还是先来抄一段NLP第四条：四，只有感官经验塑造出来的世界，没有绝对的真实世界 每个人运用自己的感觉器官把资料摄入（摄入过程），由于感官运用是主观地有选择性的，因此不能，亦不需要把所有资料捕获。 摄入的资料经由我们的信念，价值观和规条过滤而决议其意义，亦因此能存储在脑中（编码过程） 。我们的信念，价值观和规条是主观形成的，故此，过滤出来的意义也是主观的
转载
2024-06-12 17:36:12
32阅读
1. Attention机制由来编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果。这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示，对于长度较短的输入序列而言，该模型能够学习出对应合理的向量表示。然而，这种模型存在的问题在于：当输入序列非常长时，模型难以学到合理的向量表示。 使用传统编码器-解码器的RNN模型先用一些LSTM单元来对输入序
基于规则的方法
这些方法成功关键取决于将陈述句转换到疑问句的规则设计得是否足够好，而转化规则通常需要设计者具有深层的语言知识。为了改进纯基于规则的系统，2010 年，Heilman 等人引入了一种冗余问题生成和排序的方法，该方法使用基于规则的方法从输入语句生成多个问题，然后使用监督学习的方法，利用术语抽取以及浅层语义分析对它们进行排序，仅仅保留排名靠前的问题，由此生成的问题相较于
转载
2023-11-13 15:45:11
115阅读
基于规则的 NLP 模型是处理自然语言中的一种重要技术，通过定义一系列语法和语义规则，可以实现对特定领域和任务的文本分析。接下来，我们将详细说明如何解决基于规则的 NLP 模型问题的整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和迁移指南。
首先进行环境预检，确保我们的开发与运行环境兼容。这可以通过四象限图进行可视化，展示不同环境下的兼容性分析。
```mermaid
quad
摘要本文的目的是为使用和实行Microsoft的组件对象模型(COM)提供迅捷的参考。读者若想更好的理解什么是COM，以及隐藏在它的设计及体系中的动机，应该阅读开始的两章。它们是关于组件对象模型的技术说明书(MSDN库，技术说明书)。第一章是简要介绍，而第二章是提供了一个彻底的综述。此处的信息都来自于COM的技术说明书。规则1：必须实现Iunknown如果一个对象没有至少实现一个最小程度为IUnk
以NLTK为基础配合讲解自然语言处理的原理http://www.nltk.org/ Python上著名的自然语⾔处理库 自带语料库，词性分类库 自带分类，分词，等功能 强⼤的社区⽀持 还有N多的简单版wrapper，如 TextBlobNLTK安装# Mac/Unix
sudo pip install -U nltk
# 顺便便还可以装个Numpy
sudo pip install -U
转载
2024-06-08 11:06:04
37阅读
翻译：taowen本文是XML Europe 2002会议上的一次tutorial的记录。详细讲述了各种用来定义xml的结构应该是这样的schema语言的特点以及用处。我将文章译成了三部分，这是第一部分，讲述基于规则的schema如何规范XML。1. 简介What is a XML schema language?什么是 XML schema 语言？I will insist more on th
转载
2024-03-11 17:09:28
62阅读
制作深度学习数据集通常涉及数据的采集、标注和预处理等步骤。以下是一些可用于制作和处理深度学习数据集的软件工具，以及它们的详细介绍：数据采集和生成Web爬虫工具 (如 Scrapy, Beautiful Soup)描述：这些工具可以帮助你从网上自动抓取和下载数据，例如图片、文本或视频。特点：自动化数据采集、灵活的数据提取、支持多种输出格式。OpenAI Gym描述：OpenAI Gym提供
javaScript的基本规范和常识1.//单行/**/多行注释2.语句结束使用分号结尾。3.JavaScript是区分大小写的，变量和函数都是区别大小写的。4.javascript标识符，所谓标识符就是变量 函数 属性的名字，或者函数里面的参数，这都是称之为标识符标识符铭文规定：字母数字下划线或者是$ 不能以数字开头，不能使用关键字或者保留字做标识符，保留字符就是指的特殊的 比如说if top之
转载
2024-05-31 06:43:32
28阅读
一，SQL简介英文：Structured Query Language，简称 SQL 结构化查询语言，一门操作关系型数据库的编程语言定义操作所有关系型数据库的统一标准对于同一个需求，每一种数据库操作的方式可能会存在一些不一样的地方，我们称为“方言”二，通用语法注释单行注释: -- 注释内容 或 #注释内容(MySQL 特有)注意：使用-- 添加单行注释时，--后面一定要加空格，而#没有要求。&nb
转载
2024-02-19 00:20:02
160阅读
baseline:1、word2vector:Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space(基于向量空间中词表示的有效估计)2、glove:GloVe: Global Vectors for Word Representation(基于全局信息的单词向量表示)EMNLP20143、char_embedding(c2w):F
转载
2023-07-26 22:47:38
57阅读
摘要：本文系统介绍了分类与生成任务中的常用评估指标。分类任务中，准确率适用于均衡数据，精确率/召回率/F1更适合不平衡
当你的客户遍布全球，该如何冲破语言阻碍呢？即便借助机器翻译实现本地化，又该如何充分降本增效呢？今天，我们就“全球化企业应该如何选择机器翻译解决方案”这一话题进行一些探讨。早在上个世纪三四十年代，对这两个问题有所思考的科学家们就开始将机器翻译作为研究课题了。到如今，这项技术逐步成熟，应用也越加广泛，各类机翻软件、设备层出不穷。面对这种“乱花渐欲迷人眼”的势头，你的公司该如何挑选最合适的机翻解决方案？
转载
2024-04-15 20:47:42
32阅读
# 语法重音在自然语言处理中的应用
## 引言
在日常交流中，语音的重音会影响句子的意思。同样，在自然语言处理（NLP）领域，理解和应用语法重音变得越来越重要。本文将探讨什么是语法重音、它在NLP中的应用，以及如何通过代码实现简单的语法重音识别。
## 什么是语法重音？
语法重音是指在句子中，特定的词汇或短语由于其重要性或特殊性而被强调的现象。重音可以帮助听众理解句子的重点。例如，在句子“
原创
2024-09-12 05:13:13
20阅读
上面我们把文法G［S］的句型定义为能从S推导出来的符号串。现在，我们要引入一个重要的工具——语法树或推导树，借助于它，可更直观和更清晰地描述一个句型或句子的语法结构。我们这里所说的“树”，是指由若干个结点所组成的有限集，在两结点之间，用一条有向边加以连接 (如○m→○n，通常我们把结点m称为结点n的直接前驱或父结点；而将结点n称为结点m的直接后继或子结点)，且具有如下的性质：(1) 在这组结点中，
命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）与自动分词，词性标注一样，命名实体识别也是自然语言处理中的一
原创
2023-02-06 16:22:17
585阅读
编码器部分注意力机制: [重点复习]注意力: 快速聚焦, 进行事务的判别的过程注意力机制: 就是将注意力计算规则融入到网络中,然进行使用的过程, 就是注意力机制, 如果QKV都是相等的, 则是自注意力机制多头注意力机制:[重点复习]多头: 其实就是将最后一个维度[词嵌入维度]进行分割, , 每个维度进入注意力机制进行特征提取/语义提取的过程作用: 为了使咱们的语句或是词汇有更多元 化的表示/表达c
转载
2023-07-03 13:27:16
81阅读
1. 分词文本需要经过处理，成为计算机理解的语言。
对于中文文本首先需要分词。如：“安全的出行环境”分词后为“安全 的 出行 环境”。（同时也应使用停用词表，罕见词表对分词结果进行过滤）
但是这样处理后会忽略词序，造成信息的损失。所以也可以使用N-gram，可以保留一定的词序，一般为2-gram。如上一句话可以变为“安全的 的出行 出行环境”2. 向量化主要介绍静态词向量，主要有：one-hot，
转载
2024-01-30 17:00:16
66阅读
NLP论文（情感分析）：《Aspect Based Sentiment Analysis with Self-Attention and Gated Convolutional Networks》 笔记论文介绍模型结构文章翻译AbstractV. CONCLUSION相关视频相关的笔记相关代码pytorchtensorflowkeraspytorch API:tensorflow API 论文N
转载
2023-11-16 21:13:02
48阅读
1 自然语言nlp都可以做什么1.1. 元素分析词法分析（Lexical Analysis）：对自然语言进行词汇层面的分析，是NLP基础性工作 分词（Word Segmentation/Tokenization）：对没有明显边界的文本进行切分，得到词序列 新词发现（New Words Identification）：找出文本中具有新形势、新意义或是新用法的词 形态分析（Morphological
转载
2023-08-31 07:18:07
219阅读
