NLTK使用nltk库进行英文文本处理英文文本分词处理（NLTK）分词、取出标点符号由于英语的句子基本上就是由标点符号、空格和词构成，那么只要根据空格和标点符号将词语分割成数组即可，所以相对来说简单很多。使用nltk中的方法：word_tokenize 分割单词sent_tokenize 分
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2023-09-05 13:55:46
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分词与NLP关系：分词是中文自然语言处理的基础，没有中文分词，我们对语言很难量化，进而很能运用数学的知识去解决问题。对于拉丁语系是不需要分词的。拉丁语系与亚系语言区别拉丁语言系不需要分词，因为他们的词语之间有空格分割，可以根据空格就可以把单词分开。比如英语、法语等。亚系语言中间没有空格，比如中文、韩文及日文等。因此需要 分词。什么是中文分词：中文分词(Chinese Word Segmentati
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2023-09-05 16:49:51
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gse是什么？Go高性能多语言NLP和分词库, 支持英文、中文、日文等, 支持接入 elasticsearch 和 bleve Gse是结巴分词(jieba)的golang实现,并尝试添加NLP功能和更多属性特征支持普通、搜索引擎、全模式、精确模式和 HMM 模式多种分词模式支持自定义词典、embed 词典、词性标注、停用词、整理分析分词多语言支持: 英文, 中文, 日文等支持繁体字NLP 和 T
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2023-09-01 06:59:57
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NLP必备的库本周我们给大家整理了机器学习和竞赛相关的NLP库，方便大家进行使用，建议收藏本文。jieba
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2022-08-01 09:14:54
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文章目录前言：目录1. Paper：2. 动机介绍3. 背景介绍4. 论文摘要5. 研究成果6. 研究意义7. Fasttext模型8. Fasttext模型优缺点9. 论文总结 前言：我汇总了论文中涉及的大部分概念，以便更好的理解论文。1. Paper：Bag of Tricks for Efficient Text Classification 对于高效文本分类的一揽子技巧2. 动机介绍结合
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2023-08-14 15:32:28
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1、什么是自然语言处理？自然语言处理（natrual language processing简称nlp）是指计算机理解和生成自然语言的过程。自然语言处理是一个极大的范畴，从自然语言的形式来看，不管是语音还是文本都是自然语言的范畴，但是我们常说的nlp通常是指文本处理，语音的处理我们往往单独拿出来，当做语音处理这个专门的方向来研究。从文本的自然语言处理来看，他通常处理的输入可以是一句话，也可以是一段
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2023-08-04 15:31:45
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文章目录1. 基本概念2. 历史过程3. 基本结构组成4. 未来发展 1. 基本概念语言（Language）是用于传递信息的表示方法、约定和规则的集合，是人类进行通信的自然媒介。语言由语句构成，语句又由词语构成，语句和词语经过一定的语法规则组成语言。 自然语言处理NLP（Natural Language Processing )是计算机科学领域以及人工智能的重要研究方向，研究语言能力和语言应用的
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2023-09-20 10:07:08
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注意：以下pip命令都是在Anaconda prompt中运行的。因为使用anaconda来安装pyhon库时，它会自动解决各种依赖问题，方便快捷1、NLTKNatural Language Toolkit，自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 安装：pip install nltk2、Gensim可以用来从文档中自劢提取语义主题。它包含了很多非监督学习算法如：TF/
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2023-07-27 21:24:16
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Atitit nlp自然语言处理类库（java python nodejs c#net） 目录1.1. Python snownlp 11.2. NLP.js一个nodejs/javascript自然语言处理库 - JavaScript开发... 11.3. FNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包，也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集。 11.4. 功能(Fun
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2024-07-12 16:41:34
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1.funNLP地址: https://github.com/fighting41love/funNLP涉及内容包括： 中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、手机号抽取、名字推断性别、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、英文模拟中文发音、汪峰歌词生成器、职业名称词库、同义词库、反义词库
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2023-12-28 14:28:31
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代码github 几个简单的NLP数据增强示例：random delete wordrandom delete charrandom delete symbolrandom swag wordrandom back translate by google (需要能访问谷歌)random synonym substitutionrandom back translate by youdao(免费，有
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2023-05-19 09:51:24
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NLP ——GloVeglove是一个全局对数双线性回归模型（global log bilinear regression model）。顾名思义，该模型用到了语料库的全局特征，即单词的共现频次矩阵，并且，其优化目标函数是对数线性的，并用回归的形式进行求解。本质上是对共现矩阵进行降维。首先基于语料库构建词的共现矩阵，然后基于共现矩阵和GloVe模型学习词向量。 对于中心词：中心词变换： 现在我们已
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2024-01-15 09:34:40
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# 词典库与自然语言处理（NLP）
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、解析、生成和与人类语言进行交互。在NLP中，词典库是一个核心组成部分，它帮助计算机处理和理解语言。本文将介绍词典库的基本概念以及在NLP中的应用，并提供一些代码示例来说明如何使用Python进行基本的文本处理。
## 什么是词典库？
词典库是一个包含词汇及其相关信息的数据库。在N
一、简单介绍LSA和传统向量空间模型(vector space model)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents)，并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档间的关系；不同的是，LSA 将词和文档映射到潜在语义空间，从而去除了原始向量空间中的一些“噪音”，提高了信息检索的精确度。二、文本挖掘的两个方面应用（1）分类： a.将词汇表中的字词按意思归类（比如将各种体育运动的名
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2024-10-08 13:11:25
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## 如何实现NLP的库
### 1. 了解自然语言处理（NLP）
在开始实现NLP的库之前，首先需要了解什么是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）。NLP是计算机科学与人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机能够理解、分析和生成人类自然语言的方法和技术。NLP的应用非常广泛，包括文本分类、情感分析、机器翻译等。
### 2. NLP库的实现流
原创
2023-10-24 19:36:17
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兜兜转转学NLP学了一个月，结果还在皮毛上，今天打算使用NLP对自己喜欢的红楼梦进行梳理。这篇文章的目的，建立红楼梦的知识库1、主要人物说话关键字提取2、一、建立语料库语料库是以后我们分词以及建立模型的基础，我们将红楼梦各章节的内容以一句话一行的形式建立语料库。目录└─data # 根目录
└─chapters # 存放文档
01.t
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2024-01-02 10:26:32
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乾明 编辑整理量子位 出品 |你还在为进行中文NLP找不到词库而发愁吗？你还在为了从文本中抽取结构化信息而抓耳挠腮吗？现在，这些症状可以得到缓解了。最近，在GitHub上，有人收罗了一份资源，汇集了40个关于中文NLP词库，涵盖了各个方面。中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典。词汇情感值、停用词
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2024-03-06 06:50:06
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实体链接什么是实体链接？实体链接的目前存在的问题实体链接的分类与流程实体链接从大类上可以分为两类：实体链接的流程：实体链接的一般方法候选实体生成构建规则维护词表同义词表缩写全称映射表别名词表基于编辑距离召回实体基于词向量相似性召回实体小结候选实体排序基于流行度的方法基于VSM的方法基于LDA的方法基于语义相似度的方法1. 基于Doc2Vec：2. 基于Word2Vec直接求平均（求和）：3. 基
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2024-05-29 02:21:00
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(1) NLP 介绍NLP 是什么？NLP (Natural Language Processing) 自然语言处理，是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，目的是让计算机处理或“理解”自然语言。自然语言通常是指一种自然地随文化演化的语言，如汉语、英语、日语。NLP 可以用来做什么？以及它的应用领域是什么？文本朗读（Text to speech）/ 语音合成（Speech synthesis）
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2024-03-14 11:41:41
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spaCy 是Python中比较出名，专门用于自然语言处理的库。它有助于实现最先进的效率和敏捷性，并拥有活跃的开源组织积极贡献代码。加分项：与所有主要的深度学习框架很好地结合，并预装了一些出色且有用的语言模型由于Cython支持，速度相对较快 使用spaCy最适合做的事情词性（POS）标注：这是给单词标记制定语法属性（例如名词，动词，形容词，副词等）过程。实体识别：将文本中发现的命名实体标记到预
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2024-04-09 19:38:28
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