1、seq2seq_attention_机器翻译seq2seq_attention是一种基于神经网络的 机器翻译 模型，它通过 编码器 和 解码器 两个部分实现翻译功能。编码器将源语言句子转换为一个固定长度的向量表示，解码器则将这个向量作为输入，生成目标语言句子的翻译结果。在seq2seq_attention中，编码器和解码器都是由 循环神经网络（RNN）组成的。编码器 将源语言句子中的每个单词依
文章目录前言语言处理与Python一、语言计算：文本和单词1、NLTK入门（1）安装（nltk、nltk.book）（2）搜索文本（3）词汇计数2、列表与字符串（1）列表操作（2）索引列表（3）变量（4）字符串二、计算语言：简单的统计1、频率分布2、细粒度的选择词（1）选出长度大于15的单词（2）频繁出现的长词（3）提取词汇中的次对（4）提取文本中的频繁出现的双连词3、计数其他东西（1）文本中词
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2023-09-20 15:50:24
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自然语言处理的四个过程：1：把需要研究的问题在语言学上加以形式化，使之呢萌购以一定的数学形式，严格而规整的表示出来2：把这种严密的规整的问题在语言学的形式上加以形式化，使之能以一定的数学形式，严密规整的表示出来3：根据算法编写计算机程序，在计算机上加以实践出来4：对于建立的自然语言处理系统进行评测，使之不断进行改进质量和性能，满足用户的需求自然语言处理模型需要的不同平面的...
原创
2021-08-19 11:17:47
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NLP学习笔记（3）——形式语言与自动机1.形式语言（1）语言（2）形式语言形式语言形式语法关于推导2. 有限自动机与正则文法（1）确定的有限自动机（3）确定的有限自动机和不确定的有限自动机的区别（4）确定的有限自动机和不确定的有限自动机的关系（5）正则文法与有限自动机的关系3 有限自动机在NLP中的应用4 课后习题 1.形式语言（1）语言语言可以了解为一个抽象的数学系统，是按照一定的规律构成的
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2023-10-11 17:04:16
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目录自然语言处理技术综述：自然语言生成与文本摘要摘要自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个分支，其主要目标是让计算机理解和处理自然语言。本文将综述自然语言生成和文本摘要的技术原理和实现步骤。首先介绍自然语言生成的概念和技术原理，然后介绍文本摘要的基本概念和实现步骤，最后将比较相关技术，并对性能、可扩展性和安全性等方面进行讨论。本文旨在为读者提供更深入、全面的自然语言处理技术理解。引言自然语言是
原创
2023-06-21 15:53:27
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【简介】自然语言处理(NLP)能够帮助智能型机器更好地理解人类的语言，实现基于语言的人机交流。目前随着计算能力的发展和大量语言数据的出现，推动了使用数据驱动方法自动进行语义分析的需求。由于深度学习方法在计算机视觉、自动语音识别，特别是NLP等领域取得了显著的进步，数据驱动策略的应用已经非常的普遍。本综述对NLP领域中所应用的深度学习进行了分类和讨论。它涵盖了NLP的核心任务和应用领域，并对深度学习
自然语言处理总复习（九）—— 机器翻译一、概述1. 定义2. 分类3. 发展历史二、机器翻译的技术路线实用化的策略（一）基于规则1. 直接式翻译2. 转换式翻译（1）通过句法分析得到某种内部的结果化表达（2）变换句型（3）目标语言的形态生成（二）基于实例基于实例的机器翻译问题（三）基于统计1. 基于统计的原因2. 要素（1）数据（2）学习（3）搜索3. 例子4. 基于词的统计机器翻译（IBM M
1 自然语言处理的研究内容机器翻译和问答系统自动文摘和文档分类文字编辑和自动校对语音识别和语音合成2 机器翻译和问答系统2.1 机器翻译机器翻译（Machine Translation，MT）：实现一种语言到另一种语言到自动翻译。应用：文献翻译、网页辅助浏览器等.代表系统：Google、百度、有道翻译等. 机器翻译的前景非常广阔，包括文化、商贸、旅游等。2.2 问答系统通过计算机系统对人提出的问题
一、 引言
自然语言处理的流程可以划分为分析和生成两大部分。自然语言生成固然也有很多难题，但几十年来，自然语言处理研究的重点是分析。自然语言分析的关键就是识别与消解自然语言的歧义。人与人的交流由于有共同的知识背景，并且能领会交流的环境和过程，通常不会产生误解。但是，作为语言学研究对象的任何一个语言单位，如词、短语和句子等，如果脱离语境而孤立存在，通常都是有歧义的。当交流在人和机器之间进行时，由于
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精选
2008-05-07 21:04:06
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# 机器学习与自然语言处理：利用Python的入门指南
随着科技的快速发展，机器学习（Machine Learning, ML）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）正在改变我们与计算机互动的方式。无论是智能助手、聊天机器人，还是自动翻译系统，这些技术都在背后发挥着重要的作用。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python来实现基本的自然语言处理任务，并
预训练模型是为了解决深度神经学习中大规模参数学习问题，其核心思想是在大数据上对深层次神经网络进行预训练得到模型参数，然后将这些训练好的模型运用到具体的下游任务中。
在现代自然语言处理任务中，用大规模语料库进行无监督训练得到的词的分布式表示被广泛使用，其中Word2Vec实现了在低维条件下用稠密向量对词进行表示，但是这种方式只能提取浅层文本表征，忽略了
数据处理项目经验：（数据处理时需要用到python中的pandas和numpy）第一步，将项目所需表头所在的总表读入并赋值，代码如下：data_info =
原创
2022-05-16 03:23:50
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Python自然语言处理只需要5行代码一、前言人工智能是Python语言的一大应用热门，而自然语言处理又是人工智能的一大方向。 自然语言处理（ natural language processing ）简称NLP，是研究人同计算机之间用自然语言通信的一种方法。我们都知道，计算机本质上只认识0和1，但是通过编程语言我们可以使用编程语言同计算机交流。这实际上就是程序员同计算机之间的通信，而我们日常生活
卷积神经网络使用固定大小的矩阵作为输入（比如一张图片），然后输出一个固定大小的向量（比如不同分类的概率），适合于图像分类，目标检测，图像分割等。但是除了图像外，还有非常多的信息是非固定长度或者大小的，比如视频，语音，此时更加适合用来处理这些时序信号的网络就是一些时间序列模型。常见的时间序列模型包括RNN，LSTM等，今天简单说一说。作者 | 言有三编辑 | 言有三01RNN我们通常所说的RNN实际
到的LSTM结果进行拼接作为最终输出.
原创
2023-06-07 09:50:43
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目录自然语言处理发展及应用Summary概念定义流程发展历史研究方法>自然语言处理流程基础研究的四个层面>1. 词法分析>2. 句法分析>3. 语义分析>4. 语用分析应用领域> 信息检索（IR）> 文本分类>情感分析> 机器翻译> 社会计算>1. 信息抽取>2. 自动文摘预测和展望>难点>发展趋势 自然语言处理
自然语言处理与中文分词的难点总结2012年7月2日10:01中文自动分词指的是使用计算机自动对中文文本进行词语的切分，即像英文那样使得中文句子中的词之间有空格以标识。中文自动分词被认为是中文自然语言处理中的一个最基本的环节。 中文分词的难点· 未登录词，基于词库的分词方法往往不能识别新词、特定领域的专有词。人名、机构名、地名、产品名、商标名、简称、省略语等都是自动分词的难点。· 切分歧义，使用基于
自然语言处理自然语言处理，简称NLP（Natural Language Processing），是一种让计算机能够理解、处理和生成人类语言的技术。就像我们人类能够读懂、写作和交流一样，NLP让机器也能够进行类似的语言活动。它是人工智能领域的一颗璀璨明珠，让机器能够更好地与我们沟通。NLP技术如何工作NLP技术的核心是让机器理解人类语言的结构和含义。它会分解句子，识别单词，理解词语之间的关系，甚至能
原创
2023-09-27 17:27:17
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1. 自然语言处理的基本内容语言是思维的载体，是人类交流思想、表达情感最自然、最直接、最方便的工具。人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占知识总量的80%以上，中国互联网上有87.8%的网页内容是文本表示的。问题的提出自然语言处理的基本概念自然语言处理的发展史2 问题的提出2.1 自然语言处理的作用全世界网页数量正以指数速率增长，中文网页检索的最高准确率不足40%。随着社会全球化时代的到来，机
关于作者王宇（1959-），男，吉林通化人，教授，主要从事数据与文本挖掘、信息资源管理研究摘要作者基于关键词自然语言处理；词频分析；主题词提取；领域特征词；共词分析1. 引言自然语言处理是一个比较抽象的概念，具体可以落实到词法与句法分析、语义理解、语言认知、语言表示和知识图谱等基础研究，可以应用到文本分类与聚类、信息抽取、自动文摘等许许多多的方面[15]。信息资源80%是以自然语言描述的文本形式存
