展开全部分词就是32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333431343131具有动词及形容词二者特征的词。尤指以-ing或-ed、-d、-t、-en或-n结尾的英语动词性形容词，具有形容词功能。同时又表现各种动词性特点，如时态、语态、带状语性修饰语的性能及带宾词的性能。分词分为现在分词和过去分词两种，是一种非谓语动词形式。现在分词和过去分词主
1.现在分词与过去分词的区别： 表示情感的及物动词如excite, discourage, disappoint, encourage, inspire, interest, move, please, puzzle, surprise, worry等，其分词常加上后缀-ing或-ed转化为分词（也可称为形容词），用作表、定、状或补语。在这种情况下，分词主要体现
BLEU：找出输出句子与参考句子之间的 n 元语法重叠部分并对（比参考句子）更短的输出句子施以惩罚的评价方法NIST：它基于 n 元语法的稀缺性对其进行加权。这就意味着对某个稀缺 n 元语法的正确匹配能提高的分数，要多于对某个常见的 n 元语法的正确匹配。（http://www.mt-archive.info/HLT-2002-Doddington.pdf）ROUGE：它对 BLEU 进行了修改，
参考以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（可能需要预先安装numpy）pip install nltk 安装语料库
简介分词是NLP的基本功能之一，现在发展比较成熟了，目前比较热门的分词工具有jieba，snownlp，pkuseg等等。分词工具的使用是比较简单的，具体查询相应的github项目即可，上面有比较好的示例。本文我们主要讲解一下分词的相关算法：前向最大匹配，后向最大匹配，语言模型，维特比算法等。现分别讲解如下。前向最大匹配算法一句话总结：根据参数最大匹配长度max_len，获取一句话中的最大匹配长度
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2023-05-26 16:17:52
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NLP是什么而在计算机领域， NLP（Natural Language Processing），也就是人们常说的「自然语言处理」，就是研究如何让计算机读懂人类语言。这包括，既要能让计算机理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的深层的意图、思想等。 所以，这项技术往往体现了人工智能的最高任务与境界，也就是说，只有当计算机具备了理解自然语言的能力时，机器才算实现了真
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2023-06-01 15:48:15
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中文分词是将一段文本拆分为一系列单词的过程，这些单词顺序拼接后等于原文本。词典分词是最简单、最为常见的分词算法，仅需一部词典和一套查询词典规则即可。常用的规则词典有正向最长匹配、逆向最长匹配和双向最长匹配，它们都基于完全切分过程。1.完全切分 完全切分指的是，找出一段文本中所有单词。这并不是标准意义上的分词，有些人将这个过程称为分词，其实并不准确。 不考虑效率的话，朴素的完全切分算法其实非
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2023-07-31 17:31:44
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自然语言处理(NLP)是人工智能领域一个十分重要的研究方向。NLP研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论与方法。本文整理了NLP领域常用的16个术语，希望可以帮助大家更好地理解这门学科。1.自然语言处理(NLP)自然语言处理，简单来说就是构建人与机器之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。自然语言处理有两大核心任务：自然语言理解(NLU)与自然语言生成(NLG)。2.Attent
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2023-08-07 19:45:48
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NLP（自然语言处理），对于它来说，如何有效地编码一段文本，是它首先要考虑的问题。而在编码文本之前，要先把它切割成小块，这些小块叫做 tokens，这个过程叫做分词（tokenization）。所谓“千里之行，始于足下”，分词算法是NLP的起点，下面这一类算法做个总结。单词、字符与子单词第一个想法，可以以单词为单位进行切割，每个单词都是一个 token，这个想法叫做 Word Tokenizati
第三方支付公司的线下支付手段便是随处可见的终端。现在称之为POS（Point of Sales）也称之为刷卡机 简称POS终端，终端通过电话线拨号的方式将信息首先发送到银联的平台，银联平台识别相关信息之后会将扣款信息发送到发卡银行，经发卡银行确认之后，再回发信息至银联平台，银联确认之后，会再将已处理的信息发送至前置终端，终端收到确认后的信息，然后打印单据。移动POS终端，原理一样，其信息
基于NLP自然语言以token单位的chatgpt计费方式和收费标准最佳回答：ChatGPT3.5收费的单位，是“$0.002 per 1k tokens”，每1000个tokens需要花费0.002美元。ChatGPT4.0收费的单位，是“$0.003-0.006 1k tokens”，每1000个tokens需要花费0.002-0.006美元。这个token是什么意思呢？在自然语言处理(NLP
一、基本概念自然语言处理（NLP）是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。自然语言处理的工作原理是先接收到通过人类使用演变而来的自然语言；再转译成自然语言，这通常是通过基于概率的算法进行转变的；最后再分析自然语言并输出最终结果。NLP就是利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术，对自然语
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2023-07-08 11:42:00
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1.什么是NLP？ NLP=NLU（natural language understanding 通过文本来理解意思）+NLG(natural language generation 通过语义来生成文本)2.NLP与计算机视觉相比较？ NLP相对于计算机视觉的处理来说难度较大，主要表现在： 我们看文本的时候是想知道文本背后的意思，一句话在不同的场景下可能有不同的意思，而图片是所见即所得。3.NLP
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2023-08-04 11:51:25
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# NLP和CV：理解自然语言处理与计算机视觉
在人工智能领域，NLP和CV是两个备受关注的子领域。NLP表示“自然语言处理”（Natural Language Processing），而CV则代表“计算机视觉”（Computer Vision）。这两个领域虽然各自独立，但都为我们提供了处理和理解数据的新方式。在这篇文章中，我们将深入探讨这两个领域的基本概念，技术应用，并提供一些代码示例，帮助你
NLP-分词综述一、什么是分词？二、为什么要分词1、将复杂问题转化为数学问题2. 词是⼀个⽐较合适的粒度3. 深度学习时代，部分任务中也可以「分字」三、中英⽂分词的3个典型区别1.分词⽅式不同，中⽂更难2.英⽂单词有多种形态3.中⽂分词需要考虑粒度问题四、中⽂分词的3⼤难点五、3种典型的分词⽅法六、分词⼯具1.中文分词⼯具2.英文分词⼯具 一、什么是分词？分词是 ⾃然语⾔理解 - NLP 的重要
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2023-07-31 22:30:27
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自从开始使用Python做深度学习的相关项目时，大部分时候或者说基本都是在研究图像处理与分析方面，但是找工作反而碰到了很多关于自然语言处理（natural language processing： NLP）的问题，所以决定花点时间学习并且写下来，希望那些跟我一样同时在学习NLP的朋友能有一些帮助，学习过程中以英文为文本标准，后期会尝试用中文，并且将相关的信息补进来博客文章中。刚开始学习哪里讲得不好
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2023-10-19 22:51:43
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从预训练-微调(Pre-train Fine-tune)范式说起预训练-微调范式就是预训练好一个初始模型，后续根据具体的下游任务来对初始模型进行微调。预训练-微调范式存在的问题是: ①预训练模型有可能会过拟合；②如果微调数据不足，微调的效果就不好；③微调后的模型有可能连用来预训练任务都无法执行。预训练-微调范式预训练出来的模型需要去迎合下游任务，i.e. 要根据具体的下游任务微调模型参数，如②所说
接文章《NLP系列文章（一）——按照学习思路整理发展史》《NLP系列文章（二）——NLP领域任务分类、NNLM语言模型》《NLP系列文章（三）——word embedding》继续讲述NLP预训练的那些事 ELMO是“Embedding from Language Models”的简称，论文《Deep contextualized word representation》。 在此之前的W
建立全文索引中有两项非常重要，一个是如何对文本进行分词，一是建立索引的数据结构。分词的方法基本上是二元分词法、最大匹配法和统计方法。索引的数据结构基本上采用倒排索引的结构。 分词的好坏关系到查询的准确程度和生成的索引的大小。在中文分词发展中，早期经常使用分词方式是二元分词法，该方法的基本原理 是将包含中文的句子进行二元分割，不考虑单词含义，只对二元单词进行索引。因此该方法所分出的单词数量较多，
众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也
