经过毕设一段时间的学习，我对自然语言处理领域数据预处理部分有了一点浅显的理解。自然语言处理领域实现过程中需要将文本转化为深度学习模型的向量输入。因此重要的是如何将文本转化为模型需要的向量输入格式。我目前将转化方法分为两种：一个是Bert预训练模型的输入，另一个是一般深度学习模型（如TextCNN）。其实前者也可以归属于后者，只是Bert预训练模型有专门的方法对文本数据进行处理，所以操作方面有所不同
目录一、数据清洗1.导入必要的库 2.创建停用词表3. 对句子进行中文分词4. 给出文档路径5.将结果输出保存并且打印处理过程二、转换数据格式1.将处理完毕的数据读取查看2.创建data3. 将评论数据按行写入data中的“评论”一列4.读取评分数据5.将评分数据以逗号形式分割6.将评分数据作为label按行写入data中的“评分”一列7.查看数据，并将数
如何建立专门领域的语言模型？理解了这个自然语言模型怎么用RNN来建立以后，建立一个专门的领域语言模型那就非常简单了，其实就是需要把这个领域特有的大量的语料数据放到训练里面来，最后出来的就是这个领域所特有的语言模型。以会计家园和软件的服务社区为基础，利用上面几十万个问题和答案，在去掉敏感数据的情况下，训练出适合于在财务领域使用的语言模型。举例说明，报销差旅费，这是在会计领域经常使用的语言，比如“报销
案例目标：识别垃圾短信基于短信文本内容，建立识别模型，准确识别出垃圾短信，以及垃圾短信过滤的问题一、数据获取1、数据读取data = pd.read_csv('fileName', header=None, index_col=0) #读取数据
data.columns = ['label', 'message']2、数据抽取n = 5000 # 设置抽取5000条测试数据
Part1：词性标注（Part-of-Speech tagging 或 POS tagging)是指对于句子中的每个词都指派一个合适的词性，也就是要确定每个词是名词、动词、形容词或其他词性的过程，又称词类标注或者简称标注。词性标注是自然语言处理中的一项基础任务，在语音识别、信息检索及自然语言处理的许多领域都发挥着重要的作用。因此，在关于自然语言处理的书籍中，都会将词性标注单列一章重点讲解，对此有兴
自然语言处理的方法分词分词的任务定义为：输入一个句子，输出一个词语序列的过程。如将「严守一把手机关了。」输出为「严守一/把/手机/关/了。」目前的两种主流方法包括基于离散特征的 CRF 和 BILSTM-CRF。挑战包括交叉歧义、新词识别、领域移植、多源异构数据融合及多粒度分词等。命名实体现在的主流方法包括：1. 规则系统2. 基于机器学习的学习系统目前的挑战包括新领域旧实体类别识别、新实体类别识
NLP组成部分
自然语言理解NLU
将给定的自然语言输入映射为有用的表示。
分析语言的不同方面。
自然语言生成NLG
文字规划 - 这包括从知识库中检索相关内容。
句子规划 - 这包括选择所需的单词，形成有意义的短语，设定句子的语气。
文本实现 - 这是将句子计划映射到句子结构。
NLP术语
音韵 - 这是系统地组织声音的研究。
形态 - 这是建设从原始的有意义的单位的话的研究。
语素 -
为什么需要语言模型？想象“语音识别”这样的场景，机器通过一定的算法将语音转换为文字，显然这个过程是及其容易出错的。例如，用户发音“Recognize Speech”，机器可能会正确地识别文字为“Recognize speech”，但是也可以不小心错误地识别为“Wrench a nice beach"。简单地从词法上进行分析，我们无法得到正确的识别，但是计算机也不懂语法，那么我们应该如果处
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2017-12-16 14:04:00
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本代码是方便开发者使用百度的自然语言处理能力做开发，代码如下，使用者只需要设置自己的ak和sk就可以使用。# -*- coding:utf-8 -*-
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1 一、实验过程1.1 实验目的通过这个课程项目大，期望达到以下目的：1.了解如何对 自然语言处理 的数据集进行预处理操作。2.初识自然语言数据集处理操作的步骤流程。3.进一步学习RNN循环神经网络的模型思想、网络架构和代码实现。4.学习深度学习中文本分类的任务。1.2 实验简介这个项目名称为“”，基于RNN的文本分类，并对测试集进
自然语言处理Prompt内容解读与案例注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 论文：https://arxiv.org/pdf/2111.
Go 语言笔记基本概念综述Go 语言将静态语言的安全性和高效性与动态语言的易开发性进行有机结合，达到完美平衡。设计者通过 goroutine 这种轻量级线程的概念来实现这个目标，然后通过 channel 来实现各个 goroutine 之间的通信，这个特性是 Go 语言最强有力的部分。Go 语言像其它静态语言一样执行本地代码，但它依旧运行在某种意义上的虚拟机，以此来实现高效快速的垃圾回收。「切片」
10.1自然语言理解查询数据库如果有人提出一个问题：Which country is Athens in?得到的回答应该是：Greece.这个数据可以通过数据库语言得到答案： SELECT Country FROM city_table WHERE City= 'athens' 这里有一个文法，可以把句子转换成SQL语句： >>>nltk.data.show_cfg('gr
特点展示如何使用基于 Python 的深度学习库 PyTorch 应用这些方法演示如何使用 PyTorch 构建应用程序探索计算图和监督学习范式掌握 PyTorch 优化张量操作库的基础知识概述传统的 NLP 概念和方法学习构建神经网络所涉及的基本思想使用嵌入来表示单词、句子、文档和其他特征探索序列预测并生成序列到序列模型学习构建自然语言处理生产系统的设计模式内容介绍
监督学习范式观察和目标
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2023-09-05 08:07:21
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HMM模型介绍由隐状态序列，生成可观测状态的过程。 两个基本假设：第t个隐状态只和前一时刻的t-1隐状态相关，与其他时刻的隐状态无关。在任意时刻t的观测值只依赖于当前时刻的隐状态值，和其他时刻的隐状态无关。HMM模型参数转移概率：t时刻的隐状态qi转移到t+1时刻的隐状态qj的概率。发射概率：t时刻由隐状态qj生成观测状态vk的结果。初始隐状态概率：自然语言序列中第一个字o1的实体标记是qi的概率
大家好，我是小发猫。今天又要跟大家讲故事了。 18日结束时，BERT( 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》)刷新了所有主要NLP公共号码和新闻媒体，创下了11项自然语言处理记录的新纪录，也被称为2019年最强的自然语言处理模式。 作者很早就把论文读完了，很长时间没有
文章目录5.1 概率和语言模型5.1.1 概率视角下的word2vec5.1.2 语言模型5.1.3 将CBOW模型用作语言模型的效果怎么样？5.2 RNN5.2.1 循环神经网络5.2.2 展开循环5.2.3 Backpropagation Through Time5.2.4 Truncated BPTT5.2.5 Truncated BPTT的mini-batch学习5.3 RNN的实现5.
如果你刚接触自然语言处理并对她感兴趣，最好读几本这方面的书籍，除了能让你知道自然语言处理各个领域是干什么的外，还能培养一下NLP的感觉。以下四本书是我读研期间阅读和接触过的，如果您还有好书推荐，欢迎补充。 1、 《自然语言处理综论》（Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processin
作者：李博涵1.摘要本文介绍自然语言处理领域的数据增广方法。数据增广（Data Augmentation，也有人将Data Augmentation翻译为“数据增强”，然而“数据增强”有将数据进行强化之意，而不仅是数量扩充。因此我们将其翻译为“数据增广”，单纯表示扩大数据规模。）是自动扩充训练数据的一种技术。如今深度学习取得了令人瞩目的成功，但是深度学习模型需要有大量的标注数据进行支撑。真实应用情
语料库和词汇资源1、自然语言工具包（NLTK）2、获取文本语料1.语料库古腾堡语料库网络和聊天文本布朗语料库路透社语料库就职演说语料库标注文本语料库在其他语言的语料库语料库结构载入自己的语料库2.条件频率分布理解条件频率分布使用双连词生成随机文本3、词典资源1. 词汇列表语料库（简单的词典）2. 发音的词典3. 比较词表4. 词汇工具Toolbox和Shoebox4、WordNet1. 意义和同
