# Python NLP 模块介绍与示例
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及了计算机与人类自然语言之间的交互。Python作为一种强大的编程语言，在NLP领域也有着广泛的应用。Python中有许多强大的NLP模块，这些模块提供了处理文本数据、提取信息、分析语义等功能。
## 常用的Python NLP 模块
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原创
2024-04-11 06:15:09
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在这一部分中，我们将在此基础上介绍神经网络语言模型以及词向量的相关知识。在介绍这些知识之前，我们首先对自然语言处理领域的整体架构进行一些简单的介绍。1. 自然语言处理架构 首先，我们来看这样一张图。 从这张图中，可以清晰地看到，所谓的规则法、概率统计法、深度学习法都只是处理各类NLP问题的具体方法，而不是NLP问题的组成部分。（这一点一定要清晰，NLP不只是深度学习，深度学习仅仅是解决其
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2023-11-18 14:39:07
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壹：语料库一、什么是语料库1. 定义 语料库（corpus）一词在语言学上意指大量的文本，通常经过整理，具有既定格式与标记。2. 种类 共时语料库与历时语料库。 &n
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2023-09-14 12:10:25
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引言随着互联网的快速发展，大规模文本处理成为了许多行业和领域中的重要问题。在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域，尤其是语言建模、机器翻译等任务中，模型的效果往往决定了整个系统的性能。近年来，深度学习技术在NLP领域取得了显著的成果，其中基于深度学习的语言模型尤为引人注目。本文旨在探讨基于深度学习的语言模型在文本处理中的应用，以及其在实际场景中的优势
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2024-08-16 09:56:40
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# DM模块与自然语言处理（NLP）
在当今技术日新月异的时代，自然语言处理（NLP）作为一种将计算机与人类语言相结合的技术，正在不断改变我们的生活和工作方式。在这个背景下，DM（对话管理）模块作为NLP的重要组成部分，承担着引导对话的功能，提升人机交互的效率和效果。
## 什么是DM模块？
DM模块是对话系统中的核心部分，负责管理和引导对话的逻辑流。通过对用户输入的理解，DM模块能够确定
大家好，我是在算法前沿旋转跳跃的焦燥女青年rumor。近期前沿（2020年10月）：pQRNN：谷歌最新轻量级文本分类模型Cross-Thought：微软为巨向量打造的最新预训练任务自Attention机制提出后，加入attention的Seq2seq模型在各个任务上都有了提升，所以现在的seq2seq模型指的都是结合RNN和attention的模型。之后google又提出了解决Se
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2024-05-17 05:43:13
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这里写目录标题一、前言二、语言模型组件1、MitieNLP2、SpacyNLP三、分词器1、WhitespaceTokenizer2、JiebaTokenizer3、MitieTokenizer4、SpacyTokenizer5、自定义分词器 一、前言RASA在处理对话时，整体流程是pipeline结构，自然语言理解（NLU）、对话状态追踪（DST）以及对话策略学习（DPL）一系列流程处理下来，
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2024-06-14 22:28:42
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目录前言ChatGPT基础科普——知其一点所以然1. LM2. Transformer3. GPT4. RLHF5. LLM参考资料其它资料下载 前言 如果想在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域内脱颖而出，那么你一定不能错过 ChatGPT 的 5 大自然语言模型：LM、Transformer、GPT、RLHF 和 LLM。这些模型是 NLP 领
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2023-08-14 10:37:48
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引言自然语言处理（NLP）主要是研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。基于神经网络的深度学习技术具有强大的表达能力、端到端解决问题的能力，因而在NLP任务的应用上越来越广泛和有效。近日，百度PaddlePaddle开源了语义表示模型ERNIE，在多个中文NLP任务上表现超越了谷歌的BERT（请参考链接），展示了百度在NLP技术的领先能力，同时也表明PaddlePaddle作
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2023-10-17 16:21:20
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UniLM论文全名为Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation，译为自然语言理解与生成的统一预训练语言模型。本文提出了采用BERT的模型，使用三种特殊的Mask的预训练目标，从而使得模型可以用于NLG，同时在NLU任务获得和BERT一样的效果。 模型使用了三种语言模型的任
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2023-08-21 09:48:31
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Bert : 双向Transformer版的GPTBERT模型的架构：预训练(双向Transformer) + Fine-TuningBERT、ELMO、GPT之间的演进关系比如如果我们把GPT的单向语言模型换成双向语言模型，就得到了BERT而如果我们把ELMO的特征抽取器(LSTM)换成Transformer，我们也会得到BERTBERT综合了ELMO的双向优势与GPT的Transformer特
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2023-08-04 20:42:01
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NLP通常包括两个关键问题： 1.选择什么样的语言模型？ 2.选择什么样的分类算法？第二个问题是机器学习领域的标准问题，各种针对不同数据类型、数据分布的算法和技巧，这里不再赘述。而在NLP当中，语言模型更加重要一些。 不同语言模型的区别，也就是对文本提取特征的不同。常用的模型有： 1.Bag-of-words：最原始的特征集，一个单词/分词就是一个特征。往往一个数据集就会有上万个特征；有一些
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2023-08-10 10:04:43
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在处理“nlp模块 非线性”问题时，我发现整个过程充满了挑战与乐趣。在这篇博文中，我将整理出一个清晰的策略，从备份到恢复，涵盖各种场景与工具，确保能有效应对非线性问题的复杂性。
## 备份策略
为了确保数据安全和系统的高可用性，我制定了一个细致的备份策略，包括周期性的备份和甘特图安排。
```mermaid
gantt
title 备份计划
dateFormat YYYY-
常用语料资源 下面提供一些网上能下载到的中文的好语料，供研究人员学习使用。(1).中科院自动化所的中英文新闻语料库 http://www.datatang.com/data/13484中文新闻分类语料库从凤凰、新浪、网易、腾讯等版面搜集。英语新闻分类语料库为Reuters-21578的ModApte版本。(2).搜狗的中文新闻语料库 http://www.sogou.com/labs/d
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2024-01-22 22:09:06
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自然语言处理(NLP)是指使用诸如英语之类的自然语言与智能系统进行通信的AI方法。如果您希望智能系统(如机器人)按照您的指示执行操作，希望听取基于对话的临床专家系统的决策时，则需要处理自然语言。NLP领域涉及使计算机用人类使用的自然语言执行有用的任务。 NLP系统的输入和输出可以是 -言语(说话)书面文字NLP的组成部分在本节中，我们将了解NLP的不同组件。 NLP有两个组件。 这些组件如下所述
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2024-01-10 13:40:52
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一. 简介"Squeeze-and-Excitation”（SE）模块SE模块是通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力。它是一种机制，使网络能够执行特征重新校准，通过这种机制可以学习使用全局信息来选择性地强调信息特征并抑制不太有用的特征。如图，输入X做卷积，得到特征映射UU，特征映射UU再通过squeeze操作,产生通道描述符,再经过excitaion操作，特征映射UU被重
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2024-01-30 15:19:43
485阅读
NLP即插即用的模块是为了解决自然语言处理任务时，在不同项目、平台之间灵活快速集成而设计的一种架构。以下是对这个问题解决过程的详细记录。
### 环境准备
#### 前置依赖安装
为确保NLP模块的顺利运行，以下是所需的前置依赖及其版本。
| 依赖包 | 版本 | 备注 |
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简数采集器支持快速采集文章数据并自动翻译，且可保留文章的分段和图片。现可对接的翻译接口：百度翻译、有道翻译、谷歌翻译和DeepL翻译。支持多国语言的翻译： 中文、英语、西班牙语、法语、日语、韩语、泰语、越南语、阿拉伯语、马来语和印度尼西亚语等；目录1. 翻译接口对接2. 翻译规则创建3. 自动翻译4. 文
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2024-09-24 08:49:19
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# 教你实现NLP注意力模块
在自然语言处理 (NLP) 中，注意力机制是一个重要的概念，它允许模型在处理输入序列时动态关注不同部分。本文将引导你实现一个基本的注意力模块，帮助你理解其中的原理和步骤。
## 整体流程
我们可以将实现注意力模块的流程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
# 实现 NLP 系统功能模块的完整指南
自然语言处理（NLP）系统的实现是一项复杂而有趣的任务。在这篇文章中，我们将深入探讨如何构建一个简单的 NLP 功能模块，覆盖的内容包括流程、代码实现和基本的图示化说明，帮助刚入行的小白快速理解并实践。
## 一、NLP 系统的基本流程
在实现 NLP 系统功能模块时，我们可以将整个过程分为几个关键步骤。以下是一个简单的流程图，概述了整个过程：
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