# Java NLP 学习过程
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个重要领域，涉及到人机语言的理解与生成。对于一名刚刚入行的开发者来说，学习 Java 中的 NLP 技术将是一个充满挑战与回报的过程。下面，我们将逐步展示学习的流程，并附上具体的代码示例和详细的注释。
## 学习流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 Java 开发环
如何从零开始学Java语言？有没有什么方法推荐？信息科技必将是未来的潮流，Java语言必将在时代的进步中发挥不可估量的作用。作为一名初学者，掌握好一门实用而且有良好应用前景的技术是十分有必要的。多年Java教育经验事实表明，底子差，没有基础的专科生只要方法得当，依然有机会学习好Java编程。下面是总结出来的几点学习Java的方法，供大家参考。 1.理解Java思想 Java是一
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2023-10-18 20:36:51
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项目地址git@github.com:graykode/nlp-tutorial.gitNNLM首先看数据是个啥 sentences = ["i like dog", "i love coffee", "i hate milk"]目的, 用 i like 预测 dog , 用i love 预测 coffe其实就是语言模型(下式为n-gram)$P^(wt∣w1t−1)≈P^(wt∣wt−n+1t−1)\hat{P}\left(w_{t} \mid w_{1}^{t-1}\right)
原创
2021-08-04 09:55:14
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# NLP 学习指南
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学和人工智能的一个重要领域，致力于帮助计算机理解、解释和生成自然语言。随着大数据和机器学习的发展，NLP的应用愈发广泛，从机器翻译、情感分析到智能问答系统，处处都可见其身影。本篇文章将对NLP的基本概念、关键技术及其应用进行介绍，并通过简单的代码示例加深理解。
## 1. NLP的基
「Huggingface NLP笔记系列-第7集」 最近跟着Huggingface上的NLP tutorial走了一遍，惊叹居然有如此好的讲解Transformers系列的NLP教程，于是决定记录一下学习的过程，分享我的笔记，可以算是官方教程的精简+注解版。但最推荐的，还是直接跟着官方教程来一遍，真是一种享受。使用Trainer API来微调模型1. 数据集准备和预处理：这部分就是回顾上一集的内容
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2023-09-14 12:06:14
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一 入门课程网上的《中文自然语言处理入门实战》为基础。作为一个小白，看不懂术语，更看不懂论文。怎么给自己科普下入门知识。二 中文自然语言处理的完整机器处理流程这篇值得学习，看完了起码知道整个处理流程的全貌：.语料清洗（如果原始数据是HTML，获取文本内容也是清洗一部分）分词：这个好理解，词语是是处理流程的最小粒度。是基础。 ansj,hanlp,jieba&nbs
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2023-10-24 17:19:24
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通常而言，绝大部分 NLP 问题可以归入以下四类任务中：第一类是序列标注，这是最典型的 NLP 任务，比如中文分词，词性标注，命名实体识别，语义角色标注等都可以归入这一类问题，它的特点是句子中每个单词要求模型根据上下文都要给出一个分类类别。第二类是分类任务，比如我们常见的文本分类，情感计算等都可以归入这一类。它的特点是不管文章有多长，总体给出一个分类类别即可。第三类任务是句子关系判断，比如 Ent
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2023-12-31 09:02:54
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一、python xx.py二、字符串可以与数字相乘 str = "abc"
msg = str*3
print(msg)
# 结果：abcabcabc 三、换行用三个单引号 '''第一行
第二行
第三行
''' 四、输入 name = input("请输入用户名：")
print(name) 五、单判断使用 if():
...
else:
... &n
我跟几位BAT老哥聊了下NLP全路径学习的事情，总结出以下内容，包含：学习NLP需要具备哪些基础NLP全路径各任务学习的项目01学习NLP需要具备的基础01机器学习熟悉简
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2022-06-21 17:49:17
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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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初识自然语言处理（NLP）本次主要内容: 1、解释自然语言处理的目标和应用。 2、描述自然语言处理的挑战。 该模块为深度学习和自然语言处理奠定了基础。不过，在开始之前，请确保您有所需的背景知识。这是一个高级主题，本模块假设您对机器学习词汇有基本的理解，有一些Python方面的经验，至少有一些处理机器学习数据和算法的实际经验。如果您还没有这方面的背景知识，您可以使用以下资源来快速了解情况。什么
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2023-08-21 23:46:00
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文章目录NLP项目流程 Pipeline分词最大匹配语义理解维特比算法拼写纠错去除停用词Stemming： one way to normalize文本表示One-hot 表示文本相似度TF-IDF词向量语言模型UnigramEvaluation of Lauguage ModelSmoothingLearnningLearnning NLP项目流程 Pipeline分词基于匹配规则–最大匹配基
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2023-10-10 15:21:50
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NLP是神经语言程序学（Neuro-Linguistic Programming）的英文缩写。在香港有意译为【身心语法程式学】。N（Neuro）指的是神经系统，包括大脑和思维过程。L（Linguistic）指的是语言，更准确地说是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。P（Programming）指的是产生某种后果而要执行的一套具体指令。NLP即指我们思维上及行为上的习惯，就如同电脑中的程序，可以透过
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2018-05-29 17:36:00
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知识抽取过程代码NlP是一个非常有趣的领域，它的基本目标是从非结构化的数据中提取出有用的信息。这一过程一般包括几个重要的步骤：环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦以及生态集成。在本文中，我们将详细探讨这些步骤。
## 环境配置
首先，配置一个良好的环境是实现知识抽取过程的关键。您需要安装一些必要的库和工具，同时确保您的环境兼容。
```mermaid
mindmap
root
# NLP 对比学习流程
NLP（自然语言处理）对比学习是一种常见的文本分类任务，通过比较两个文本之间的相似度来判断它们的语义关系。在这篇文章中，我将向你介绍 NLP 对比学习的流程，并指导你在每个步骤中使用相应的代码。
## 流程概述
下表展示了完成 NLP 对比学习任务的主要步骤及相应的代码：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 数
原创
2023-07-21 22:53:25
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# 对比学习NLP
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能的交叉领域，涉及了从计算机理解和处理人类语言的各个方面。近年来，NLP取得了重要的突破，其中对比学习（Contrastive Learning）在NLP领域的应用也引起了广泛关注。
对比学习是指通过学习样本和其不同的对立样本之间的差异来提高模型性能。在NLP中，对比学习被广泛
原创
2023-08-01 00:09:29
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NLPL学习笔记gensim-word2vec训练from gensim.models import Word2Ve
原创
2022-08-24 17:07:33
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# 深度学习NLP实现流程
## 1. 数据准备
在开始实现深度学习NLP之前，我们需要准备好相应的数据集。这个数据集可以是文本数据，如语料库、新闻文章等。首先，我们需要对文本进行清洗和预处理，包括去除停用词，分词，转换成数字等。
## 2. 构建词向量模型
在深度学习NLP中，我们通常使用词向量（Word Embedding）来表示文本数据。使用词向量模型能够更好地捕捉单词之间的语义关系。有
原创
2023-08-02 10:06:21
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常见任务：文本分类、文本翻译、文本匹配、实体抽取、关系抽取、文本检索！你需要明确具
原创
2023-03-11 07:13:16
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# 学习NLP的路径
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机与人类语言之间的桥梁，作为刚入行的小白，学习NLP可以分为几个重要的步骤。本文将帮助你建立清晰的学习路径，并提供一些必要的代码示例。
## 学习路径概述
以下是学习NLP的主要步骤：
| 步骤 | 描述
