来源 | 程序人生（ID：coder_life） 艾伦·凯(艾伦 Kay)是近代计算机革命先驱之一，他最早提出了“面向对象编程”的概念，也是“Dynabook”（笔记本电脑的雏形）的最早阐述者。他是一个真正意义上的全才，不仅是工程技术方面的专家，还在儿童发展理论、认识论、分子生物学等领域颇有建树，他擅长将它们融合在一起，在知识的交汇点上挖掘出更具价值的东西。此外，他还是个发明家。艾伦有一
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2023-09-13 20:45:57
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实现"elmo nlp allennlp"的流程如下：
步骤|操作
-|-
1|理解ELMo、NLP和AllenNLP的概念和作用
2|安装必要的软件和库
3|准备数据集
4|数据预处理
5|构建模型
6|训练模型
7|评估模型
8|使用模型进行预测
接下来，我们逐步介绍每个步骤需要做的事情以及相应的代码。
### 1. 理解ELMo、NLP和AllenNLP的概念和作用
在开始具体实现之前
1.中文分词三大类基于字典，词库进行匹配
正向最大匹配逆向最大匹配双向最大匹配设立切分标志法最佳匹配基于词频度统计
N-gram模型隐马尔科夫模型基于字标注的中文分词方法基于知识理解2.结巴分词# # -*- coding: utf-8 -*-
#
#
# from __future__ import unicode_literals
# import sys
# sys.path.a
## AllenNLP语义角色标注
在自然语言处理领域，语义角色标注（Semantic Role Labeling，简称SRL）是一项重要任务，旨在从句子中识别和标注出每个单词在句子中扮演的语义角色。这些角色通常包括施事者（Agent）、受事者（Patient）、目标（Target）等。
AllenNLP是一个开源的自然语言处理平台，提供了许多强大的工具和模型，包括语义角色标注。本文将介绍Al
老规矩，先占个坑，后面慢慢写
原创
2021-06-29 14:47:31
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## AllenNLP 中文 命名实体识别实现流程
本文将详细介绍如何使用 AllenNLP 来实现中文命名实体识别。AllenNLP 是一个基于 PyTorch 的自然语言处理库，提供了丰富的预训练模型和工具，使得开发者可以方便地构建和训练自然语言处理模型。
### 实现步骤
下面是实现 AllenNLP 中文命名实体识别的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-09-12 06:40:15
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PaddleNLP笔记一、信息抽取 UIE(Universal Information Extraction)实体抽取关系抽取事件抽取评论观点抽取情感分类跨任务抽取二、中文分词文档级输入快速模式分词精确模式分词自定义用户词典三、词性标注四、命名实体识别精确模式快速模式五、依存句法分析依存句法分析使用方式六、PaddleNLP应用情感分析（句子级情感分类）采用BiLSTM算法采用SKEP算法文本纠
作者 | 小Dream哥实体关系抽取作为信息抽取领域的重要研究课题，其主要目的是抽取句子中已标记实体对之间的语义关系，即在实体识别的基础上确定无结构文本中实体对间的关系类别，并形成结构化的数据以便存储和取用。作者&编辑 | 小Dream哥 1 早期机器学习方面的探索 文献[1] 利用实体词、实体类型、引用类型等特征构造特征向量，采用最大熵分类器构建抽取模型，在ACE RDC 2003
词性标注与命名实体识别词性标注词性是词汇基本的语法属性，通常称为词类。词性标注是在给定句子中判定每个词的语法范畴，确定其词性并加以标注的过程。例如，表示人、地点、事物以及其他抽象概念的名称即为名词，表示动作或者状态变化的为动词，描述或修饰名词属性、状态的词为形容词。在中文中，一个词的词性很多时候都是不固定的，一般表现为同音同形的词在不同的场景下，其表示的语法属性截然不同，这为词性标注带来了很大的困
1.源数据介绍自然语言分析技术大致分为三个层面：词法分析、句法分析和语义分析。语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式。在一个句子中，谓词是对主语的陈述或说明，指出“做什么”、“是什么”或“怎么样，代表了一个事件的核心，跟谓词搭配的名词称为论元。语义角色是指论元在动词所指事件中担任的角色。主要有：施事者（Agent）、受事者（Patient）、客体（Theme）、经验者（Experiencer）、
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2023-06-25 22:58:12
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编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2021-11-22那么今天继续给大家分享一篇EMNLP顶会上的文章：Enhanced Language Representation with Label Knowledge for Span Extraction。引言在自然语言信息抽取中，有这么一种描述叫：Span Extraction，翻译过来叫做跨度提取。这里的跨度提取指的就是在纯
1 设计题目文本分类的算法研究与实现2 课题背景及研究现状2.1 课题背景近年来，随着Internet的迅猛发展，网络信息和数据信息不断扩展，如何有效利用这一丰富的数据信息，己成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一。为了快速、准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息，文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需求。对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类问题是自然语言处理的一
文本分类数据集汇总名词解释一、“达观杯”文本智能处理挑战赛数据集二、东方财富网上市公司公告数据集2.1 获取手段：python网络爬虫。具体方法和代码见我的另一篇博客。2.2 时间区间：2014年——2019年2.3 股票范围：沪深A股所有股票公告2.4 特征字段中文分词三、THUCTC中文分类数据集3.1 数据预先处理步骤及代码实现参考文献记录idea备忘录matplotlib 不能显示中文问
import做了什么在sys.modules中寻找该模块是否之前被引入过，如果有，引入该名字[import mode相当于mod = sys.modules['mod']]如果没有：
在sys.path中寻找该模块，如果没找到，报错如果找到，创建一个空的模块对象，通常为dict()将该模块写入sys.modules加载该模块文件（如果有必要，先编译）执行该模块代码，def, im
基于统计方法的文本分类基于统计方法的文本分类是文本分类的主要方法之一。统计方法首先是对原始输入数据进行预处理，一般包括分词、数据清洗和数据统计等，然后人工抽取特征并选择具体的统计模型设计分类算法。 根据需要还可能进行特征选择和特征提取，常用的特征选择算法有文档频率、期望交叉熵、互信息等，特征提取转换原始的特征空间生成新的语义空间，能够较好地解决一词多义、一义多词等问题。 常用的统计模型包括朴素贝叶
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2023-07-07 01:00:40
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命名实体识别（英语：Named Entity Recognition），简称NER，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等，以及时间、数量、货币、比例数值等文字。目前在NER上表现较好的模型都是基于深度学习或者是统计学习的方法的，这些方法共同的特点都是需要大量的数据来进行学习，本文使用的数据集是2018ACL论文中新浪财经收集的简历数据。数据集链接：https:/
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2023-07-07 01:01:22
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https://.jiqizhixin./articles/2017-09-09-5 AllenNLP 可以让你轻松地设计和评估几乎所有 NLP 问题上最新的深度学习模型，并同基础设施一起让这些模型自由运行在云端和你的笔记本电脑上。 链接：://allennlp.org (htt
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2017-09-15 11:12:00
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llenNLP 1.0 现已发布AllenNLP GitHub 项目地址：https://github.com/allenai/allennlpAllenNLP 是一个来自 AI2 的免费、开源的自然语言处理平台，该平台的设计初衷是让研究人员能够轻松地构建最先进的模型。AllenNLP 通过提供与研究人员熟悉的概念相关的抽象和 API，以及一套近期文献中的参考实现，加快了将想法转化为有效模型的速度
原创
2021-03-28 12:31:26
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这个故事的起因是这样的，我在做这个实验的时候，总是遇到multiprocessing的spwan的奇奇怪怪的问题，我的主函数是这样的，写成这样主要是我当时为了方便自己debug，关于debug，看这里https://guide.allennlp.org/debugging，却不想开启了一段噩梦的开始，三天时间哇，一个奇葩奇葩奇葩的小错误，直接影响了试验进度和论文进程
import json
原创
2021-06-29 14:49:40
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1.依赖python == 3.8.0
allennlp == 2.4.0
pip install allennlp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2.使用lazy注意：在使用大数据进行训练的时候使用lazy模式是极其重要的，但是记得使用lazy模式之前需要进行数据的按照label的分布进行总体数据的shuffle，使得在训练的数据整体上
