前言：NLP 任务中，句法分析有两种，一种是成分句法分析，另一种是依存句法分析。句法分析不适用于之前的 NLP 任务分类体系。它的输出形式相对来说会比较不一样。成分句法分析简单来说就是找到一个句子的组成成分。我们要怎样知道一个单位是不是成分呢。这需要语言学上的方法来鉴定。一般是我们凭着直觉判断的主谓宾。每一个成分都会有一个标签，比如 deep learning 的标签是 NP，very power
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2024-01-10 12:22:28
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NLP-拼写纠错1.词典库2.生成错误单词的候选集合-编辑距离3.读取语料库4.构建语言模型-Bigram5.用户输入该错误单词的概率6.测试文本拼写纠错7.结果 1.词典库读取本地文件的词典库，存入集合（搜索时时间复杂度低）。#词典库
vocab = set([line.rstrip() for line in open('vocab.txt')])#用set效率高一些(时间复杂度)
#pri
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2023-08-04 20:29:37
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2018年新年，腾讯整出来个ai春联很吸引眼球，刚好有个需求让我看下能不能训出来个model来写出诗经一样的文风，求助了下小伙伴，直接丢过来2个github，原话是：查了一下诗经一共38000个字，应该是可以训练出一个语言模型的。只是怕机器写出来的诗一般都没灵魂。我测试了，第一个没跑通，没有时间去check，所以直接第二个效果赞赞的。只跑了4000个epoch就给出了我惊喜，结果如下：
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2024-01-15 10:44:26
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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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# NLP语句提炼指南
在自然语言处理（NLP）领域，语句提炼是一个非常重要的任务，旨在将给定文本中的主要信息提取出来。本文将指导你从零开始实现一个基本的NLP语句提炼过程，包括必要的步骤和代码示例。
## 1. 流程概述
下面是一个简单的语句提炼的流程：
| 步骤 | 描述 |
|-
在当今的技术环境中，结合自然语言处理（NLP）与SQL语句的生成与执行，成为了数据分析和自动化任务管理的关键。本文将对“nlp SQL语句”的构建与优化进行详细的记录，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案。
## 环境配置
要成功实现NLP SQL语句，需要在云端或本地环境中进行有效的配置。以下是对环境配置的思维导图，帮助理解整体框架及其功能。
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C语言是【结构化的】程序设计。包括顺序结构，选择结构，循环结构。选择结构有if switch循环结构有while for do while什么是语句呢？语句分为1，表达式的语句；2，函数调用语句；3，控制语句；4，复合语句；5，空语句。后面介绍的是控制语句：用于程序的执行流程，以实现程序的各种结构方式由特点的语句定义字符组成，C语言有
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2024-06-15 14:07:38
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文章目录一、NLP常见语言模型1、词的离散表示1、One-hot编码（独热编码）2、Bag of Words（BOW，词袋模型）3、N-gram语言模型2、词的分布式表示1、共现矩阵（Co-currence Matrix）2、神经网络语言模型（Neural Network Language Model，NNLM）3、Word2Vec，GloVe，Doc2Vec，Fasttext，Elmo，Ber
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2023-07-31 21:15:29
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PT之BERT：基于torch框架(特征编码+BERT作为文本编码器+分类器)针对UCI新闻数据集利用Transformer-BERT算法(模型实时保存)实现新闻文本多分类案例目录基于torch框架(特征编码+BERT作为文本编码器+分类器)针对UCI新闻数据集利用Transformer-BERT算法(模型实时保存)实现新闻文本多分类# 1、定义数据集# 2、数据预处理2.1、筛选特征：数据集包含
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2023-10-29 08:13:56
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# 自然语言处理(NLP)生成SQL语句
在数据处理和数据库查询中，SQL语句是一种广泛应用的语言，用于从数据库中检索数据、更新数据以及进行各种操作。而自然语言处理(NLP)技术则可以帮助我们将自然语言转换成SQL语句，使得用户可以用自然语言而不是SQL语句来查询数据库。本文将介绍如何使用NLP技术生成SQL语句，并提供相应的代码示例。
## NLP生成SQL语句的原理
NLP生成SQL语句
原创
2024-05-10 07:16:22
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# NLP语句间隔符
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向，旨在让计算机能够理解和处理人类语言。在NLP中，语句是基本的语言单位，为了更好地处理和分析语句，我们需要一种方式来将不同的语句进行分隔。本文将介绍一种常见的NLP语句间隔符，并提供代码示例。
## NLP语句间隔符的重要性
在NLP任务中，如文本分类、情感
原创
2024-01-11 11:10:55
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文章目录139. 单词拆分题目解题思路代码实现实现结果总结 139. 单词拆分题目来源：力扣（LeetCode）https://leetcode-cn.com/problems/word-break题目给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict，判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。说明：拆分时可以重复使用字典中的单词。你可以假设字典中没有重复的
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2024-10-18 15:08:03
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在机器学习和自然语言处理（NLP）的领域，提取相似语句是一个重要的研究方向，尤其是在信息检索、文本挖掘和文档总结等业务场景中。为了解决“nlp提取相似语句”问题，下面我将详细阐述我的探讨和实现过程，涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用等内容。
### 背景定位
在现代企业中，信息的海量和复杂度日益增加，如何从中高效提取有用信息是我们面临的重大挑战。相似语句提取不仅能帮
nlp 自然语言处理个体间的相似程度 一般用余弦相似度 个体间的相似程度 一般用余弦相似度表示cosA=a·b/|a|·|b|得到了文本相似度计算的处理流程是:– 找出两篇文章的关键词；– 每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频– 生成两篇文章各自的词频向量；– 计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。词频——TF（Term Frequency）•
“开发语言有复杂度吗？有吗？有吗？有吗～～～～～算法和设计才有复杂度，语言本身没有任何问题，从语言上找问题那只能说明你是黔驴技穷了，到处抓救命稻草而已。”于是招来了不少非议，在这里说一下自己对这个所谓“语言复杂度”的真实看法：首先语言的复杂度应该用什么衡量？ 1.学习入手的难易度？明显没什么人会使用这个来作为度量，而目前本人使用过几种开发语言，学习第一门开发语言
目录 使用simhash计算文本相似度 汉明距离计算 在IDEA里gradle配置和使用 建议：转用maven的项目使用pom.xml文件 在IDEA里gradle配置和使用，一般别使用同步gra
原创
2022-09-21 13:12:04
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C语言中判断与循环的用法判断循环 判断一 ： 什么是判断？根据比较的结果，决定做，还是不做某些动作，这个过程就要用到if语句。一个基本的if语句的开头需要关键字if，跟上后一个小括号（），括号里是一个表示条件的逻辑表达式，然后是一对大括号“{}”之间的条件语句。如果表示条件的逻辑表达式结果为true，那么就执行后面大括号“{}”里面的语句，否则这些语句不执行，而继续执行下面的其他语句。例如：#i
# 按词性语句缩减 NLP
## 介绍
在自然语言处理（NLP）中，有时我们需要对文本进行缩减，只保留特定词性的单词或短语。例如，我们可能只对名词、动词或形容词感兴趣，并希望过滤掉其他词性的单词。在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 中的 NLP 库来实现按词性语句缩减。
## 流程图
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flowchart TD
A[输入文本]
B[分词]
原创
2023-12-24 06:30:56
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CNN卷积神经网络的核心当然是卷积存在着一个个填充着数字的小方格，他们被称之为卷积核词向量模型word2vec自然语言处理-词向量模型如何将文本向量化看词频和总体的个数和整体的关系改变顺序不应该改变词频让计算机更好的认识文本词相近应该再向量上的表达应该是相同的学习顺序先学习神经网络再了解词向量模型如何实现文本向量化相近的词应该表达的是相同的含义一些小点在描述一个东西的时候应该要考虑多重的因素应该从
在程序开发过程当中，程序员会经常做着重复性的工作，最常见的是访问数据库，程序员要经常编写增、删、改、分页之类的操作。为了避免这个问题，我们可以编写一个适合于自己使用的代码生成器。当然，像这样的代码生成器网上也已经有免费版本的了，功能也很强大，如Codematic，但并不一定适合你或你的团队。为了达到要求，我自己也写了一个代码生成器，实现起来也是很简单的，
