# 多义词的NLP分析指南
自然语言处理（NLP）中，多义词的分析是一个重要且具有挑战性的任务。多义词是指一个单词在不同上下文中有多种意思。了解如何进行多义词分析将帮助你更好的理解自然语言。接下来，我们将通过一个简单的流程来描述如何实现“nlp 多义词 使用分析”。
## 步骤流程
首先，我们将整个过程分为几个步骤，下面的表格概述了这些步骤：
| 步骤 | 描述
作者：习翔宇在自然语言处理中，从分析技术上可以分为下面三种词法分析 lexical analysis句法分析 syntactic parsing语义分析 semantic parsing其中语义分析是指将自然语言句子转化为反映这个句子语义的形式化表达。例如我吃了一块肉一块肉被我吃了在语义上都表示为吃(我，肉）的意思，但句子结构却有不同。句子的语义分析是对句子处理技术更高一级的要求，在信息检索、信息
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2023-10-30 17:28:37
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作者：Chris McCormick导读在本文中，我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings，并向你展示如何通过BERT生成自己的word embeddings。在本文中，我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings，并向你展示如何通过BERT生成自己的word embeddings。介绍历史2018年是NLP的突破之年。迁移学习，特别是像ELMO，Open-
## NLP中的一词多义
在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中，一词多义是一个常见的问题。同一个词语在不同上下文中可能有不同的含义，这给NLP任务带来了挑战。本文将介绍一词多义问题的定义、影响以及解决方法，并通过代码示例来说明如何处理这一问题。
### 一词多义的定义
一词多义即是指一个词语拥有多个不同的含义或解释。例如，“银行”这个词既可以
原创
2024-05-09 03:41:58
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主要内容刚读完《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionalit》打算写论文报告，因为和skip-gram关系比较深，所以再此用自己的理解介绍一下skip-gram模型。如有错误，谢谢指正。词嵌入（word embedding）词嵌入技术顾名思义，就是把一堆词语映射（嵌入）到同一个空间中，不同的词处
NLP教程TF_IDF词向量句向量Seq2Seq 语言生成模型CNN的语言模型语言模型的注意力Transformer 将注意力发挥到极致目录NLP教程怎么了词向量有问题如何训练学习案例代码总结全部代码怎么了不管是图片识别还是自然语言处理，模型都朝着越来越臃肿，越来越大的方向发展。 每训练一个大的模型，都会消耗掉数小时甚至数天的时间。我们并不希望浪费太多的时间在训练上，所以拿到一个预训练模型就十分重要了。 基于预训练模型，我们能够用较少的模型，较快的速度得到一个适合于我们自己数据的新模型
原创
2021-07-09 14:52:10
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文章目录前言1. 一词多义1.1 scale1.2 borad1.3 cell1.4 sharp2. 义项2.1 magpie2.2 weed3. 词类转换3.1 及物动词转为非及物动词3.2 名词变动词4. 合成法4.1 写法4.2 合成形式4.2.1主谓型合成词与动宾型合成词4.2.2副词+动词4.2.3名词+形容词4.2.4 形容词+名词(动词)+ed4.2.5 链接短语4.2.5 仿造词
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2024-07-07 10:03:13
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人工智能专栏打折中 （此处已添加圈子卡片，请到今日头条客户端查看）词向量 在nlp领域，我们需要使用一个向量来表示一个词语，常用的就是one-hot向量，但是这样的向量表示有一定的问题，这个问题就是具有相同意思的词语在向量上并不能体现出相似的感觉，我们需要的是对于这种词性相近的词，我们需要他们的向量表示也能够相近。 如何训练？ 那么我们如何才能够训练出这样的词向量呢？我们可以训练一个R
来源蓝桥 购买的课程，试验记录 BERT 预训练模型及文本分类 介绍 如果你关注自然语言处理技术的发展，那你一定听说过 BERT，它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义。本次试验将介绍 BERT 的模型结构，以及将其应用于文本分类实践。知识点 语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations
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2024-07-31 20:56:29
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在工程应用中使用Bert来进行对下游任务的处理过程中，一开始采用Bert-as-service这个服务，但是在实际应用中发现即使采用这个开源的服务资源，仍然对机器的性能有一定的要求，在没有GPU显卡的机器上运行经常会出现并发问题。在1080ti的机器上运行调用一次服务大概花费的时候一秒左右。这样对于在线需要实时率的应用来说仍然达不到使用标准，当然离线应用的话可以当我没说过。对于上面的问题我目前的解
探索BERT嵌入：深度学习中的语言理解利器 是一个在自然语言处理领域广泛使用的预训练模型，由Google在2018年推出。该项目是imgarylai对BERT模型进行的一种实现，提供了方便的接口以生成BERT的词嵌入。让我们一起深入了解这个项目，看看它如何工作、可以用于哪些应用，并探讨其独特之处。项目简介是一个Python库，利用Hugging Face的Transformers库实现了BERT
文章目录引入1 为何不采用one-hot向量?2 跳字模型 引入 自然语言是一套用来表达含义的复杂系统。这套系统中，词是表义的基本单元，词向量则是用来表示词的向量。把词映射为实数域向量的技术也叫做词嵌入 (word embedding)。近年来，词嵌入逐渐成为自然语言处理的基础知识。1 为何不采用one-hot向量? 简单回顾一下one-hot： 假设词典中不同词的数量为，每个词可以从到
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2024-07-11 07:48:36
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带有笔记的文章是最近正在研究的内容，质量有可能很差，只有自己看的懂，所以看的笔记的大致看看就可以，我也正在积累，等感觉没问题了就会重新整理再发一次术语掩码语言模型（MLM）任务 句子连贯性判定（NSP）任务bert 解释 bert其实就是砍掉解码器的transformer原理 BERT 模型使用两个新的无监督预测任务进行预训练，分别是 Masked LM（MLM）和 Next Sentence P
最近一年来一直在从事语言助手的开发，和自然语言处理方面的工作最近刚出来效果最好的模型是bert的动态词向量，刷新了各个自然语言处理Task的成绩如QA,NER,CLASSIFICATION等接下来就让我们实际来构建一个以bert为后端词向量的文本分类模型1、首先安装腾讯开源的Bert-as-service模块pip install bert-serving-server
pip install b
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2024-02-28 17:04:54
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语义: (2023年的补充)语义，我的理解，就是 一个单词，一个中文词语的意思，比如，猫是什么？狗，狗是什么？chatGPT：语义是指词语、句子或文本所表达的意义。语义是语言的重要组成部分，是人们在使用语言时传递信息的核心。语义的例子：单词的语义：例如，单词“猫”的语义是指一种四肢有爪的家养动物，通常是一种小型哺乳动物。句子的语义：例如，句子“今天天气很好”的语义是指今天的天气很晴朗。
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2023-07-08 11:31:36
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中文词向量训练二1. Gensim工具训练中文词向量1.1 中文词向量过程源程序：train_word2vec_model.py执行方法：在命令行终端执行下列代码.python train_word2vec_model.py wiki.zh.text.seg wiki.zh.text.model wiki.zh.text.vectorwiki.zh.text.seg为输入文件，wiki.zh.te
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2024-06-18 21:24:50
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Google最新模型bert，你了解么？原创： 小七 AI商学院 昨天 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). 10月11日，Google AI Language 发布了论文BERT: Pre-training of Deep Bidirec
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2024-05-13 16:02:37
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BERT是谷歌公司于2018年11月发布的一款新模型，它一种预训练语言表示的方法，在大量文本语料（维基百科）上训练了一个通用的“语言理解”模型，然后用这个模型去执行想做的NLP任务。一经公布，它便引爆了整个NLP界，其在11个主流NLP任务中都取得优异的结果，因此成为NLP领域最吸引人的一个模型。简单来说，BERT就是在训练了大量的文本语料（无监督）之后，能够在对英语中的单词（或中文的汉字）给
BERT句向量Bert包括两个版本，12层的transformers与24层的transformers，官方提供了12层的中文模型，下文也将基于12层的transformers来讲解每一层的transformers的输出值，理论来说都可以作为句向量，但是到底该取哪一层呢，根据hanxiao大神的实验数据，最佳结果是取倒数第二层，最后一层太过于接近目标，前面几层可能语义还未充分的学习到。接下来从代码
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2023-07-06 15:27:13
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说明通过NER的应用（识别公司名、人名、地名和时间），已经将BERT和Electra进行大规模的计算，以下梳理下其他的应用方向。BERT:BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊
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2024-06-09 00:52:08
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