本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。什么是NLP？简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。这并
转载
2023-08-02 20:28:06
57阅读
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。什么是NLP？简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。这并
转载
2023-08-02 20:28:07
80阅读
## 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
转载
2023-06-25 16:16:31
103阅读
nlp算法基础
一、nlp基本概念
nlp:自然语言处理
分词、词性标注、命名实体识别、关系提取、文本分类、情感分析、事件提取、知识图谱（三元组 实体和实体的关系、实体属性、时间提取）、问答系统、文本相似计算、
文本聚类、关键词提取、关键句提取、摘要提取、文本生成、语言模型（判断一句话是否合理（或者是不是人话））、文本纠错机器学习：
有监督学习算法：预测标签，训练过程需要标签值，如果标签
转载
2023-09-14 15:20:01
146阅读
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
转载
2023-12-21 06:09:52
16阅读
NLP的全称是Natuarl Language Processing，中文意思是自然语言处理，是人工智能领域的一个重要方向自然语言处理（NLP）的一个最伟大的方面是跨越多个领域的计算研究，从人工智能到计算语言学的多个计算研究领域都在研究计算机与人类语言之间的相互作用。它主要关注计算机如何准确并快速地处理大量的自然语言语料库。什么是自然语言语料库？它是用现实世界语言表达的语言学习，是从文本和语言与另
转载
2023-10-12 11:41:56
110阅读
项目开发中使用ansj分词，可是发现ansj分词在添加新词的时候有一些问题，果断选择ansj的祖先nlpir，首先第一个问题是将nlpir工具转化成java工程，步骤如下：1：下载20131115123549_nlpir_ictclas2013_u20131115_release和20130416090323_Win-64bit-JNI-lib，后者JNI是为了java调用C程序；2：将20130
目录ELMO模型论文摘要核心思想模型细节GPT模型BERT模型ELMO模型论文摘要本文作者推出了一种新的基于深度学习框架的词向量表征模型，这种模型不仅能够表征词汇的语法和语义层面的特征，也能够随着上下文语境的变换而改变。简单来说，本文的模型其实本质上就是基于大规模语料训练后的双向语言模型内部隐状态特征的组合。实验证明，新的词向量模型能够很轻松的与NLP的现有主流模型相结合，并且在六大NLP任务的结
1.问答系统，它主要是针对那些有明确答案的用户问题，而且通常面向特定的领域，比如金融，医疗，这一类的机器人。它的技术实现方案分为基于检索和基于知识库两大类。2.第二个任务型对话系统，大家看论文的时候看的大多数的对话系统都是任务型的，它也是面向特定的领域，而且是非常明确的领域。它是以尽快地正确的完成明确的任务为目标的，而且对话的轮数越短越好，它的应用实例就是各种在线的私人助理比如助理来也。 
转载
2023-09-14 15:18:53
52阅读
自然语言处理(NLP)是机器学习的应用之一，用于分析、理解和生成自然语言，以便人类与计算机，人类与人类更好的交流。自然语言处理按照任务类型可以分为分类、匹配、翻译、结构化预测、与序贯决策过程这五类。自然语言处理中的绝大多数问题皆可归入下图其中的一个[1]。这为我们学习自然语言处理提供了大的指导方向，让我们可以心无旁骛的寻找、理解和复现论文。在近些年自然语言处理发展的过程中，有如下趋势[2]： 第
转载
2024-01-26 17:54:43
92阅读
ocr基础入门到毕业1.背景最近为了实现读取图片文字，在网上也是各种查询资料，下载软件，遇到各种坑，总结一下相关资源下载：2.安装注意： 安装版本推荐3.05。 路过的坑1：tesseract-ocr-setup-3.02.02：在文字库合并的时候，会导致合并后字库识别出来都是空的。1.双击运行“tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe”tesseract ocr 中文版开始
Paddle版本：2.0.0rc Python版本：python3 运行方式：python3命令行界面，非分布式方式 1. 安装飞桨¶
如果您已经安装好飞桨那么可以跳过此步骤。我们针对用户提供了一个方便易用的安装引导页面，您可以通过选择自己的系统和软件版本来获取对应的安装命令，具体可以点击快速安装查看。具体步骤在CentOS的linux机器上，安装python3,安装paddleyum insta
转载
2023-12-23 18:12:18
199阅读
自然语言处理(NLP)是许多数据科学系统中必须理解或推理文本的关键组成部分。常见的用例包括文本分类、问答、释义或总结、情感分析、自然语言BI、语言建模和消歧。NLP在越来越多的人工智能应用中是越来越重要。如果你正在构建聊天机器人、搜索专利数据库、将患者与临床试验相匹配、对客户服务或销售电话进行分级、从财务报告中提取摘要，你必须从文本中提取准确的信息。文本分类是现代自然语言处理的主要任务之一，它是为
转载
2024-02-04 13:15:00
99阅读
MLPerf测试内容随着AI技术的进步，今年的测试基准进一步加大了难度。MLPerf训练测试基准包括图像分类、翻译、推荐系统和围棋等8个机器学习任务中，最终结果是这8项任务的训练时间，速度越快则性能越强。具体的8项任务内容如下：其中后三项是新加入或重新制定的标准：1、BERT：用Wikipedia语料库训练BERT，这是首次将BERT引入MLPerf测试基准。2、DLRM：用Criteo AI L
转载
2024-08-26 19:58:54
110阅读
文章目录循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）最基本的单层神经网络经典的RNN结构（N vs N）RNN变体（N vs 1）RNN变体（1 vs N）序列到序列（Sequence to Sequence，Seq2Seq)注意力机制（Attention）Attention 的优点Attention 的缺点Attention可视化 循环神经网络（Recurrent
转载
2024-02-28 21:56:50
8阅读
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
转载
2023-07-28 22:42:13
90阅读
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
转载
2023-10-24 17:19:24
70阅读
昨天接到经理的安排，让我做项目中的分词模块并介绍说可以使用中科院的ICTCLAS（最新版本改名为NLPIR）中文分词系统。于是自己花了一下午的时间来了解它，并试着搭建测试环境；这方面的资料比较少，幸好使用起来并不复杂，借助着搜索引擎的帮助，终于在官方文档以及网络博客的帮助下弄明白了其Java接口的使用方法。 NLPIR介绍 官方网站：http://ictclas.nlpir.org/&n
搜索NLP算法搜索链路 这是一个完整的从查询词到搜索结果的链路， 其中NLP算法发挥作用的地方主要在第二阶段的查询分析，该阶段包含多个NLP 算法模块，如文本侧的分词、纠错、实体识别、词权重、同义词以及语义向量等。系统是结合文本和语义向量多路召回排序的架构，从而满足不同业务场景的搜索效果需求。当然除了查询分析，在第一阶段的搜索引导以及第四阶段的排序服务中也有很多NLP 算法的应用。查询分析 NLP
一、说明 OpenAI最近2022发布了一个名为Whisper的新语音识别模型。与DALLE-2和GPT-3不同，Whisper是一个免费的开源模型。它的主要功能就是将语音翻译成文本。本文将介绍如何使用这个重要应用库。二、 Whisper概念2.1 Whisper是啥？&n
转载
2024-06-24 21:24:10
41阅读
