项目介绍文本分类是自然语言处理的应用领域之一，文本分类是很多其他任务的基本型。本项目是一个最简单的二分类问题。本项目会介绍如何将文本数据转化为数值型的特征数据（提取文本特质）。然后，使用机器学习当中的支持向量机算法，用 Python 实现对 10001 个邮件样本进行分类的任务。知识点自然语言处理基本概念支持向量机算法TF-IDF文本分类简介文本分类技术在自然语言处理领域当中，有着十分重要的地位。
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2023-09-08 10:36:30
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# NLP项目经验：构建简单的情感分析系统
自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，近年来在各个领域都获得了广泛应用。本文将通过一个简单的情感分析项目，通过具体代码示例，带领大家了解NLP项目的基本工作流程和核心概念。
## 项目背景
我们决定构建一个基于文本的情感分析系统，其目标是对用户输入的文本进行分析，并判断其情感倾向（正面、负面或中性）。本项目主要使用Python及其流行的NL
原创
2024-08-03 07:53:34
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记录下NLP任务一些经验总结。输入 1、字向量编码 2、词向量编码(如果可以根据语料自己训练) 3、位置编码，相对位置编码或者w2v思路的位置编码 4、对于字向量与词向量如果要采用相加的形式组合在一起，可以把词向量重复n词，n表示的是当前词有多少个字，可以直接保证维度一致序列标注问题 1、采用BIO做数据标注 2、半指针-半标注，分别预测开始位置与结束位置 3、多实体的可将开始位置与结束位置的so
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2023-10-26 12:23:13
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NLP项目经验写简历
在当今信息化迅速发展的时代，企业对自然语言处理（NLP）技术的需求日益增长。不论是要实现智能客服、文本推荐，还是情感分析，NLP都扮演着至关重要的角色。然而，许多从业者在撰写简历时，往往难以准确表达自己的NLP项目经验。本文将通过背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结和扩展应用这几个方面，深入探讨如何有效地展现NLP项目经验。
## 背景定位
在撰写NLP项目
文内容由学堂在线的课程助教 于延涛 整理，方便大家在数据科学学习过程中查找数据。本文内容较长，共分三部分，数据科学领域不同领域的学习者可以各取所需。 第一部分：80+国内外常用的数据集，适合中、高级的学习者；第二部分：国内外数据资源，适合初、中、高级学习者；第三部分：数据科学领域经典的参考书，适合初、中级学习者；第四部分：清华大学数据科学认证项目，适合所有数据科学爱好者。&nb
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2024-05-22 16:44:28
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## 如何统计转NLP经验：一个新手开发者的指南
作为一名新入行的小白，进入自然语言处理（NLP）领域可能会让你感到有些迷茫。统计转NLP经验的过程虽然复杂，但只要你系统地理解每一步，最终你会掌握如何将统计学的方法应用于NLP任务。本文将详细阐述这个过程，包括必要的步骤，代码示例和注释，以及如何用流程图和状态图来帮助可视化整个过程。
### 流程步骤概述
以下是统计转NLP经验的关键流程步骤
原创
2024-09-16 05:11:41
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编程语言：java三种工具的简要介绍：FudanNLPgoogle project上的介绍是：FudanNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包，也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集。FudanNLP及其包含数据集使用LGPL3.0许可证。If you're new to FudanNLP, check out the Quick Start (使用说明) page, FudanNLP
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2023-06-28 13:53:39
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# 如何实现“NLP与深度学习经验”
在这篇文章中，我将指导你如何通过实用的步骤来实现自然语言处理（NLP）与深度学习（DL）项目。我们将从零开始，逐步讲解整个流程及相应的代码实现，希望对刚入行的小白们有所帮助。
## 流程概述
实现NLP与深度学习的整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
## 实现“苏大nlp考研经验”流程
为了帮助刚入行的小白实现“苏大nlp考研经验”，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 收集数据 |
| 步骤2 | 数据预处理 |
| 步骤3 | 特征提取 |
| 步骤4 | 构建模型 |
| 步骤5 | 模型训练 |
| 步骤6 | 模型评估 |
| 步骤7 | 模型应用 |
接下来，我会
原创
2023-12-26 07:19:58
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# NLP比赛冠军经验分享
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）在近年来取得了巨大的进展，吸引了越来越多的研究者和开发者的关注。参加NLP比赛是提升自己技能的一个很好的途径，本文将分享一些NLP比赛冠军的经验，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解。
## 理解任务
首先，要在NLP比赛中取得成功，我们需要充分理解任务的要求。不同的任务可能需要不同的
原创
2023-08-02 14:09:54
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0、补充链接： NLP领域基本名词、算法 、 问答系统的常见技术 一、QA问答系统DeepLearning：
① seq2seq + attention
② transformer、bert
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2023-08-03 20:12:52
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一、NLP情绪识别入门情感倾向分析的方法主要分为两类：基于情感词典的方法； 基于机器学习的方法，如基于大规模语料库的机器学习。 前者需要用到标注好的情感词典；后者则需要大量的人工标注的语料作为训练集，通过提取文本特征，构建分类器来实现情感的分类。 情感词典的构建是情感分类的前提和基础，目前在实际使用中，可将其归为 4 类:通用情感词、程度副词、否定词、领域词。目前国内外，情感词典的构建方法主要是利
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2023-10-31 15:46:28
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项目开始阶段是一个最重要的阶段。项目经理在接手一个新项目的时候，首先要尽可能地多从各个方面了解项目的情况，如： 1.这个项目是什么项目 具体大概做什么事情，是谁提出来的，目的是解决什么问题。前期了解情况的工作越详细，后面的惊讶就越少，项目
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2024-01-15 15:40:04
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文章目录项目项目忠告数据标注算法开发效果优化算法部署硬件问题CPUGPUAI项目部署基本原则深度学习推断框架任务微服务 项目项目忠告数据标注前期一定要制定充分的标注规则数据的采集一定要具有代表性非常不建议采用自动标注的方式先训练一个初步模型，然后只让相关人员进行校对，可以保证标注效率并减少标注成本。算法开发千万不要采用规则的方式进行开发初期就要引导客户使用和购买能够支持深度学习框架的硬件算法开发
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2024-05-15 14:17:47
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简历的目的是拿到面试机会，所以要1、简历项目一、投资人用户画像，给新的项目推荐投资机构，文本的处理，文本相似问题，用tfidf和浅语义模型解决，文本检索技术，可以归类为文本检索的问题 文本预处理：中文分词，然后去除停用词、删除低频词、进行word ->id转换 可选的优化：比如用TF-IDF为词汇加上局部权重，构建TF_IDF向量 将训练文本用Dictionary转换成id表现的形式，
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2024-01-15 09:04:45
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前言经过寒暄和自我介绍之后，面试官一般会让我们介绍项目经验。对于平时不怎么发言的我们来说，如果没有准备，说起来磕磕巴巴，甚至前后矛盾与简历不匹配，这样给面试官的第一映像就非常不好了。在这场堪比找对象的战役中，第一映像的重要性，不言而喻。因此我结合自身经历给出以下建议。提前准备项目描述我在XX公司做了XX项目，主要是面向XXX的XX功能，在这个项目中，我参与了XXX模块和XX功能的开发，优化和维护，
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2024-03-12 13:17:31
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一些实用的NLP开源项目1. 综合型开源工具（1）Natural Language Toolkit (NLTK)
NLTK是用于构建Python程序以处理人类语言数据的领先平台。它为超过50个语料库和词汇资源(如WordNet)提供了易于使用的接口，以及一套用于分类、标记化、词干、标记、解析和语义推理的文本处理库，用于工业强度NLP库的包装器，以及一个活跃的讨论论坛。由于介绍了编程基础知识
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2023-05-26 01:53:35
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目录实验目的实验内容实验过程结果展示全部代码 实验目的使用免费的中文分词语料库，如人民日报语料库PKU，使用语料库中的常见词编写一个句子，使用二元语法（即每个词只与和它相邻的前一个词有关）在语料库中对句子中的词进行词频统计，输出句子的出现概率。实验内容对给定的pku_training.txt语料库处理，构建一个二元语言模型，二元语言模型是指当前词语出现的概率只与前一个词有关 对语料首先进行处理，
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2023-12-18 21:01:30
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自然语言处理知识工程是源于专家系统建造而形成的一个研究领域，目前已经成为一个跨学科的综合学科。其主要研究领域有软计算、自然语言处理、逻辑与推理等[1]。本文主要聚焦自然语言处理领域进行相关介绍说明。一、自然语言处理概述 自然语言处理简称NLP，它是一门融语言学、计算机科学、艺术学于一体的科学。因此，它与语言学的研究有着非常密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理的研究对象并不是日常中的自然语言，
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2023-10-12 17:46:12
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# NLP真实工作经验分享
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一个重要的分支。它涉及识别、理解和生成人类语言的任务。NLP可以应用于各种场景，如文本分类、情感分析、机器翻译等。本文将分享我在NLP领域的一些实际工作经验，并附上相应的代码示例。
## 文本分类
文本分类是NLP中的一个重要任务。它旨在将给定的文本分为不同的类别。在实际
原创
2023-11-21 12:12:11
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