对于要替换的词是随机选择的，因此一种直观感受是，如果一些重要词被替换了，那么增强后文本的质量会大打折扣。这一部分介绍的方法，则是为了尽量避免这一问题，所实现的词替换技术，姑且称之为「基于非核心词替换的数据增强技术」。我们最早是在 google 提出 UDA 算法的那篇论文中发现的这一技术 [6]，是否在更早的文献中出现过，我们没有再深究了，有了解的同学请留言告知。整个技术的核心点也比较简单，用词典
本文整理了 GitHub 上 11 个 NLP 相关项目。包含 NLP 的最近前沿进展、学习路径、基准语料库、面试必备理论知识等。无论是入门，还是精进 NLP ，这些项目足以满足你的需求！收藏本文慢慢学习吧。最近进展梳理：NLP-progresshttps://github.com/sebastianruder/NLP-progress跟踪 NLP 最新进展。整理常见 NLP 任务的 SOTA 模
转载
2024-05-22 16:42:06
44阅读
# NLU 词汇增强实现指南
在自然语言处理（NLP）领域，词汇增强是提高文本理解和生成能力的重要步骤。通过扩大词汇库，我们可以让模型更好地理解和生成语言。在本文中，我将引导刚入行的小白了解如何实现NLP的词汇增强，具体流程和每一步的代码示例。
## 整体流程
首先，我们先展示实现NLP词汇增强的整个流程。以下是主要步骤的概述：
| 步骤 | 任务
1 TF-IDF算法介绍TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆文档频率）是一种用于信息检索（information retrieval）与文本挖掘（text mining）的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词（Token）对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次
转载
2023-12-03 00:19:15
61阅读
有时,简单的算法也有其实用的意义,由于之前公司内部搜索引擎优化的需要,我根据《编程珠玑》中查找英文单词变位词的算法，来实现搜索纠错的功能。在搜索时，有时记不住单词，会出现拼写错误的情况，例如，搜索“height”时手误，搜索了“heigth”，那么我们要在搜索不到的情况下，给他变位词作为提示（注：因为公司内部搜索，该算法已经够用，真正的搜索引擎应该是采用更高效的算法，请有经验的前辈赐教）。算法分三
转载
2024-09-13 17:12:37
26阅读
如何进行词汇标注呢？首先进行数据预处理，例如如果给定的是句子，先要对句子进行分割；最简单的标注器，可以给定词汇使用得最频繁的词性作为标注器中该词汇的词性，但是由于词汇存在二义性，使得这种标注准确度受限，通过上下文语境，可以在一定程度上解决这个问题，可以采用N-gram标注器，此外，Brill标注器具有修正功能。为了使python的中文注释正确，必须在开头加上一句代码# -*- coding: ut
转载
2023-08-31 07:18:50
95阅读
# NLP 分词与新词汇提取入门指南
在自然语言处理（NLP）领域，分词和新词汇提取是基础而重要的任务。下面将带领你了解实现“NLP 分词 新词汇”的流程以及相应的 Python 代码示例。我们将使用 `jieba` 库作为分词工具。
## 流程概述
以下是实现 NLP 分词与提取新词汇的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-25 05:11:43
20阅读
# NLP词汇聚类方法探索
自然语言处理（NLP）作为一门跨学科的技术，近年来在文本分析、机器翻译和语音识别等领域取得了显著成果。词汇聚类方法是NLP中的一项重要技术，它可以将相似意义的词汇聚集在一起，从而提高文本分析的效率和准确性。在本文中，我们将探讨NLP词汇聚类方法的基本原理与实现，最终给出相关的代码示例。
## 词汇聚类的基本原理
词汇聚类的目标是将在语义上相似的词汇归为同一类。常用
原创
2024-10-22 05:26:31
285阅读
一、题目与题目分析题目你有一个单词列表 words 和一个模式 pattern，你想知道 words 中的哪些单词与模式匹配。 如果存在字母的排列 p ，使得将模式中的每个字母 x 替换为 p(x) 之后，我们就得到了所需的单词，那么单词与模式是匹配的。 （回想一下，字母的排列是从字母到字母的双射：每个字母映射到另一个字母，没有两个字母映射到同一个字母。） 返回 words 中与给定模式匹配
词向量：可以简单的描述为，用一定维度的矩阵来表示词语，用于计算机的运算，现在一般用于NLP领域。 最早期的词向量维度的大小取决于
转载
2023-11-11 20:15:27
60阅读
正向最大匹配其主要是目的是将一句话分成进行词语的划分，相当于看看这句话由哪些词语组成，最完美的解决方案是，我会准备一个词库，然后我输入进去一句话，刚好我用我词库里面的词语把这句话分成一个一个词，一个字不剩（也不一定是词语，可能是介词，可能是代词）。我们的正向最大匹配就是为了达到这个目的。方法一：找出词表中最长的那个词语的长度从我们输入进去的话（也就是字符串）中，从头开始，用最大的那个长度去截取对应
转载
2024-03-13 11:20:56
5阅读
# 自然语言处理（NLP）与中文词汇表的应用
自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉学科的一部分，致力于让计算机理解和生成自然语言。随着数据的不断增长，NLP在各个领域的应用越来越广泛，如语音识别、机器翻译、情感分析等。本文将探讨中文词汇表在NLP中的重要性，并通过示例代码展示如何使用Python进行一些基本的NLP任务。
## 中文词汇表的重要性
中文是一种复杂且丰富的语
一、应用背景众所周知，深度学习中的神经网络模型都是依靠数据驱动，优质的数据能够显著提升模型的运行效果。通常来说，有监督学习的模型性能会好于无监督学习的模型。但是，有监督学习的模型需要大量的标注数据，而人工标注数据需要花费大量的人力物力，所以数据增强是一种有效的解决方案。二、常用方法1.传统方法在NLP领域中，对文本数据进行增强无外乎两种方法，一种是加噪法，另一种是回译法。加噪法是指在原有数据基础上
转载
2023-10-26 10:40:30
141阅读
今天学习超级火热的Bert模型来进行词向量的学习。BERT（Bidirectional Encoder Represen
原创
2022-12-14 16:25:28
90阅读
在当今信息爆炸的时代， Natural Language Processing (NLP) 技术在信息提取、数据分析等多个场景中扮演着重要的角色。尤其在识别短句中的重点词汇方面，它能够显著提高信息处理的效率与准确性。接下来，我们将详细记录如何解决“nlp 识别短句中的重点词汇”的过程。
## 业务场景分析
为了理解这一技术的必要性，我们首先进行业务场景分析。许多企业在日常运营中需要快速分析大量
GloVe也是一个建立词向量的方法，但是这一篇我不打算自己写了，因为让我感到震撼的是，有强大的数学意识和数学思维是多么重要的一件事儿，当你想去设计一个模型，简化一个模型，以及解决这个模型的问题的时候，怎么使用数学手段去实现，当最终公式写出来的时候，你才会发现没有多么复杂的式子啊，人家是怎么想到的呢，其实是每一项的由来都是内含深厚的数学功底的。我是直接学习如下几个文章搞懂的，推荐给大家（自己可看原文
原创
2022-12-14 16:31:03
80阅读
我们已经学习了多种词向量的表示方法，嵌入词向量，基本上都是通过学习语言模型LM学习来的副产品。
原创
2022-12-14 16:25:24
184阅读
同义词同义词（synonym）是表、索引和视图等模式对象的一个别名。同义词只是数据库对象的替代名，与视图类似，同义词并不占用实际存储空间，只在数据字典中保存同义词的定义。在使用同义词时，Oracle简单地将它翻译成对应方案的名称。通过使用同义词，一方面可以简化对象访问，如数据字典视图USER_INDEXES的同义词为IND，数据字典视图USER_SEQUENCES的同义词为SEQ；另一方面可以提高
转载
2024-04-08 21:10:33
42阅读
# 文本词替换 NLP 教程
文本词替换是一项重要的自然语言处理（NLP）任务，广泛应用于数据清理、文本生成和机器翻译等领域。本篇文章旨在教会入门开发者如何实现简易的文本词替换，涵盖了从流程到代码的整个过程。
## 1. 流程概述
在开始实现文本词替换之前，我们需要明确整个任务的步骤，以下是一个简化后的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-18 03:26:14
63阅读
一：负采样在CBOW和Skip-Gram模型中，最后输出的都是词汇的one-hot向量，假如我们的词汇表的数量是10000，嵌入空间的维度是3
原创
2022-12-14 16:25:18
221阅读
