自然语言处理(NLP)是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。因此，自然语言处理是与人机交互的领域有关的。在自然语言处理面临很多挑战，包括自然语言理解，因此，自然语言处理涉及人机交互的面积。在NLP诸多挑战涉及自然语言理解，即计算机源于人为或自然语言输入的意思，和其他涉及到自然语言生成。这是小编的其他文章,希望对大家有所帮助,点击即可阅读人工智能常用的
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。什么是NLP？简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。这并
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2023-08-02 20:28:06
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