本文将会讲述如何利用CRF模型来实现中文分词。 所谓中文分词，就是将连续的中文汉字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。关于CRF模型的介绍以及CRF实现工具CRF++的使用方法，读者可以参考文章NLP入门（八）使用CRF++实现命名实体识别(NER) 。 以下将详细讲述如何使用CRF++来实现中文分词。语料选择 中分分词的语料，这里选择人民日报分词语料和微软中文分词语料，语料的
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2024-04-16 16:24:30
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ACL、EMNLP、NAACL、COLING几个会在一起比较，有些明显的特点。ACL是公认综合性最好的自然语言处理领域顶级会议，无论是偏重语言性质探索还是偏重学习方法研究，都兼容并收。EMNLP看名字就知道是偏重数据驱动方法的会议，由于近年来机器学习影响深远，这个会上升很快，总体而言更加偏重定量实验观察分析，所以实验做得多做得好做得巧，比较容易受到EMNLP的认可。NAACL由于美国学者更偏重数据
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2024-02-01 10:51:27
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会议介绍ACL会议（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics）是自然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议之一，由计算语言学协会主办，每年一届。会议主题涉及对话，评测，信息抽取，信息检索，语言生成，语言资源，机器翻译，多模态，自动问答，语义语音，句法等多个方面。 <1>Language Mode
现如今，深度学习方法成了解决nlp任务的首选方案，比如textCNN、LSTM、GRU、BiLSTM、Attention、BERT等等。当然，有的nlp任务也可以用机器学习方法去解决，至于哪种任务用哪种方法，需要我们根据实际情况去选择。就目前我接触到的nlp赛题任务有，文本分类、情感分析、关系抽取、文本匹配、阅读理解、问答系统等等，比如针对文本二分类任务，我们可以把CNN、LSTM、Attenti
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2024-01-02 10:06:25
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ICML（国际机器学习大会）越来越规范的审稿制度和投稿规范要求，直接表现在录取率逐年下降上面。如上图所示，只有21.80%的录取率已经是连续四年下降的结果。 顶会趋势：投稿量逐年递增，录用率逐年下降图注：5大会议投稿数量趋势图 图注：5大会议加总之后，会议录用率趋势不光是ICML，如上图所示，其他的人工智能顶会如IJCAI、AAAI、CVPR的录用率也有逐年下降的趋势，这意味着
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2024-07-24 16:56:56
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Self-supervised Reinfocement Learning郝建业–天津大学CV例子：图片分类 旋转 预测角度 得到一些带有label的样本分块，预测相对位置 （人为构造标签）总的来讲：它是一个通过自监督的手段，自动生成一些label 转化成监督学习要素：目的：接下来的例子，更加有效的提取特征右上角 Embedding - Embedding= Embedding可能会捕捉到跟当前任
[NLP会议介绍 2019（资料整合）]国外会议： 1、ACL （A类） https://www.aclweb.org/portal/ Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics（ACL）是自然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议，由计算语言学协会主办，每年一届。 会议主题： 对话，篇章，评测，信息抽取，信息
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2024-08-12 09:31:28
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# 实现 NLPCC 2024 会议录用率
亲爱的新手开发者，欢迎你进入自然语言处理的前沿领域！在这里，我们将一同探讨如何计算 NLPCC 2024 会议的录用率。本文将为你详细介绍这个过程的每个步骤，及其所需代码和解释。我们将分为几个部分，最后你会掌握计算录用率的整个流程。
## 整体流程
首先，让我们明确整个流程的步骤，如下表所示：
| 步骤 | 操作
论文信息论文全名 Sentence Constituent-Aware Aspect-Category Sentiment Analysis with Graph Attention Networks论文会议：NLPCC2020论文地址 https://arxiv.org/abs/2010.01461论文代码 https://github.com/l294265421/SCAN论文背景这篇论文的研
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2024-05-22 16:51:40
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lattice 在实际的语音识别系统中，最优路径不一定与实际字序列匹配，我们一般希望能够得到得分最靠前的多条候选路径，即N-best。为了紧凑地保存候选路径，我们一般采用lattice(词图)来保存识别的候选序列。lattice本质上是一个有向无环图。图上的每个节点代表一个词的结束时间点，每条边代表一个可能的词，以及该词发生的声学得分和语言模型得分。 在生成one-best结果时，只需要从最优结果
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2023-11-24 20:26:52
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概述论文链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3072959.3073659 代码：https://github.com/otenim/GLCIC-PyTorch 此篇论文的工作是基于前一年提出的上下文编码器（Pathak 等。 - 2016 - Context Encoders Feature Learning by Inpainting），即https:/
Spring的JDBC模板Spring是JavaEE开发的一站式框架，对各种持久化技术都提供了简单的模板ORM持久化技术模板类JDBCorg.springframework.jdbc.core.JdbcTemplateHibernate5.0org.springframework.orm.hibernate5.HibernateTemplateIBatis(MyBatis)org.springfr
一.spell correction(拼写错误纠正)1. 错写的单词与正确单词的拼写相似，容易错写；这里safari是否容易错写成saferi需要统计数据的支持；为了简化问题，我们认为字形越相近的错写率越高，用编辑距离来表示。字形相近要求单词之间编辑距离小于等于2，这里saferi与safari编辑距离为1，后面我们再具体了解编辑距离的定义。2. 正确单词有很多，除去语义因素外最有可能的单词，也就
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2024-05-29 00:55:16
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NLPCC 2014 Shared Task数据集及描述链接 Task 1: Emotion Analysis in Chinese Weibo Texts Task 2: Sentiment Classification with Deep Learning Task 3: Chinese Entity Linking Task 4: Cross-Lingual Knowledge Linkin
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2023-06-04 16:58:15
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# NLPCC及其在自然语言处理中的应用
### 1. 什么是NLPCC？
NLPCC，全称为“自然语言处理与计算机语言会议”（Natural Language Processing and Chinese Computing Conference），是一个专注于自然语言处理（NLP）和计算机语言研究的国际性学术会议。它为研究人员和行业专家提供了一个交流最新技术和研究成果的平台。近年来，NLP
Connectionist Temporal Classification (CTC)CTC可以用于线上实时地语音识别，编码器用的是单向的RNN，解码是用MLP来预测文字分布。 编码器将语音输入\(x^i\)编码成\(h^i\)，MLP再对它乘上一个权重，接上Softmax，得到词表V大小的概率分布。 但有时候当前的语音输入可能并不能对应实际的文本token，所以预测要额外多一个为空的类别，表示模
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2024-04-02 11:07:03
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1.DSP/BIOS应用程序调试（2009.10.20）在CCS2.0 的emulator写dsp/bios 的程序，编译链接无错误，而点击LOAD Program下载xxx.out完成时弹出如下对话框：RTDX target application does not match emulation protocol!Loaded program was created with an rtdx
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2024-06-25 10:45:41
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在刚刚结束的NLPCC-2019 依存句法分析领域移植评测任务中，我们队有幸拿到了在封闭条件下无监督和半监督两个任务的双第一。这离不开大家的付出与努力，在这里想与大家分享下参赛的一些细节。1.任务介绍1.1NLPCC-2019 依存句法分析领域移植评测本次评测是由苏州大学、阿里巴巴联合举办的。在本次评测任务中，提供了约 17K (句子数)平衡语料(BC)数据作为源领域数据，10K句产品评论(PC)
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2023-12-14 19:04:47
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看这一篇论文的主要目的是看BILSTM-CRF模型，对于实际应用，CRF看分词、BILSTM-CRF做NER，接下来通过BILSTM-CNN-CRF做序列标注，NLP几个基本的应用也差不多了，句法分析貌似比较复杂，留作以后吧。********************开始论文吧****************一.叙述命名实体识别一直是更具挑战性的NLP应用，为什么更具挑战呢？原因有两方面，一方面，可
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2024-01-11 21:09:11
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# NLPCC论文实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现NLPCC论文。下面是整个流程的概览，我们将逐步展开每一步的细节。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集与预处理 |
| 2 | 特征工程 |
| 3 | 模型选择与训练 |
| 4 | 模型评估与调优 |
| 5 | 实验结果分析 |
## 1. 数据收集与预处理
首先，我们需要收
原创
2023-07-27 03:02:52
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