结束了中文分词工具的安装、使用及在线测试，开启中文词性标注在线测试之旅，一般来说，中文分词工具大多数都附带词性标注功能的，这里测试了之前在AINLP公众号上线的8款中文分词模块或者工具，发现它们都是支持中文词性标注的，这里面唯一的区别，就是各自用的词性标注集可能有不同： 以下逐一介绍这八个工具的中文词性标注功能的使用方法，至于安装，这里简要介绍，或者可以参考之前这篇文章：Python中
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2023-12-13 23:37:49
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一、企业应用：合同智能管理结合NLP和OCR技术，企业可以构建智能化的合同管理系统，实现合同的自动化审查、风险评估和知识抽取。这样的系统不仅能够提高合同处理的效率，还能够降低人为错误，加强风险控制。 例如，思通数科AI开放平台提供的合同智能处理服务，依托OCR、NLP和知识图谱等技术，为企业提供交易签订、合同审查、合同归档管理等全流程的智能化解决方案。企业合同管理作为商业活动中的关键环节，传统的合
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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5. 感知机分类与序列标注第4章我们利用隐马尔可夫模型实现了第一个基于序列标注的中文分词器，然而效果并不理想。事实上，隐马尔可夫模型假设人们说的话仅仅取决于一个隐藏的{B.M,E,S序列，这个假设太单纯了，不符合语言规律。语言不是由这么简单的标签序列生成，语言含有更多特征，而隐马弥可夫模型没有捕捉到。隐马弥可夫模型能捕捉的特征仅限于两种: 其一，前一个标签是什么；其二，当前字符是什么。为了利用更多
本文探讨以不同的方式给文本自动添加词性标记。首先加载要使用的数据。import nltk
from nltk.corpus import brown
brown_tagged_sents = brown.tagged_sents(categories='news')
brown_sents = brown.sents(categories='news')1、默认标注器最简单的标注器是为每个标识符
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2024-05-30 20:40:23
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注：本文选自人民邮电出版社出版的《PyTorch自然语言处理入门与实战》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。 处理中文与英文的一个显著区别是中文的词之间缺乏明确的分隔符。分词是中文自然语言处理中的一个重要问题，但是分词本身也是困难的，同样面临着自然语言处理的基本问题，如歧义、未识别词等。 本内容主要涉及的知识点有
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2024-01-31 21:15:00
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译者 | Arno【导读】：本文介绍了最先进的自然语言处理库——PyTorch-Transformers。 概览我们在本文中将介绍最新且最先进的的NLP库：PyTorch-Transformers我们还将在Python中使用PyTorch-Transformers实现流行的NLP模型(如谷歌的BERT和OpenAI的GPT-2) !正如我们所知，这有可
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2024-05-06 07:43:10
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自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避开了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础入门。本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书
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2024-04-07 20:33:18
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全文共2448字，预计学习时长7分钟图源：unsplash 当谈到学习方法时，我们常常会提到教程、博客文章、在线课程等等，书本有时会被忽略了。即使你是在找一本关于某个主题的书，你也会很快发现这样的书太多了，无法快速判断哪一本最适合自己。 为了帮助你解决问题，我帮你选择5本关于自然语言处理的书，不像其他的书单，除了第一本之外，这些书都不是免费的，但事实证明它们是值得投资的，希望能
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2023-10-01 16:04:37
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自然语言处理的库非常多，下面列举一些对Python友好，简单易用，轻量，功能又全的库。1 中文中文自然语言处理工具评测：https://github.com/mylovelybaby/chinese-nlp-toolkit-testawesome: https://github.com/crownpku/Awesome-Chinese-NLPHanlp地址：https://github.
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2023-12-11 22:13:06
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自己写的可能有的不对的地方欢迎指正，法国的老师让我看完这个本书。还是比较累的。。Unit.22.>>>from nltk.corpus importgutengberg>>>len('austen-persuasion.txt')>>>Len(set('austen-persuasion.txt'))3、>>> from nl
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2024-02-02 10:34:06
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利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要，人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容，这不仅大大节省时间，更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力，已不能满足日益增长的信息需求，因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来，自动摘要、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。自动摘要（Automatic Summarization）的方法主要有两种：Ex
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2023-08-09 15:35:07
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1.自然语言工具包（NLTK）NLTK 创建于2001 年，最初是宾州大学计算机与信息科学系计算语言学课程的一部分。从那以后，在数十名贡献者的帮助下不断发展壮大。如今，它已被几十所大学的课程所采纳，并作为许多研究项目的基础。表P -2 列出了NLTK 的一些最重要的模块。 这本书提供自然语言处理领域非常方便的入门指南。它可以用来自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，或是人
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2024-04-25 16:08:29
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ChatGPT是一个基于GPT-3.5架构的自然语言处理工具，它具有文本生成、文本分类、对话生成等多种能力。作为一种强大的自然语言处理工具，ChatGPT可以应用于智能客服、智能问答、内容创作等多个领域。如果您对ChatGPT感兴趣，可以通过关注本公众号了解更多信息，并体验基于ChatGPT的小程序提供的智能聊天和问答服务。
大家好，今天我们来聊一下Ch
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2023-12-03 22:17:09
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HanLP方法封装类： 1. # -*- coding:utf-8 -*-
2. # Filename: main.py
3.
4.from jpype import *
5.
5.startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=C:\hanlp\hanlp-1.3.2.jar;C:\hanlp", "-Xms1g", "-Xmx1g"
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2024-05-10 23:21:08
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Python以其清晰简洁的语法、易用和可扩展性以及丰富庞大的库深受广大开发者喜爱。其内置的非常强大的机器学习代码库和数学库，使Python理所当然成为自然语言处理的开发利器。 那么使用Python进行自然语言处理，要是不知道这8个工具就真的Out了。 NLTK NLTK是使用Python处理语言数据的领先平台。它为像WordNet这样的词汇资源
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2023-07-12 21:48:54
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英文资料： http://github.com/lovesoft5/ml一、自然语言处理概述 1）自然语言处理：利用计算机为工具，对书面实行或者口头形式进行各种各样的处理和加工的技术，是研究人与人交际中以及人与计算机交际中的演员问题的一门学科，是人工智能的主要内容。&n
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2023-07-03 17:02:38
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-NLP(自然语言处理)开发 什么是NLP ?自然语言处理(NLP)是关于开发能够理解人类语言的应用程序和服务。一些NLP的实际例子比如：词典翻译、聊天机器人、情绪分析等。以下是自然语言处理(NLP)的一些成功应用:搜索引擎：如谷歌，雅虎等。谷歌搜索引擎知道你是一个技术人员，所以它会显示与你相关的结果。像Facebook新闻这样的社交网站。news feed算法使用自然语言处理了解你的
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2023-07-06 19:31:20
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BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是由Devlin等人在2018年提出的基于深层Transformer的预训练语言模型。BERT不仅充分利用了大规模无标注文本来挖掘其中丰富的语义信息，同时还进一步加深了自然语言处理模型的深度。这一节将着重介绍BERT的建模方法，其中包括两个基本的预训练任务以及两个进阶预训练任务。
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.
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2024-04-02 11:07:11
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