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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摘要：本文以NLTK为基础配合讲解自然语言处理的原理。1.NLTK简介： NLTK是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，还有很多的简单版wrapper。 2.文本处理流程 先做预处理(Preprocess)，包括分词（Tokenize）、去除停止词，然后生成表达式，预处理的作用就是把人能理解的文本最终变成计算机能够看懂的表达式，然后创造
# NLP入门案例教程
自然语言处理（NLP）是人工智能中的一个重要领域，涉及计算机与人类语言之间的互动。对于初学者来说，从简单的案例入手是一个不错的选择。本文将指导你实现一个基本的NLP入门案例：文本情感分析。
## 整体流程
下面是实现文本情感分析的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
|-------|----
机器学习&&深度学习——NLP实战（情感分析模型——数据集）引入读取数据集预处理数据集创建数据迭代器整合代码小结 引入预训练文本表示可以通过不同模型架构，放入不同的下游自然语言处理任务。如下图所示：我们的重点是如何应用深度语言表征学习来解决自然语言处理问题。现今有两种流行且具有代表性的下游自然语言处理任务： 情感分析和自然语言推断。这里先进行情感分析的模型构建和训练。 在给定预训
这是ACL2020上的一篇长文，作者来自北京邮电大学。 这篇文章将BERT模型用在跨领域情感分析上，所使用的方法并没有非常新颖，不过实验和分析倒是挺多的。 大体思路 这篇文章所研究的“跨领域情感分析”，旨在通过源领域的标注数据对目标领域的无标注数据进行情感分类。源领域如餐饮领域，目标领域如电子产品领域，这两个领域之间存在一定的差异。为了克服领域间的差异，一
# NLP应用案例：情感分析
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个分支，它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。情感分析是NLP中的一项重要应用，它可以帮助我们理解文本中的情感倾向，例如正面、负面或中性。
## 流程图
以下是情感分析的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
A[输入文本] --> B[文本预处理]
B --> C[特征提取]
原创
2024-07-22 03:49:08
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简单理解梯度下降法梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。梯度下降的基本过程就和下山的场景很类似。首先，我们有一个可微分的函数。这个函数就代表着一座山。我们的目标就是找到这个函数的最小值，也就是山底。根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方
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2024-10-08 14:28:46
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自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。
在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。为什么要写这篇文章？对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类N
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2023-10-31 13:07:19
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语言模型的核心思想是按照特定的训练方式，从语料中提取所蕴 含的语言知识，应用于词序列的预测。 包括 基于规则的语言模型 和 统计语言模型 •统计语言模型处于主流地位，通过对语料库的统计学习，归纳出 其中的语言知识，获得词与词之间的连接概率，并以词序列的概 率为依据来判断其是否合理。序列S={w1,w2,w3…}的概率就是： 这样后面就是指数级增长，所以后面考虑N-gram，只考虑当前词的前n-1个
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2023-10-27 00:31:52
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随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代需求是分不开的▼人民网《地方领导留言板》是备受百姓瞩目的民生栏目,也是人民网品牌栏目,被称为“社情民意的集散地、亲民爱民的回音壁”。基于以上背景，tecdat研究人员对北京留言板里面的留言数据进行分析，探索网民们在呼吁什么。数量与情感朝阳区群
文章目录文本情感分类目标1. 案例介绍2. 思路分析3. 准备数据集3.1 基础Imdb_dataset和Imdb_dataloader的准备3.2 文本序列化3.3 构建保存数据集的字典4. 构建模型5. 模型的训练和评估 文本情感分类目标知道文本处理的基本方法能够使用数据实现情感分类的1. 案例介绍为了对前面的word embedding这种常用的文本向量化的方法进行巩固，这里我们会完成一个
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2023-12-06 19:16:49
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和大家聊聊我自己做的作业案例。作业来自Coursera上的Introduction to Natural Language Processing这门课，讲师是Dragomir R. Radev, Ph.D.，University of Michigan的教授。关于课程内容，虽然现在没有了，但是2016年的链接是https://www.coursera.org/learn/natural-langu
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2023-10-20 16:16:10
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## NLP算法案例实现指南
### 1. 概述
尽管NLP（自然语言处理）算法在近年来取得了显著的进展，但对于刚入行的小白来说，可能还是会感到迷茫。本文将指导你如何实现一个NLP算法案例，从而帮助你入门NLP领域。
### 2. 实现流程
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
journey
title NLP算法案例实现流程
section 数据准备
原创
2023-08-30 11:39:05
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0.046的值。结果表明，通过简单的微调，我们可以在较短的时间和较少的数据量上获得准确的模型。2、TILE: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language UnderstandingAuthor: Jacob Devlin • Ming-Wei Chang • Kenton Lee • Kristi
# NLP 情感分析入门指南
## 一、整体流程
在进行 NLP（自然语言处理）情感分析的案例时，我们需要遵循一系列的步骤。以下是整个过程的步骤概述表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集: 收集并准备文本数据。 |
| 2 | 数据预处理: 清洗和处理文本数据，例如去除标点符号、停用词等。 |
| 3 | 特征提取: 将文本数据
原创
2024-09-12 05:06:29
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在当前的技术发展背景中，自然语言处理（NLP）技术越来越多地被应用于实际场景中，为各个行业的数字化转型提供了强有力的支撑。然而，在实际落地过程中，也面临不少技术痛点和挑战。本文将详细记录一个NLP成功落地案例的整个过程，从背景定位、演进历程到架构设计、性能攻坚等方面，力求为读者提供一个全面而专业的分析过程。
## 背景定位
在开展NLP项目之初，团队面临着几个核心技术痛点，包括高并发处理能力不
作者：李明磊作为 NLP 领域重要的研究方向之一，情感分析在实际业务场景中存在巨大的应用价值。在此文中，华为云 NLP 算法专家李明磊为我们介绍了情感分析的概念以及华为云在情感分析方面的实践和进展。基本概念为什么：随着移动互联网的普及，网民已经习惯于在网络上表达意见和建议，比如电商网站上对商品的评价、社交媒体中对品牌、产品、政策的评价等等。这些评价中都蕴含着巨大的商业价值。比如某品牌公司可以分析社
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2023-12-28 07:46:11
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Motivation：大多数基于语料的语言处理都集中于英文这种语言，很少有针对中文提出的词性标注系统，本文想把对英文处理方面的技术应用到中文上来，实现对中文的词性标注。由于中文句子之间没有空格，因此在进行词性标注之前必须对中文进行分词，而分词的质量又直接影响到词性标注的结果。因此本文搭建一个和分词结合的中文词性标注系统。 核心思想：本文用最大熵算法从中文分词的处理结构和特征表示方面寻找一
缘起作为一个菜鸟小硕，无师自通入门NLP已经一年多了，想着自己的第一个项目就是情感分析，以及第一篇CCF B类中文期刊也是情感分析，决定开一个关于文本分类的专栏，提供保姆级别的模型训练过程。很多同学在大量阅读论文后，难免有不少的ideas，但仅停留在构思层面，所以，我在这里跟大家分享一下关于动手实现常见深度学习模型的详细过程，也算是对我自己过去入门的一个总结。提示本人在读研三，主要捣弄深度学习方面
# NLP 数据标注格式案例：从入门到实践
自然语言处理（NLP）是当今数据科学和人工智能领域中一个重要的研究方向，其中数据标注是完成NLP任务的重要一步。数据标注不仅可以提高模型的准确性，还能直接影响到模型的最终表现。本文将带领刚入行的小白逐步了解如何实现一种常见的NLP数据标注格式案例，并提供详细的代码示例。
## 整体流程
在开始具体操作之前，我们首先需要了解整个数据标注的流程。以下是
