1. Attention机制由来编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果。这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示，对于长度较短的输入序列而言，该模型能够学习出对应合理的向量表示。然而，这种模型存在的问题在于：当输入序列非常长时，模型难以学到合理的向量表示。 使用传统编码器-解码器的RNN模型先用一些LSTM单元来对输入序
以NLTK为基础配合讲解自然语言处理的原理http://www.nltk.org/ Python上著名的自然语⾔处理库 自带语料库，词性分类库 自带分类，分词，等功能 强⼤的社区⽀持 还有N多的简单版wrapper，如 TextBlobNLTK安装# Mac/Unix
sudo pip install -U nltk
# 顺便便还可以装个Numpy
sudo pip install -U
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2024-06-08 11:06:04
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基于规则的方法
这些方法成功关键取决于将陈述句转换到疑问句的规则设计得是否足够好，而转化规则通常需要设计者具有深层的语言知识。为了改进纯基于规则的系统，2010 年，Heilman 等人引入了一种冗余问题生成和排序的方法，该方法使用基于规则的方法从输入语句生成多个问题，然后使用监督学习的方法，利用术语抽取以及浅层语义分析对它们进行排序，仅仅保留排名靠前的问题，由此生成的问题相较于
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2023-11-13 15:45:11
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基于规则的 NLP 模型是处理自然语言中的一种重要技术，通过定义一系列语法和语义规则，可以实现对特定领域和任务的文本分析。接下来，我们将详细说明如何解决基于规则的 NLP 模型问题的整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和迁移指南。
首先进行环境预检，确保我们的开发与运行环境兼容。这可以通过四象限图进行可视化，展示不同环境下的兼容性分析。
```mermaid
quad
摘要本文的目的是为使用和实行Microsoft的组件对象模型(COM)提供迅捷的参考。读者若想更好的理解什么是COM，以及隐藏在它的设计及体系中的动机，应该阅读开始的两章。它们是关于组件对象模型的技术说明书(MSDN库，技术说明书)。第一章是简要介绍，而第二章是提供了一个彻底的综述。此处的信息都来自于COM的技术说明书。规则1：必须实现Iunknown如果一个对象没有至少实现一个最小程度为IUnk
翻译：taowen本文是XML Europe 2002会议上的一次tutorial的记录。详细讲述了各种用来定义xml的结构应该是这样的schema语言的特点以及用处。我将文章译成了三部分，这是第一部分，讲述基于规则的schema如何规范XML。1. 简介What is a XML schema language?什么是 XML schema 语言？I will insist more on th
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2024-03-11 17:09:28
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还是先来抄一段NLP第四条：四，只有感官经验塑造出来的世界，没有绝对的真实世界 每个人运用自己的感觉器官把资料摄入（摄入过程），由于感官运用是主观地有选择性的，因此不能，亦不需要把所有资料捕获。 摄入的资料经由我们的信念，价值观和规条过滤而决议其意义，亦因此能存储在脑中（编码过程） 。我们的信念，价值观和规条是主观形成的，故此，过滤出来的意义也是主观的
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2024-06-12 17:36:12
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baseline:1、word2vector:Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space(基于向量空间中词表示的有效估计)2、glove:GloVe: Global Vectors for Word Representation(基于全局信息的单词向量表示)EMNLP20143、char_embedding(c2w):F
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2023-07-26 22:47:38
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摘要：本文系统介绍了分类与生成任务中的常用评估指标。分类任务中，准确率适用于均衡数据，精确率/召回率/F1更适合不平衡
命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）与自动分词，词性标注一样，命名实体识别也是自然语言处理中的一
原创
2023-02-06 16:22:17
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1. 分词文本需要经过处理，成为计算机理解的语言。
对于中文文本首先需要分词。如：“安全的出行环境”分词后为“安全 的 出行 环境”。（同时也应使用停用词表，罕见词表对分词结果进行过滤）
但是这样处理后会忽略词序，造成信息的损失。所以也可以使用N-gram，可以保留一定的词序，一般为2-gram。如上一句话可以变为“安全的 的出行 出行环境”2. 向量化主要介绍静态词向量，主要有：one-hot，
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2024-01-30 17:00:16
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以NLTK为基础配合讲解自然语言处理的原理http://www.nltk.org/ Python上著名的自然语⾔处理库 自带语料库，词性分类库 自带分类，分词，等功能 强⼤的社区⽀持 还有N多的简单版wrapper，如 TextBlob NLTK安装# Mac/Unix
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规则学习（独立而治之）决策树会给任务带来一组特定的偏差，而规则学习可通过直接识别规则而避免偏差。规则学习通常应用于以名义特征为主或全部是名义特征的问题，规则学习擅长识别偶发事件，即使偶发事件只是因为特征之间非常特殊的相互作用才发生的决策树必须从上至下的应用，而规则是单独存在的事实。根据相同数据建立的模型，规则学习的结果往往比决策树的结果更加简洁、直观、容易理解。规则学习算法数据的利用基于先到先得思
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2023-09-27 17:28:50
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NLP之文本聚类算法综述文本聚类算法综述常见算法通用场景评估指标实现流程代码实现 文本聚类算法综述常见算法常见的文本聚类算法有以下几种：K-Means：是最常见的聚类算法，通过迭代不断更新聚类中心来实现文本聚类。Hierarchical Clustering：分层聚类算法，通过不断合并或分裂聚类簇来实现文本聚类。DBSCAN：基于密度的聚类算法，通过找到密度相连的点形成聚类簇。Spectral
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2023-11-10 12:14:57
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在处理自然语言处理（NLP）中的规则抽取代码的问题时，我们聚焦于如何设计和实现一个有效的方案。以下是针对此类问题解决过程的记录，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。这将帮助你更系统地了解整个过程。
## 环境准备
在开始前，我们需要准备合适的软硬件环境。以下是我们的准备工作。
### 软硬件要求
- **软件**：Python 3.8及以上，NLTK、spaCy
Transformer 论文阅读一、背景 NLP 领域模型主要有三种经典架构：自 CV 领域沿袭而来的卷积神经网络（CNN）、用于序列类任务的循环神经网络（RNN）（包括其变体 LSTM）、在 NLP 任务中表现良好具有独特优势的注意力机制（attention）。在2017年以前，以序列类任务为主流的 NLP 领域还是循环神经网络及其变体的天下，其具有的时序特征捕捉、序列到序列转换能力使其成为各个
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2023-12-12 21:25:16
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编译：张驰、毅航、Conrad、龙心尘 编者按：前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务，当时达到了STOA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。并
在过去的几年里，深度学习（DL）架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步。然而在最开始的时候，深度学习在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的效果一般，但是现在已经被证实深度学习在自然语言处理领域依然能够发挥巨大的作用。并且在一些常见的自然语言处理任务中，基于深度学习的方法已经取得了最佳的结果。神经网络模型在诸如命名实体识别（Na
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2023-08-10 14:14:46
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近日，AI 技术大牛李航博士（已加入今日头条）在《国家科学评论》（National Science Review，NSR）上发表了一篇题为《Deep Learning for Natural Language Processing: Advantages and Challenges》的论文，扼要地探讨了深度学习 NLP 的当前现状与未来机遇。作者认为深度学习可通过与强化学习、推断等技术
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2023-11-20 07:54:00
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第三章 中文分词技术在语言理解中，词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分。将词确定下来是理解自然语言的第一步，只有跨越了这一步，中文才能像英文那样过渡到短语划分、概念抽取以及主题分析，以至自然语言理解，最终达到智能计算的最高境界3.1 中文分词简介简介：中文分词技术通过计算机自动识别出句子中的词，在词间加入边界标识符，分隔出各个词汇分词方法规则分词：通过人工设立词库，按照一定方式进行匹配切分统计
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2024-01-24 20:22:24
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