本书介绍 自然语言处理 (NLP) 为解决人工智能问题提供了很多方案，使亚马逊 Alexa 和谷歌翻译等产品成为可能。如果你是 NLP 和深度学习新手的开发人员或数据科学家，本实用指南将向你展示如何使用基于 Python 的深度学习库 PyTorch 应用这些方法。bshq：自然语言处理实战精品书籍-《基于Python自然语言处理实战》免费分享作者 D
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2023-06-23 13:07:30
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一、为一个五金搜索网站构建文本相似度检测系统1、项目介绍trainset : 产品id 搜索item 产品item 相似度评分 prodcut_description：产品id 产品介绍2、使用ML modelxgboost3、系统构建思路step1：文本预处理（stemmer很重要 in search） stemmer step2：特征工程（自制文本特征） 1）搜索str中的word在产品str
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2024-04-02 13:09:21
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自然语言处理文本分类实战 第一章 文本分类应用场景介绍一、文本分类任务描述：input—model—output 二、应用场景：评论数据2.情感分析3.意图识别4.进阶应用：第二章 文本表征知识2.1文本表征介绍2.1.1、文本表示：（转化成电脑能够识别的文字） 2.1.2、文本表示的方法 2.2 One Hot编码（独热编码）2.2.1、工作流程 将句子分词构建词表并编码将编码组成一个数字序列O
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2024-03-16 10:07:17
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简介本文是一系列关于如何使用神经网络进行自然语言处理（NLP）的最佳实践汇集，将随着新观点的出现定期进行更新，从而不断提升我们对用于 NLP 的深度学习的理解。NLP 社区中有这样一句说法：带有注意力的 LSTM 能在所有任务上实现当前最佳的表现。尽管在过去的两年这确实是真的，NLP 社区却在慢慢偏离带有注意力的 LSTM，而去发现更有趣的模型。但是，NLP 社区并非想再花费两年独立地（重新
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2024-04-07 22:35:31
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1. 自然语言处理简介自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 是人工智能领域最火热的研究方向之一，NLP 为计算机真正理解人类语言提供了基础。NLP 已成为现代计算机程序系统的重要组成部分，广泛用于搜索引擎、语音助手、文档处理等应用中。机器可以很好地处理结构化数据，但在处理非结构化的文本时，就变得相对困难了。NLP 的目标是开发使计算机能够理解非结构化文
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2024-04-29 12:42:19
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python版本：2.7课程目标处理语言：英语(English)NLP自然语言工程师： 初级课程所谓“自然语言”，是指人们日常交流使用的语言。本套课程 是针对人工智能领域--自然语言理解的入门视频讲解，介绍了python语言对自然语言处理的工具包以及自然语言处理的方法使用。本套课程真对具有python编程基础的同学，在有python编程的基础上学习本套视频课程，会比较轻松的学习python对自然语
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2023-11-11 20:59:43
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文章大纲个人简介本节课程导览1.自然语言处理（NLP）简介1.1 基础技术1.2 NLP 核心技术1.3 NLP+（高端技术）1.4 课程涵盖的主要内容总揽2.知名NLP服务系统与开源组件简介2.1 单一服务提供商2.1.1 汉语分词系统ICTCLAS2.1.2 哈工大语言云（Language Technology Platform，LTP）2.1.3 HanLP2.1.4 BosonNLP2.
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2024-04-23 17:00:46
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这是对涂铭等老师撰写的《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》的学习笔记。 这里写目录标题逆向最大匹配分词利用HMM模型分词利用jieba分词、词性标注、提取关键词总结 逆向最大匹配分词#逆向最大匹配
class IMM(object):
def __init__(self, dic_path):
self.dictionary = set()
se
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2024-04-26 20:21:54
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实验1： Word2Vec & TranE的实现Word2Vec基于给定的代码实现Word2Vec，在Text8语料库上进行训练，并在给定的WordSim353数据集上进行测试。运行word2vec.py训练Word2Vec模型, 在WordSim353上衡量词向量的质量模型的原始参数设定如下，默认5个周期，负采样为5，CBOW模型：model = gensim.models.
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2024-03-27 09:30:52
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本书介绍 自然语言处理 (NLP) 为解决人工智能问题提供了很多方案，使亚马逊 Alexa 和谷歌翻译等产品成为可能。如果你是 NLP 和深度学习新手的开发人员或数据科学家，本实用指南将向你展示如何使用基于 Python 的深度学习库 PyTorch 应用这些方法。 文末附本书最新免费pdf下载地址。作者 Delip Rao 和 Brian
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2022-11-30 15:58:29
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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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此章节介绍了自然语言处理的相关知识，以及自然语言处理与人工智能、机器学习、语言学和计算机科学之间的关系，此外还介绍了自然语言处理这一学科的发展时间线，从规则系统到统计模型再到深度学习。pyhanlp 接口的调用：from pyhanlp import HanLP
print(HanLP.segment('你好，欢迎在Python中调用HanLP的API'))
for term in HanLP
1.BERT概述BERT 是 Transformers 双向编码器表示的缩写，是一种用于自然语言处理的机器学习 (ML) 模型。它由 Google AI Language 的研究人员于 2018 年开发，是 11 种以上最常见语言任务解决方案，例如情感分析和命名实体识别。从历史上看，计算机很难“理解”语言。当然，计算机可以收集、存储和读取文本输入，但它们缺乏基本的语言上下文。因此，出现
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2024-08-12 22:39:16
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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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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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1 找出文件中以ing结尾的文字In [5]: for line in open("regular_express.txt"): for word in line.split(): if word.endswith('ing'): ...: 
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2024-06-18 20:29:11
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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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在数据科学和人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个至关重要的子领域。随着对自然语言理解需求的不断增加，许多开发者在实现 NLP 解决方案时会遭遇各种问题。本文将通过回顾具体场景中的“Python 自然语言处理实战源代码”问题，进行深入的剖析和解决，以确保在实际应用中有效、稳定的运行。
问题背景
自然语言处理是指通过计算机对人类语言进行分析、理解和生成人工智能的技术。这个领域的实际应用，如聊
作者Pratik Shukla，Roberto Iriondo由于原文是英文，且用英文NLP举例，一些例子在中文环境下会出现不适用。这篇文章主要讨论NLP以及Python NLTK包。文章内所需要的文件和资源在github，自取
towardsai/tutorialsgithub.com
目录：什么是自然语言处理（NLP）？自然语言处理的应用理解自然语言处理基于规则的NLP（
