golang中的基本数据类型大致有：整型、小数型、布尔型、字符型、字符串一、整型1、基本介绍简单的说，就是用于存放整数值的，比如 0, -1, 2345 等等。2、分类int 的无符号的类型： 即不区分正负数3、整型的使用细节Golang 各整数类型分：有符号和无符号，int uint 的大小和系统有关。Golang 的整型默认声明为 int 型func main() {
var i int =
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2024-01-08 17:41:18
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gse是什么？Go高性能多语言NLP和分词库, 支持英文、中文、日文等, 支持接入 elasticsearch 和 bleve Gse是结巴分词(jieba)的golang实现,并尝试添加NLP功能和更多属性特征支持普通、搜索引擎、全模式、精确模式和 HMM 模式多种分词模式支持自定义词典、embed 词典、词性标注、停用词、整理分析分词多语言支持: 英文, 中文, 日文等支持繁体字NLP 和 T
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2023-09-01 06:59:57
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# 自然语言处理（NLP）在Go语言中的应用
## 引言
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向之一。它涉及了计算机与人类语言之间的相互作用，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类语言。NLP在各个领域都有广泛的应用，如语音识别、文本分类、情感分析、机器翻译等。
Go语言（或Golang）是一种以简洁、高效和可靠
原创
2023-08-31 05:40:38
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CNN最初是用于图像分类。因为图像的分类信息往往只是体现在图像的某个局部特征上，而CNN能通过训练，去寻找这个局部特征。CNN在图像里，采用的是2D的卷积，如图所示。 NLP中，对一段文字进行分类（比如情感分析）时，和图像一样，往往是局部的几个词会体现出要表达文字的情感，因此也可以用CNN进行处理。和RNN不同，RNN适用于要根据整段话，提炼出相应的信息。因此RNN需要将这段文字进行encoder
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2023-11-02 22:29:26
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NLP（十六）轻松上手文本分类
背景介绍 文本分类是NLP中的常见的重要任务之一，它的主要功能就是将输入的文本以及文本的类别训练出一个模型，使之具有一定的泛化能力，能够对新文本进行较好地预测。它的应用很广泛，在很多领域发挥着重要作用，例如垃圾邮件过滤、舆情分析以及新闻分类等。
现阶段的文本分类模型频出，种类繁多，花样百变，既有机器学习中的朴素贝叶斯
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2023-09-14 12:26:44
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NLP——文本分类模型（一）1、引入最为自然语言处理中最为基础的任务，文本分类一直受到了很多的关注，本文主要关注在深度学习在文本分类中的应用。通过textCNN，DCNN，RCNN，HAN四种经典的文本分类模型来描述深度学习在文本分类模型中的应用。2、textCNN模型2.1 textCNN的引入目前，大多数的深度学习都是从CNN神经网络模型开始的，我们知道，CNN模型被更多的应用在了图像领域之中
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2023-10-03 21:13:37
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简要介绍im是一个即时通讯服务器，代码全部使用golang完成。主要功能1.支持tcp，websocket接入2.离线消息同步3.单用户多设备同时在线4.单聊，群聊，以及超大群聊天场景5.支持服务水平扩展gim和im有什么区别？gim可以作为一个im中台提供给业务方使用，而im可以作为以业务服务器的一个组件， 为业务服务器提供im的能力，业务服务器的user服务只需要实现user.int.prot
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2023-11-13 15:03:34
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Go 语言（Golang）进行自然语言处理（NLP）。以下是详细的环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用。通过这些步骤，我们确保读者能够顺利搭建并实现一个简单的 NLP 工具。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保系统的基本环境配置满足我们的需求。
### 前置依赖安装
1. **安装 Golang**
- 可从 [Gola
# 自然语言处理（NLP）中的分类任务
随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）已成为计算机科学和人工智能领域的重要研究方向。NLP的一个关键任务是文本分类。文本分类就是将文本数据根据特定的标准分配到一个或多个类别中的过程。本文将介绍NLP分类的基本概念，并通过代码示例为您演示如何使用Python进行文本分类。
## 文本分类的基本概念
文本分类是一种监督学习任务，其中每个输入文本
由于实验室目前研究方向偏重于NLP和知识图谱，在学习了一段时间机器学习相关内容后，也决定暂时侧重于NLP相关内容的研究。对NLP方面的相关调研工作做一个总结，顺序不分先后。这部分内容可能和笔记-深度学习场景调研有交集，在此就不重复写已有的东西。依存句法分析（Dependency Parsing，DP）、语义依存分析（Samantic Dependency Parsing，SDP）、语义角色标注（S
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2024-05-22 17:02:32
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实战:://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project一、简介：1、传统的文本分类方法：【人工特征工程+浅层分类模型】 （1）文本预处理：①（中文）文本分词正向/逆向/双向最大匹配;基于理解的句法和语义分析消歧；基于统计的互信息/CRF方法；WordEmbedding + Bi-LSTM+CRF方法去停用词：维护一个停用词表（2）特征提取特征选
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2023-07-31 22:58:47
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大家好，我是泰哥。我之前做实体标注项目使用过标注精灵、BRAT、YEDDA、DeepDive等标注工具，这些工具虽然可以满足实体标注需求，但安装过程复杂、英文界面、有时会有卡顿，对标注人员都很不友好。而我目前要做的任务需要能同时对数据进行实体标注和文本分类标注，以上提到的工具都很难满足，分开标注效率又太低。于是我找到了rasa-nlu-trainer标注工具，免费、无需安装、无需注册、操作快捷且能
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2023-09-12 23:11:21
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Datawhale 作者：陈琰钰越来越多的人选择参加算法赛事，为了提升项目实践能力，同时也希望能拿到好的成绩增加履历的丰富度。期望如此美好，现实却是：看完赛题，一点思路都木有。那么，当我们拿到一个算法赛题后，如何破题，如何找到可能的解题思路呢。本文针对NLP项目给出了4种常见的解题思路，其中包含1种基于机器学习的思路和3种基于深度学习的思路。一、数据及背景https://ti
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2024-07-31 12:17:25
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概述1 文本分类问题2 文本分类应用3 文本分类方向4 文本分类方法5 文本分类流程6 文本分类关键问题6.1 文本预处理6.1.1 中文分词6.1.2 去停用词6.1.3 词性标注6.2 文本特征工程6.2.1 基于词袋模型的特征表示6.2.2 基于embedding的特征表示6.2.3 基于NN Model抽取的特征6.2.4 基于任务本身抽取的特征6.2.5 特征融合6.2.6 主题特征参
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2023-11-10 21:40:28
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综述图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在安防、交通、互联网、医学等领域有着广泛的应用。一般来说，图像分类通过手工提取特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述，然后使用分类器判别物体类别，因此如何提取图像的特征至关重要。基于深度学习的图像分类方法，可以
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2024-03-06 11:41:28
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NLP——文本分类模型（二）在之前的文章中NLP——文本分类模型（一）中，我们具体简述了TextCNN文本分类模型，下面，我们重点介绍关于CNN应用于文本分类的另外两个常见模型DCNN模型和RCNN模型。1、DCNN(Dynamic CNN)模型1.1 模型引入在上一篇文章中，我们提到过，在TextCNN模型中，我们的具体处理方式是卷积+池化的过程，在卷积的过程中，我们定义了不同的卷积核来表示不同
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2023-11-03 09:53:31
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接上篇文章《NLP系列文章（一）——按照学习思路整理发展史》继续讲述NLP预训练的那些事 1、NLP领域任务分类 通常，NLP问题可以划分为四类任务：序列标注、分类任务、句子关系判断、生成式任务。 序列标注：典型的NLP任务，比如分词、词性标注、命名体识别、语义角色标注……，序列标注任务的特点是句子中每个单词都要求模型根据上下文给出一个分类类别。 分类任务：比如文本分类、情感计算……，分
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2023-07-31 18:35:09
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文本分类 （Text Classification 或 Text Categorization，TC）指计算机将载有信息的一篇文本映射到预先给定的某一类别或某几类别主题的过程，实现这一过程的算法模型叫做分类器。基本分类根据预定义的类别不同，文本分类分两种：二分类和多分类，多分类可以通过二分类来实现。根据文本的标注类别上来讲，文本分类又可以分为单标签和多标签，因为很多文本同时可以关联到多个
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2023-09-18 14:54:36
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NLP情绪分类是一项旨在通过自然语言处理技术分析文本中的情感倾向的任务，广泛应用于社交媒体监测、客户反馈分析等领域。随着深度学习的快速发展，NLP情绪分类的性能大幅提升，实现了从传统规则基础的分析方法转向基于大规模数据驱动的模型构建。
> **引用块**: "情绪分析是通过计算机技术识别和分类文本中所表达的情感或心情状态的过程。" — David M. S. Sutherland, 2018
1.评估分类器性能的度量 当建立好一个分类模型之后，就会考虑这个模型的性能或准确率如何，这里介绍几种分类器评估度量如下表： 假设在有标号的元组组成的训练集上使用分类器。P是正元组数，N是负元组数。度量公式准确率、识别率(TP+TN)/(P+N)错误率、误分类率(FP+FN)/(P+N)敏感度、真正例率、召回率TP/P特效型、真负例率TN/N精度TP/(TP+FP)F、F1、F分数精度和召回率的
