任务型对话系统任务型对话系统主要应用于固定领域。任务型对话的广泛应用的方法有两种，一种是模块法，另一种是端到端的方法。模块法是将对话响应视为模块，每个模块负责特定的任务，并将处理结果传送给下一个模块。端到端的任务型对话系统不再独立地设计各个子模块，而是直接学习对话上下文到系统回复的映射关系，设计方法更简单。相关研究可以划分为两大类：基于检索的方法和基于生成的方法。 (NLU)模块的主要任务是将用户
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2023-09-20 13:52:10
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NLP对话分段是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在将一段连续的对话合理地分割成更加结构化的部分。在这一过程中，如果没有有效的对话分段，可能会影响到自然语言理解和后续的交互质量，进而影响到业务的整体体验。为了直观评估这一问题的严重性，我们可以使用四象限图对业务影响进行定位。
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title Four Quadrant Chart fo
【火炉炼AI】机器学习037-NLP文本分块(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)文本分块是将一大段文本分割成几段小文本，其目的是比如想获取一段文本中的一小部分，或分割得到固定单词数目的小部分等，经常用于非常大的文本。注意文本分块和分词不一样，分词的目的是把一段
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2023-11-15 15:31:20
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对抗网络应用：NLP对话生成在自然语言处理NLP中，对抗网络也有它的应用空间。我们从NLP最经典的应用： Dialog Generation 对话生成开始。传统的对话生成使用的是Maxlikelihood的思路，就是使对话生成的每一个词的概率的乘积最大。 但是效果不是很好（词库量、训练量都太大）我们先看看用Reinforcement learning的方法1.Reinforcement learn
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2024-01-11 15:23:03
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中文分词主要分为规则分词、统计分词、混合分词规则分词主要是通过人工设立词库，按照一定方式进行匹配切分，其实现简单高效，但对新词很难进行处理基于规则的分词是一种机械分词方法，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不予切分。按照匹配切分的方式，主要有正向最大匹配法、逆向最大匹配法以及双向最大匹配法三种方法。正向最大匹配法假定分词词典中的最长词有i
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2023-08-19 18:33:10
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NLP 篇章分段是自然语言处理中的一项重要任务。在这篇博文中，我们将详细介绍如何解决这个问题，将其分为几个步骤，从环境配置到生态集成，确保每一步都有实用的指导。
## 环境配置
为了开始我们的 NLP 项目，首先需要设置开发环境。这里是我们需要安装的工具和库列表：
1. Python 3.8 或以上版本
2. PyTorch（1.8.0 及以上）
3. NLTK（3.5.0 及以上）
4.
# NLP 文档分段：将文本拆分成段落的重要技术
在自然语言处理（NLP）中，文档分段是一个重要的技术，它将长文本拆分成段落，以便于后续的文本处理和分析。文档分段可以应用于各种应用场景，如文本摘要、文本分类、信息检索等。在本文中，我们将介绍文档分段的原理和一些常用的方法，并提供代码示例来帮助读者理解和实践。
## 文档分段的原理
文档分段的目标是将长文本划分为若干个段落，使每个段落都具有一定
原创
2024-02-12 09:33:46
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目录：语音对话机器人： 热线小蜜 语音特色的文本驱动对话 语音语义驱动的双工对话1.语音对话机器人： 热线小蜜实时语音对话的挑战：口语化：用户的表述呈现出含糊、冗长、不连续、并存在ASR噪声。 多模态：语音对话相比文本蕴含了更多的信息， 如语气、情绪、背景环境等。 双工化：不局限于一问一答的形式，会出现静默、等待、互相打断等复杂的交互行为。呈现出低延时（人人对话rt < 400ms），强交互
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2024-01-17 09:14:19
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本文作为笔者NLP入门系列文章第一篇，以后我们就要步入NLP时代。 本文将会介绍NLP中常见的词袋模型（Bag of Words）以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似度（余弦相似度，cosine similarity）。 首先，让我们来看一下，什么是词袋模型。我们以下面两个简单句子为例：sent1 = "I love sky, I love sea."
sent2 = "I like
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2024-07-18 09:48:01
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1.概述ChatGPT是当前自然语言处理领域的重要进展之一，通过预训练和微调的方式，ChatGPT可以生成高质量的文本，可应用于多种场景，如智能客服、聊天机器人、语音助手等。本文将详细介绍ChatGPT的原理、实战演练和流程图，帮助读者更好地理解ChatGPT技术的应用和优势。2.内容在当今快速发展的人工智能领域，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术
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2023-12-31 15:10:07
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# 如何实现 NLP 文本分段
在自然语言处理（NLP）中，文本分段是一项重要的任务，通常用于将长文本划分成更小、意义更明确的段落。这对于文本分析、信息提取等应用十分有用。本文将引导您完成文本分段的全过程，包括必要的步骤、使用的代码，以及一些说明。
## 流程概览
下面是我们实现文本分段的步骤，您可以参考这张表格理解整体流程：
| 步骤 | 描述
# NLP文本分段实现方法
## 1. 介绍
在自然语言处理（NLP）中，文本分段是将一篇长文本切分成多个段落或句子的过程。这对于诸如文本摘要、文本分类、机器翻译等任务来说非常重要。本文将介绍如何使用Python实现NLP文本分段的方法。
## 2. 实现步骤
下面是实现NLP文本分段的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 加载文本数据 |
|
原创
2024-01-12 09:36:29
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作者：哈工大SCIR 陆鑫，田一间介绍近年来，随着自然语言处理技术的快速发展，人机对话系统受到了很多关注，并逐渐成为了学术界和工业界的研究热点。人机对话系统不断发展进步，应用范围不断扩大，人们对它也有了更高的要求，希望机器在关注回复内容的基础上，可以与人进行更深入的交流。近期的一些工作表明[10, 13, 15,16, 18-21, 23]，在人机对话系统中，除了回复内容之外，机器与人的情感交流也
? 网络舆情分析：利用自然语言处理（NLP）洞察公众情绪? 概述在数字化时代，公众情绪和舆论对企业品牌、政治决策乃至社会趋势都有着深远的影响。通过自然语言处理（NLP）技术，我们可以从海量的网络文本中提取有价值的信息，洞察公众情绪，为决策者提供数据支持。? 功能亮点情感分析：识别和分类文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。话题追踪：追踪热点话题和舆论动态，及时更新信息。趋势预测：通过分析情感变化趋
# NLP 对话分割的实现指南
在当今的自然语言处理（NLP）领域，对话分割是一项非常重要的任务。它的目标是将长对话文本分割成较小的、易于处理的单元（例如，每个说话者的发言）。本指南将带您了解对话分割的完整流程，帮助您使用 Python 实现这一功能。
## 工作流程
我们将分步进行，每一步完成后都能逐步深入理解对话分割的具体实现。以下是整个过程的工作流程：
| 步骤 | 描述
作者：乐雨泉(yuquanle)，湖南大学在读硕士，研究方向机器学习与自然语言处理。本文谈一谈分词的那些事儿，从定义、难点到基本方法总结，文章最后推荐一些不错的实战利器。01定义先来看看维基百科上分词的定义：Word segmentation is the problem of dividing a string of written language into its component wor
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2023-09-18 13:52:03
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本次代码的环境： 运行平台： Windows Python版本： Python3.x IDE： PyCharm一、 前言这篇内容主要是讲解的中文分词，词是一个完整语义的最小单位。分词技术是词性标注、命名实体识别、关键词提取等技术的基础。本篇博文会主要介绍基于规则的分词、基于统计的分词、jieba库等内容。 一直在说中文分词，那中文分词和欧语系的分词有什么不同或者
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2024-01-17 05:28:37
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国际计算语言学年会（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, ACL）是自然语言处理领域的顶级学术会议，由计算语言学协会在世界范围内每年召开一次。在ACL 2022中，复旦大学自然语言处理实验室FudanNLP共计12篇长文被录用，其中包括7篇主会论文和5篇Findings论文。ACL 2022 主会CQG:
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2023-12-31 13:11:47
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目录NLP的发展过程中的核心技术代表1. 基于统计的语言模型语言模型与维数灾难N-Gram模型2. 神经网络语言模型（NNLM）NNLM模型公式NNLM模型结构NNLM总结3. Word2vec引入CBOW和Skip-GramCBOW最简单的情况：One-word context推广至Multi-word contextWord2vec得到的词向量词向量的性能探究几个优化方法Hierarchic
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2024-05-22 17:04:23
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1、检索式对话
文本匹配 Multi-view —SMN—DUA—DAM
https://zhuanlan.zhihu.com/p/44539292
DSSM
1）q-q匹配：召回候选答案倒排索引+TFIDF/BM25tfidf https://zhuanlan.zhihu.com/p/113017752BM25
