第一节课主要是介绍了NLP（尤其是Deep NLP）的背景知识。 主要有一下几点：什么是NLP？NLP的应用NLP的难点Machine Learning vs. Deep Learning接下来，根据课程视频+自己的理解，我将一一详细介绍以上的4部分。1. 什么是NLP？ Natural language processing (NLP) 是 计算机科学+AI+语言学 的交叉产物； 它的目标是让机
什么是自然语言处理？ 自然语言处理是一门交叉学科包含，计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。虽然语言只是人工智能的一部分，但是它非常独特的一部分。自然语言处理的目标是让计算机处理或者说“理解”自然语言，以完成有意义的任务，比如订机票购物或者QA等。完全理解和表达语言是极其困难的，完美的语言理解等效于人工智能。自然语言处理设计几个层次&nbs
先验知识依存句法：作用是识别句子中词汇与词汇之间的相互依存关系，属于浅层句法分析。 模式匹配法：使用正则表达式表示相应概念关系。关联发现法bootstrapping算法（自助法、自举法）：利用有限的样本经由多次重复抽样，建立起足以代表母体样本分布之新样本，在机器学习中解决了样本不足的问题。 是一种面向应用的、基于大量计算的统计思维——模拟抽样统计推断。条件随机场：线性条件随机场，是只考虑 概率图中
# 自然语言处理与Python
在当今数字化时代，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）成为了一个非常热门的领域。NLP可以帮助计算机理解、解析和生成人类语言，使计算机能够与人类进行有效的交流和交互。在本文中，我们将介绍NLP的基本概念，并使用Python来演示一些常见的NLP任务。
## 什么是自然语言处理？
自然语言处理是一门涉及计算机科学、人
原创
2023-08-18 14:02:24
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学习目标了解什么是自然语言处理.了解自然语言处理的发展简史.了解自然语言处理的应用场景.了解本教程中的自然语言处理.什么是自然语言处理每种动物都有自己的语言，机器也是！自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。人类通过语言来交流，狗通过汪汪叫来交流。机器也有自己的交流方式，那就是数字信息。 自然语言处理（Natural Language Processi
首先来看数据。 一、数据概述：数据集，NYT+Freebase数据： （1）一共53种所要预测的关系，其中包括一种‘NA’，即没有关系。 （2）训练集中一共522611个句子， 281270个实体关系对，共63696个实体， 以及18252个含有关系的句子（即不是NA）。 （3）测试集中一共172448个句子，96678个实体关系对，共16706个实体，以及1950个含有关系的句子 (4) 测试集
摘要自然语言处理 (NLP) 是语言学、计算机科学和人工智能的一个子领域，涉及计算机与人类语言之间的交互 （引自维基百科）【1】。NLP 的目标是让计算机理解人类所说和所写的内容，并以同样的方式进行交流。NLP 在过去十年中一直是一个有趣的领域，伴随着人们对自动化信息提取、处理和生成业务价值的期望越来越高。通常，专业知识领域的上下文和非结构化数据会给NLP增加额外的难度。命名实体识别（NER）是
dataloader_make_umask.py根据文件名 dataloader_make_umask.py，可以猜测该文件的功能是创建一个数据加载器，并对数据进行预处理，生成一个掩码（umask）。import random
import os
import numpy as np
import torch
def seed_torch(seed):
seed = int(s
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
自然语言概念自然语言，即我们人类日常所使用的语言，是人类交际的重要方式，也是人类区别于其他动物的本质特征。 我们只能使用自然语言与人进行交流，而无法与计算机进行交流。自然语言处理自然语言处理（NLP Natural Language Processing），是人工智能（AI Artificial Intelligence）的一部分，实现人与计算机之间的有效通信。 自然语言处理属于计算机科学领域与人
实验二代码摘自知乎，其他实验代码修改自课本。实验一，基于规则的分词算法from pyhanlp import *
def load_dictionary():
IOUtil = JClass('com.hankcs.hanlp.corpus.io.IOUtil')
path = HanLP.Config.CoreDictionaryPath.replace('.txt', 'mi
深度学习项目实战-网络评价的文本智能分析系统应用：VOC源声分类，网上商城好差评分类。 需求背景：网购东西的好坏往往会进行一个评价，比如在淘宝上面买了一个电视，有正面、负面评价。人可以简单地看一下就能知道它是好评还是差评，如何让计算机来实现同样的能力呢？传统的一些统计方法、或者说基于穷尽暴力法就是一一对应 显然是不好用的，因为网络的评价各种各样，长短不一、用词不一样，情绪不一样、甚至还有一些反讽、
在这一部分中，我们将简要介绍NLP领域的基本模型——语言模型，我们还将对自然语言处理的基础——语料库的概念进行介绍。这些都是在学习自然语言处理之前所必备的知识。此外，我们默认大家有一定的信息论和概率论基础，在这里不对信息论和概率论知识进行赘述。接下来，我们进入正题。 【一】语言模型在这一部分中，我们讨论的语言模型主要是统计语言模型，除此之外，我们在今后的文章中还会对神经网络语言模型进行介
面向中文自然语言处理的六十余类实践项目及学习索引，涵盖语言资源构建、社会计算、自然语言处理组件、知识图谱、事理图谱、知识抽取、情感分析、深度学习等几个学习主题。包括作者个人简介、学习心得、语言资源、工业落地系统等，是供自然语言处理入门学习者的一个较为全面的学习资源，欢迎大家使用，并提出批评意见。 项目类型中文名称技术点技术博客技术落地与探索博客技术博客、技术探索与应用实践技术公众号
目录第一章 新手上路1.1自然语言与编程语言1.1.1词汇量1.1.2结构化1.1.3歧义性1.1.4容错性1.1.5易变性1.1.6简略性1.2自然语言处理的层次1.2.1语音、图像和文本（第一层）1.2.2中文分词、词性标注和命名实体识别（第二层）1.2.3信息抽取（第三层）1.2.4文本分类和文本聚类（第三层）1.2.5句法分析（第三层）1.2.6语义分析和篇章分析（第四层）1.2.7其他高
自然语言处理-概述概述1.基本概念2.人类语言技术HLT发展简史3.HLT 研究内容4.基本问题和主要困难5.基本研究方法 概述本系列文章计划总结整理中国科学院大学宗成庆老师《自然语言处理》课程相关知识，参考数目《统计自然语言处理》-第二版，宗成庆。1.基本概念语言学：(Linguistics) 研究语言本质、结构、和发展规律的科学。-商务印书馆，《现代汉语词典》，1996年自然语言： 人类特有
第六章 隐式马尔可夫模型与最大熵模型马尔可夫模型发展出了隐式马尔可夫模型HMM和最大熵模型MaxEnt，与马尔可夫有关的最大熵模型称为最大熵马尔可夫模型MEMM。HMM和MEMM都是序列分类器。给定一个单元(单词、字母、语素、句子等)的序列，可以计算在可能的标号上的概率分布，并选择最好的标号序列。在语音和语言处理中，到处都会遇到序列分类的问题。MaxEnt并不是序列分类器，因为它常把一个类指派给一
自然语言处理知识太庞大了，网上也都是一些零零散散的知识，比如单独讲某些模型，也没有来龙去脉，学习起来较为困难，于是我自己总结了一份知识体系结构，不足之处，欢迎指正。内容来源主要参考黄志洪老师的自然语言处理课程。主要参考书为宗成庆老师的《统计自然语言处理》，虽然很多内容写的不清楚，但好像中文NLP书籍就这一本全一些，如果想看好
前言：从今天开始正式学习自然语言处理，同时还有统计学习方法和机器学习。希望能够一直坚持下去。(以下答案非标准答案，如有错误请积极回复。谢谢理解。)正文在开始之前首先引入nltk和nltk.bookimport nltk
from nltk.book import *○尝试使用Python 解释器作为一个计算器，输入表达式，如12/(4+1)。12/(4+1)output：2.4○26 个字母可以组
1.BERT概述BERT 是 Transformers 双向编码器表示的缩写，是一种用于自然语言处理的机器学习 (ML) 模型。它由 Google AI Language 的研究人员于 2018 年开发，是 11 种以上最常见语言任务解决方案，例如情感分析和命名实体识别。从历史上看，计算机很难“理解”语言。当然，计算机可以收集、存储和读取文本输入，但它们缺乏基本的语言上下文。因此，出现
