前言：21年广州荔湾区成了疫情灾区，很多人都没有工作，被居家隔离，感染病毒概率死亡率是0.005%，没有工作死亡率是100%，因此作为普通老百姓，自己开发了一个数据分析工具，叫yandas。命名实体识别是NLP中一项非常基础的任务，是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。命名实体识别的准确度，决定了下游任务的效果，是NLP中的一个基础问题。在NER任务提供了两种解决
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2023-12-21 06:09:52
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NLP的全称是Natuarl Language Processing，中文意思是自然语言处理，是人工智能领域的一个重要方向自然语言处理（NLP）的一个最伟大的方面是跨越多个领域的计算研究，从人工智能到计算语言学的多个计算研究领域都在研究计算机与人类语言之间的相互作用。它主要关注计算机如何准确并快速地处理大量的自然语言语料库。什么是自然语言语料库？它是用现实世界语言表达的语言学习，是从文本和语言与另
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2023-10-12 11:41:56
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本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。什么是NLP？简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。这并
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2023-08-02 20:28:06
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本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。什么是NLP？简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。这并
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2023-08-02 20:28:07
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## day1自然语言处理基础梳理 文章目录## day1自然语言处理基础梳理前言一、nlp基本处理流程二、数据库/语料库&数据集/语料分析1.数据库/语料库：2.数据集/语料分析三、基于规则的方法和基于统计的方法1.方法概述2.词法分析(分词+词性标注) 前言NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向
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2023-06-25 16:16:31
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ocr基础入门到毕业1.背景最近为了实现读取图片文字，在网上也是各种查询资料，下载软件，遇到各种坑，总结一下相关资源下载：2.安装注意： 安装版本推荐3.05。 路过的坑1：tesseract-ocr-setup-3.02.02：在文字库合并的时候，会导致合并后字库识别出来都是空的。1.双击运行“tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe”tesseract ocr 中文版开始
nlp算法基础
一、nlp基本概念
nlp:自然语言处理
分词、词性标注、命名实体识别、关系提取、文本分类、情感分析、事件提取、知识图谱（三元组 实体和实体的关系、实体属性、时间提取）、问答系统、文本相似计算、
文本聚类、关键词提取、关键句提取、摘要提取、文本生成、语言模型（判断一句话是否合理（或者是不是人话））、文本纠错机器学习：
有监督学习算法：预测标签，训练过程需要标签值，如果标签
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2023-09-14 15:20:01
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项目开发中使用ansj分词，可是发现ansj分词在添加新词的时候有一些问题，果断选择ansj的祖先nlpir，首先第一个问题是将nlpir工具转化成java工程，步骤如下：1：下载20131115123549_nlpir_ictclas2013_u20131115_release和20130416090323_Win-64bit-JNI-lib，后者JNI是为了java调用C程序；2：将20130
目录ELMO模型论文摘要核心思想模型细节GPT模型BERT模型ELMO模型论文摘要本文作者推出了一种新的基于深度学习框架的词向量表征模型，这种模型不仅能够表征词汇的语法和语义层面的特征，也能够随着上下文语境的变换而改变。简单来说，本文的模型其实本质上就是基于大规模语料训练后的双向语言模型内部隐状态特征的组合。实验证明，新的词向量模型能够很轻松的与NLP的现有主流模型相结合，并且在六大NLP任务的结
Java中关键字this怎么用1、this是什么2、this调用属性、方法、构造器的示例2.1 this调用类内属性、方法2.1.1 在类的方法中调用this.属性，this.方法2.1.2 在类的构造器中调用this.属性，this.方法2.2 this调用类的构造器 1、this是什么this是什么：Java中关键字this表示的是当前类的所属对象可以使用this的结构：this可以在类的方
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2023-06-15 13:57:32
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目录一、前言二、运算符三、优先级四、赋值三、总结 一、前言 在最底层，java中的数据是通过使用操作符来操作的。二、运算符 运算符以一个或多个自变量为基础，可生成一个新值，主要如下。符号名称+加号-减号和负号*乘号/除号，获取整数部分=等号%取模，得到余数 几乎所有运算符都只能操作八大基本类型。唯一的例外是下面三个，它们能操作所有对象。“=”、“==”、“!=” 除此以外，String
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2023-07-17 16:40:22
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1.问答系统，它主要是针对那些有明确答案的用户问题，而且通常面向特定的领域，比如金融，医疗，这一类的机器人。它的技术实现方案分为基于检索和基于知识库两大类。2.第二个任务型对话系统，大家看论文的时候看的大多数的对话系统都是任务型的，它也是面向特定的领域，而且是非常明确的领域。它是以尽快地正确的完成明确的任务为目标的，而且对话的轮数越短越好，它的应用实例就是各种在线的私人助理比如助理来也。 
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2023-09-14 15:18:53
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在阅读本文之前，根据自己的经验和理解，大家可以先思考并选择一下Java函数的参数传递方式： A. 是按值传递的？ B. 按引用传递的？ C. 部分按值部分按引用？ 此处暂不宣布正确答案，我们通过一个简单的例子让大家自己找答案： 1. 先定义一个类型Value public static
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2024-03-14 14:41:55
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Java Math pow() 使用方法及示例Java Math pow()方法求幂(a的b次方)。即是， pow(a, b) = abpow()方法的语法为：Math.pow(double num1, double num2)注意：pow()是静态方法。因此，我们可以使用类名来访问该方法Math。pow()参数num1 - 基本参数num2 - 指数参数pow()返
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2023-06-18 23:59:31
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自然语言处理(NLP)是机器学习的应用之一，用于分析、理解和生成自然语言，以便人类与计算机，人类与人类更好的交流。自然语言处理按照任务类型可以分为分类、匹配、翻译、结构化预测、与序贯决策过程这五类。自然语言处理中的绝大多数问题皆可归入下图其中的一个[1]。这为我们学习自然语言处理提供了大的指导方向，让我们可以心无旁骛的寻找、理解和复现论文。在近些年自然语言处理发展的过程中，有如下趋势[2]： 第
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2024-01-26 17:54:43
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Paddle版本：2.0.0rc Python版本：python3 运行方式：python3命令行界面，非分布式方式 1. 安装飞桨¶
如果您已经安装好飞桨那么可以跳过此步骤。我们针对用户提供了一个方便易用的安装引导页面，您可以通过选择自己的系统和软件版本来获取对应的安装命令，具体可以点击快速安装查看。具体步骤在CentOS的linux机器上，安装python3,安装paddleyum insta
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2023-12-23 18:12:18
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LSTM1. LSTM-hidden1.1 调试过程1.2 结果1.3 全部代码2. LSTM-output3. Attention4. Transformer5. 全部代码6. 小结 1. LSTM-hidden训练集、测试集、训练集格式如下：什么破烂反派，毫无戏剧冲突能消耗两个多小时生命，还强加爱情戏。脑残片好圈钱倒是真的。 NEG
机甲之战超超好看，比变形金刚强；人，神，变异人，人工智能互
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2024-01-21 09:09:40
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目录情感分析基于情感词典的传统算法基于深度学习的算法情感分析情感分析是自然语言处理中常见的场景，对于指导产品更新迭代具有关键性的作用。通过情感分析，可以挖掘产品在各个维度的优劣，从而明确如何改进产品。比如对外卖评价，可以分析菜品口味、送达时间、送餐态度、菜品丰富度等多个维度的用户情感指数，从而从各个维度上改进外卖服务。情感分析可以采用基于情感词典的传统方法，也可以采用基于深度学习的方法。情感分析也
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2023-09-26 23:13:45
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# 在Java中引入NLP
自然语言处理（NLP, Natural Language Processing）是计算机科学与人工智能领域的一个重要分支，致力于使计算机能够理解、解读和生成自然语言。随着机器学习和深度学习技术的发展，NLP的应用范围不断扩大，包括文本分析、情感分析、问答系统等。在Java中，我们可以使用多种库和框架来实现NLP功能，本文将详细介绍如何在Java项目中引入NLP，包括库
自然语言处理(NLP)是许多数据科学系统中必须理解或推理文本的关键组成部分。常见的用例包括文本分类、问答、释义或总结、情感分析、自然语言BI、语言建模和消歧。NLP在越来越多的人工智能应用中是越来越重要。如果你正在构建聊天机器人、搜索专利数据库、将患者与临床试验相匹配、对客户服务或销售电话进行分级、从财务报告中提取摘要，你必须从文本中提取准确的信息。文本分类是现代自然语言处理的主要任务之一，它是为
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2024-02-04 13:15:00
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