简介隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是的机器学习模型，在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。但是作为一个经典的模型，学习HMM的模型和对应算法，对我们解决问题建模的能力提高以及算法思路的拓展还是很好的。使用HMM模型时的问题一般有两个特征：１
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2023-07-28 22:42:13
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### NLP实现对话的全过程
随着自然语言处理（NLP）的快速发展，对话系统的应用场景也不断扩大，从客服机器人到智能助手。这些对话系统不仅能提高服务效率，还能为用户提供个性化的体验。在这篇文章中，我们将探讨如何通过NLP实现一个简单的对话系统，以解决用户在选择餐厅时的困惑。
#### 解决的实际问题
假设一位用户想要找到附近的餐厅。用户可能会询问以下问题：“我附近有哪些意大利餐厅？”这就需
前言：21年广州荔湾区成了疫情灾区，很多人都没有工作，被居家隔离，感染病毒概率死亡率是0.005%，没有工作死亡率是100%，因此作为普通老百姓，自己开发了一个数据分析工具，叫yandas。命名实体识别是NLP中一项非常基础的任务，是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。命名实体识别的准确度，决定了下游任务的效果，是NLP中的一个基础问题。在NER任务提供了两种解决
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2023-12-21 06:09:52
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# 项目方案：NLP情感识别的实现
## 一、引言
情感识别是自然语言处理（NLP）中的一个重要研究领域，旨在从文本中识别出情感倾向（例如：积极、消极或者中性）。近年来，随着社交媒体的普及，情感分析逐渐受到企业和研究者的重视。通过情感识别，能够帮助企业了解用户反馈、分析市场趋势、提升用户体验等。本文将探讨如何实现情感识别，包括数据收集、预处理、模型选择及评价等环节，并给出具体的代码示例。
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计数器法计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定，对于A接口来说，我们1分钟的访问次数不能超过100个。那么我们可以这么做：在一开 始的时候，我们可以设置一个计数器counter，每当一个请求过来的时候，counter就加1，如果counter的值大于100并且该请求与第一个 请求的间隔时间还在1分钟之内，那么说明请求数过多；如果该请求与第一个请求的间隔时间大于1分钟，且c
一 、什么是自然语言处理(NLP)？1.NLP是一门横跨了计算机科学、人工智能以及语言学的学科，是人工智能的核心技术之一。目标是让计算机处理和理解自然语言从而可以处理一些实际任务。2.对语言层次的传统描述：重点放在句法分析（syntactic analysis）和语义理解（semantic interpretation）方面，简要描述左上角的语音信号分析。3.NLP的应用简单的说，拼写检查、关键字
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2023-11-10 06:29:15
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： 1 简介词性（part-of-speech）是词汇基本的语法范畴，通常也称为词类，主要用来描述一个词在上下文的作用。例如，描述一个概念的词就是名词，在下文引用这个名词的词就是代词。有的词性经常会出现一些新的词，例如名词，这样的词性叫做开放式词性。另外一些词性中的词比较固定，例如代词，这样的词性叫做封闭式词性。因为存在一个词对应多个词性的现象，所以给词准确地标注词性并不是很
一 入门课程网上的《中文自然语言处理入门实战》为基础。作为一个小白，看不懂术语，更看不懂论文。怎么给自己科普下入门知识。二 中文自然语言处理的完整机器处理流程这篇值得学习，看完了起码知道整个处理流程的全貌：.语料清洗（如果原始数据是HTML，获取文本内容也是清洗一部分）分词：这个好理解，词语是是处理流程的最小粒度。是基础。 ansj,hanlp,jieba&nbs
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2023-10-24 17:19:24
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从transformer开始，nlp的模型渐渐开始成为了transformer一族的天下，所以想写一个系列聊一聊在nlp中那些运用transformer的模型。作为这个系列的第一篇，就从大名鼎鼎的transformer结构开始。一、编码器（encoder）与解码器（decoder）最早提出transformer的文章是attention is all you need，研究的nlp的任务是翻译，自
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2024-01-17 11:01:04
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在当今的自然语言处理（NLP）领域，卷积神经网络（CNN）已经被广泛应用于文本分类、情感分析和其他任务。通过这篇文章，我将详细记录如何使用CNN来解决NLP问题的过程，涉及到技术原理、架构解析、源码分析等多个方面。
### 背景描述
随着大数据时代的到来，信息的快速增长带来了知识的自动提取需求。在这方面，CNN作为一种高效的机器学习算法，能够处理文本数据并提取特征。以下是CNN实现NLP的一般流
# 自然语言处理中的PPL实现：概述与代码示例
在自然语言处理（NLP）领域，语言模型的质量是影响很多任务性能的关键因素之一。其中，困惑度（Perplexity，PPL）是衡量语言模型好坏的重要指标。本文将介绍PPL的基本概念及其在NLP中的应用，同时提供Python代码示例，以帮助读者更好地理解这一重要概念。
## 什么是困惑度（PPL）？
困惑度是用来评估语言模型性能的一个常用指标。简单
原创
2024-09-06 06:32:10
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# 使用NLP实现Chatbot的简要指南
### 1. 引言
在当今信息技术不断发展的时代，聊天机器人（Chatbot）作为一种智能交互工具，逐渐被广泛应用于客服、社交媒体和各类应用程序中。聊天机器人的核心在于自然语言处理（NLP），使其能够理解和生成自然语言。本文将重点讨论如何使用NLP技术实现一个基本的聊天机器人，并通过代码示例帮助读者更好地理解。
### 2. 聊天机器人的基本结构
## Java NLP 实现指南
自然语言处理（NLP）是一个快速发展的领域，它允许计算机理解、解释和生成自然语言文本。对于刚入行的开发者，使用 Java 来实现 NLP 是一个不错的选择。以下是实现整个项目的流程，包括每个步骤的详细代码示例及其解释。
### 实现流程
| 步骤 | 描述 | 预计时间 |
|-
将文本表示为数字机器学习模型将向量（数字
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2023-05-18 17:07:27
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1.含义：Python是一种解释型，面向对象，动态数据类型的高级程序设计语言。2.特点：易于学习，关键字较少，结构简单；较为广泛，跨平台，兼容性好；是一门胶水语言，可嵌套在其他语言中使用；源代码易于维护；3.数据类型：1. Numbers 数字类型2. String 字符串类型3.  
# 使用 PyCharm 实现 NLP 项目
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。若你刚入行，学习如何在 PyCharm 中实现一个简单的 NLP 项目会是一个很好的开始。本文将指导你从零开始建立一个简单的自然语言处理项目。
## 流程概述
以下是实现 NLP 项目的基本步骤：
| 步骤 | 描述
NLP分类实现
在当今的人工智能领域，自然语言处理（NLP）作为一项重要技术，正在迅速发展。NLP分类任务包括情感分析、主题识别等，可以帮助企业和研究人员从大量文本中提取有价值的信息。这篇博文将系统性地梳理NLP分类实现的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论和总结与展望。
背景描述
随着社交媒体、网页和电子邮件等数据源的激增，从文本中提取信息的需求也随之上升。NLP分类
目录 一、引言 2 二、关键技术方案 2 2.1 vggNet 2 2.2 pytorch 迁移学习 4 三、系统分析与设计 4 3.1 需求定义 4 3.动态人脸特征检测 6 系统用例图如下： 6 3.2 架构设计 8 3.3 程序设计 10 服务器端： 11 四、实现与实验 11 4.1 软件实现 11 4.2 实验环境 11 4.3 实验步骤 12 五、结果与讨论 12 5.1 结果 12
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2023-10-10 15:28:18
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自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术，包括：1.句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。2.信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如，时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。涉及到实体识别、时间抽取、因果
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2023-07-08 11:31:20
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## day1自然语言处理基础梳理 文章目录## day1自然语言处理基础梳理前言一、nlp基本处理流程二、数据库/语料库&数据集/语料分析1.数据库/语料库：2.数据集/语料分析三、基于规则的方法和基于统计的方法1.方法概述2.词法分析(分词+词性标注) 前言NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向
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2023-06-25 16:16:31
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