1，写入语法规则simple_grammar = """
sentence => noun_phrase verb_phrase #句子语法结构：名词后面接上动词
noun_phrase => Article Adj* noun #名词词组：形容词+名词
Adj* => null | Adj Adj*
verb_phrase => verb noun_phrase
Given a non-empty string s and a dictionary wordDict containing a list of non-empty words, determine if s can be segmented into a space-separate
很久以前看吴恩达老师的视频和西瓜书时用jupyter写的，今天想起来就把它转到这里，one-hot 表达的不足：每个单词都是独立的、正交的，不能把同类单词的关系表示出来。特征表征（featurized representation）：解决上述 one-hot 向量表达的缺点，做法是列出一系列的特征，对应单词符合该特征就给予(正负)高概率，不符合该特征就给予(正负)低概率。这样一个单词就由很多特征对
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2024-01-14 22:52:07
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# 实现 NLP 词语搭配的步骤指南
自然语言处理（NLP）中的“词语搭配”是指两个或多个词语在语言中一起使用的频率和上下文关联性。简单而言，就是识别哪些词语常常一起出现。对于刚入行的小白来说，理解和实现这一功能是一个很好的起点。本文将全面介绍实现词语搭配的流程。
## 流程概述
我们实现词语搭配的步骤可以归纳成以下几个关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
一、基本定义 句子，前后都有停顿，并带有一定的句调，表示相对完整的意义。句子前后或中间的停顿，在口头语言中，表现出来就是时间间隔，在书面语言中，就用标点符号来表示。一般来说，汉语中的句子分以下几种： 陈述句：用来说明事实的句子。 祈使句：用来要求听话人做某件事情的句子。 疑问句：用来提出问题的句子。 感叹句：用来抒发某种强烈感情的句子。 复句、分句：意思上有密切联系的小句子组织在一
# 如何实现NLP句子关系的检测
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一部分，它涉及与人类语言的交互。在NLP中，句子关系检测是一个重要的任务，它可以帮助我们理解句子之间的联系，例如同义关系、对立关系和因果关系等。本文将详细介绍如何实现句子关系检测的步骤及代码示例，帮助刚入门的小白快速上手。
## 流程概述
首先，我们首先需要明确实现句子关系检测的整体流程。以下是整个流程的总结，采用表格形
# 自然语言处理（NLP）：句子补充
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在NLP中，句子补充是一个常见的任务，它旨在根据给定的上下文，自动预测并生成缺失的句子。本文将介绍NLP中的句子补充任务，并通过代码示例演示如何实现这一功能。
## 句子补充任务
句子补充任务通常被称为填空
原创
2024-04-06 04:17:54
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在这篇博文中，我们将探讨“nlp句子聚合”问题的解决方案。这一过程涉及环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证及最佳实践等多个环节。以下是详细的内容和步骤。
### 环境预检
在开始之前，我们需要进行一个全面的环境预检，以确保我们的系统兼容“nlp句子聚合”的要求。
我们使用**四象限图**来对比不同环境下的兼容性。以下是兼容性分析的结果：
```mermaid
quadrantC
python里的基本操作字符串操作去空格及特殊符号s = 'hello, world!'
print(s.strip()) # 去掉两边的空格
print(s.lstrip('hello, ')) # 去掉左侧字符
print(s.rstrip('!')) # 去掉右侧字符hello, world world! hello, world连接字符串s1 = 'stracat'
s2 = 'app
# NLP中的分句子：基础知识与代码示例
在自然语言处理（NLP）领域，文本的处理和分析是最为重要的任务之一。其中，分句子（Sentence Segmentation）是一项基本而又关键的技术。它的目的是将一段文本划分成多个句子，这对于后续的文本分析、情感分析、机器翻译等任务都是必不可少的步骤。
## 什么是分句子？
分句子是指将一段连续的文本分割成一个个独立的句子。最常见的分句标识符是句号
# 句子标签与自然语言处理（NLP）
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与语言学交叉的一个重要领域，旨在使计算机能够理解、解释、和生成自然语言。在这个过程中，句子标签（sentence tagging）作为一种基本的NLP任务，对于语义理解和模型训练都起着重要作用。
## 什么是句子标签？
句子标签可以理解为对句子中的某些元素（如词、
# NLP词语搭配算法简介
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，主要研究如何以一种自然的方式处理和分析人类语言。在NLP的诸多应用中，词语搭配（Collocation）是一个非常关键的概念。词语搭配指的是在特定语境中，经常一起出现的两个或多个词语的组合。了解词语搭配对于提高文本的流畅度、准确性和自然性至关重要。本文将探讨词语搭配算法的基本概念，并提供一些Python代码示例。
##
本文主要介绍如何通过预先设定好的语法规则以及单词，通过Python来自动生成一些句子。解析语法在生成句子之前，我们需要先告诉机器生成句子的语法。因此，我们先定义一个简单的语法：simple_grammar = """
sentence => noun_phrase verb_phrase
noun_phrase => Article Adj* noun
Adj* => null
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2023-09-10 15:33:46
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做一个中文文本分类任务，首先要做的是文本的预处理，对文本进行分词和去停用词操作，来把字符串分割成词与词组合而成的字符串集合并去掉其中的一些非关键词汇（像是：的、地、得等）。再就是对预处理过后的文本进行特征提取。最后将提取到的特征送进分类器进行训练。 一、什么是自然语言处理 NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）当中所谓的「自然」是为了与人造的语言（比如
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2023-09-14 12:28:31
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警句 多说无益，好自为之 人若有所成，必定有所执 不积跬步，无以至千里；不聚细流，不以成江河名言乔布斯 stay hungry, stay foolish加缪 正因为人生没有意义，才值得一过，如果你一直在找人生的意义，你永远不会生活。书籍《飘》 镜子碎了就是碎了，宁愿认清现实，也不愿重新拼凑然后终生看着那些裂痕。 ——白瑞德 心理学墨菲定律 原句： 如果有两种或两种以上
# NLP词语聚类
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学的交叉学科，研究计算机与人类语言之间的互动。在NLP中，词语聚类是将相似意义的词组合在一起的一种技术，广泛应用于信息检索、语义分析等领域。本文将探讨词语聚类的基本概念，并提供Python代码示例。
## 词语聚类的基本概念
词语聚类是将具有相似特征的单词或短语分到同一个集合（或簇）中的过程。其核心目标是识别不同词语之间的相似性，以
更新下一篇survey之前先来对NLP的一些任务进行总结一、词法分析分词 (Word Segmentation/Tokenization, WS)：在对文本进行处理的时候，会对文本进行一个分词的处理。新词发现 (New Words Identification, NWI)：这个好理解，因为网络上总是有新的词汇出现，比如以前的’神马’这类的网络流行词汇。形态分析 (Morphological Ana
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2023-09-27 15:04:01
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文章目录分词方法规则分词统计分词混合分词代码实现自定义字典jieba 核心代码hanlp 分词方法英文单词天然以空格分隔，汉语对词的构成边界很难进行界定。中文分词（Chinese Word Segmentation）方法可归纳为规则分词统计分词混合分词（规则+统计）规则分词人工设立词库，按照一定方式进行匹配切分优点：简单高效 缺点：无法处理未录入词库的新词（未登陆词） 需要不断维护和更新词典；在
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2023-07-08 17:27:11
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中文分词的研究经历了二十多年，基本上可以分为如下三个流派。1.机械式分词法(基于字典)。机械分词的原理是将文档中的字符串与词典中的词条进行逐一匹配，如果词典中找到某个字符串，则匹配成功，可以切分，否则不予切分。基于词典的机械分词法，实现简单、实用性强，但机械分词法的最大的缺点是词典的完备性不能得到保证。2.基于语法和规则的分词法。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息
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2023-09-27 07:13:45
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目录一、中文句子类型主要类别1、陈述句（statement）2、特殊句（special）3、疑问句（question）二、中文句子类型简单分析三、将句法分析与正则结合标注句子类型四、句子类型调研及规则总结五、中文句子类型分类工具sentypes实现一、中文句子类型主要类别 1、陈述句（statement） 主语为首（subject_front），例：大家对这件事都很热心 主题为首（theme_fr
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2023-10-09 00:16:26
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