文章目录1、维基百科定义2、简要介绍2.1 如何教電腦學會一種語言？2.2 訓練電腦處理自然語言，需要什麼樣的資料？2.3 電腦可以認識所有「詞」嗎？2.4 NLP有什么用？3、NLP的技术知识点3.1 技术框架3.2 中文NLP的基本过程4、语料预处理4.1 语料清洗4.2 分词4.3 词性标注4.4 去停用词 1、维基百科定义自然语言处理（英语：Natural Language Proces
转载
2023-09-14 12:45:19
67阅读
# NLP特征融合：提升自然语言处理模型性能的方法
在自然语言处理（NLP）领域，特征融合是一个重要的技术，它通过结合来自不同来源的特征来改善模型的表现。这一策略能够帮助我们在任务上取得更好的效果，比如情感分析、文本分类、命名实体识别等。本文将介绍NLP特征融合的基本概念，常用的方法，并提供代码示例，同时展示特征融合的实际流程。
## 特征融合的基本概念
特征融合是将来自不同特征提取方法或数
知识图谱构建与应用推荐学习分享一、语言表征学习 Language Representation Learning通过自监督语言模型预训练的语言表征学习已经成为许多NLP系统的一个组成部分。传统的语言建模不利用文本语料库中经常观察到的实体事实，如何将知识整合到语言表征中已引起越来越多的关注。二、知识图谱语言模型（KGLM）：通过选择和复制实体来学习并呈现知识。ERNIE-Tsinghua：通过聚合的
转载
2024-09-01 12:11:18
60阅读
经由信息抽取之后的信息单元间的关系是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性，同时存在大量冗余甚至错误的信息碎片。知识融合旨在解决如何将关于同一个实体或概念的多源描述信息融合起来，将多个知识库中的知识进行整合，形成一个知识库的过程。知识融合中常见问题有数据质量问题：命名模糊，数据输入错误，数据格式不一致，缩写问题。在这个过程中，主要关键技术包含指代消解、实体消歧、实体链接 。
转载
2023-11-01 09:28:23
55阅读
NLP-文本表示-词袋模型和TF-IDF一、文本表示的几种方式二、 词袋模型BoW(Bag-of-words)1、在词或字的维度表示 -- one-hot编码2、在文本或段落的维度表示3、词袋模型编码特点以及缺点三、 词频-逆向文件频率(TF-IDF)1、TF （Term Frequency）—— “单词频率”2、IDF（Inverse Document Frequency）—— “逆文档频率”
转载
2024-01-12 06:40:10
100阅读
今天分享一个论文ACL2020-tBERT，论文主要融合主题模型和BERT去做语义相似度判定，在特定领域使用这个模型，效果更明显。掌握以下几点：【CLS】向量拼接两个句子各自的主题模型，效果有提升尤其是在特定领域的数据集合会有更好的表现。1. 架构图先看架构图： 代表的是主题数量，N是的字数量，M是的字数量进而我们可以得到单词的主题分布: 所以
转载
2023-11-24 05:53:39
118阅读
大家好，我是在算法前沿旋转跳跃的焦燥女青年rumor。近期前沿（2020年10月）：pQRNN：谷歌最新轻量级文本分类模型Cross-Thought：微软为巨向量打造的最新预训练任务自Attention机制提出后，加入attention的Seq2seq模型在各个任务上都有了提升，所以现在的seq2seq模型指的都是结合RNN和attention的模型。之后google又提出了解决Se
转载
2024-05-17 05:43:13
33阅读
在本文中，我将分享如何应对“NLP 融合多个表征”的过程。其中包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析以及扩展阅读。每个部分都附带必要的图表和代码示例，以便于理解和实施。
### NLP融合多个表征的描述
结合不同的表征方法是一个复杂而又富有挑战性的任务，尤其在自然语言处理领域。目标是将多个特征融合，提升模型的准确性与鲁棒性。我将介绍实现这一目标的策略和步骤，包括如何保护来源数据
目录 研究背景论文思路实现方式细节实验结果附件专业术语列表 一、研究背景 1.1 涉及领域，前人工作等 本文主要涉及NLP的一种语言模型，之前已经出现了【1】ELMo和【2】GPT这些较为强大的模型，ELMo 的特征提取器不是很先进，GPT没有使用双向，本文结合两者的思想或做法，大大提升了最终效果。 1.2 中心思想 本文在前人研究基础上，沿用了pre-train和fine-tuning结构。使用
# 实现特征融合代码：NLP 项目指南
欢迎你进入开发者的领域！在这篇文章中，我们将针对如何在自然语言处理（NLP）项目中实现特征融合进行详尽讲解。特征融合是一种提升模型性能的有效方法，通过组合多个特征来提取更丰富的信息。
## 流程概述
我们将整个特征融合的过程拆分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备 |
| 2
原创
2024-10-27 06:21:40
148阅读
gensim word2vec库官方手册1. Word2vec embeddings1.1 简介1.2 其它的嵌入1.3 使用例程1.4 多字ngrams的嵌入1.5 预训练模型补充: gensim-data(1) Gensim-data有什么用？(2) 它怎么工作？(3) 快速入门(4) 可获取的数据(5) 想要添加一个新的语料库或模型？2. Store and query word vect
转载
2024-01-08 16:17:54
277阅读
文章目录前言论文储备知识语言模型基于专家语法规则的语言模型统计语言模型统计语言模型中的平滑操作基于马尔科夫假设语言模型评价指标：困惑度（Perplexity）论文背景知识词的表示方式（词向量简介）独热编码SVD分布式表示（稠密表示）Distributed Representation发展历程研究成果论文精读论文整体框架相关论文论文结构摘要核心论文小标题介绍IntroductionWord2vec
转载
2023-10-23 22:26:04
81阅读
目录基本文本处理技能分词的概念正向最大匹配法逆向最大匹配法双向最大匹配法词、字符频率统计语言模型语言模型中unigram、bigram、trigram的概念文本矩阵化分词新词识别自定义词典关键词提取去除停用词构造词表文档向量化基本文本处理技能 目前有三大主流分词方法：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。
转载
2023-11-02 10:24:27
79阅读
1、NLP基础入门人工智能的发展和应用越来越深入世界每个角落，人工智能的一个重要部分是认知智能，包括理解、运用语言的能力，掌握知识、运用知识的能力，以及在语言和知识基础上的推理能力。那自然语言就属于认知智能，接下来让我们去了解下什么是自然语言处理。一、什么是 自然语言处理(Natural Language Processing)自然语言处理(Natural Language Processing,
转载
2023-11-02 13:40:34
83阅读
说在前面的话标题：Multimodal Object Detection via Probabilistic Ensembling链接：https://arxiv.org/abs/2104.02904我相信大家不多不少都会看过我自己做的一些工作，同时也还有我解读RGB-Thermal系列的一些工作，所以这一期我想讨论一下RGB-T目标检测的工作！RGB-T与目标检测目标检测是大家的老朋友了，随着端
转载
2024-06-14 17:14:52
75阅读
知识图谱根据 W3C的解释，语义网络是一张数据构成的网络，语义网络技术向用户提供的是一个查询环境，其核心要义是以图形的方式向用户返回经过加工和推理的知识而知识图谱技术则是实现智能化语义检索的基础和桥梁．传统搜索引擎技术能够根据用户查询快速排序网页，提高信息检索的效率，然而，这种网页检索效率并不意味着用户能够快速准确地获取信息和知 识，对于搜索引擎反馈的大量结果，还需要进行人工排查和筛选．1
转载
2023-09-04 13:31:33
17阅读
一、基础概念1.1. NLP 中的 Tokenization 是什么?NLP技术中 Tokenization 也可以被称作是“word segmentation”，直译为中文是指 分词。分词是NLP的基础任务，按照特定需求能把文本中的句子、段落切分成一个字符串序列（其中的元素通常称为token或叫词语）方便后续的处理分析工作。1.2. formal language 和 natural langu
转载
2023-08-03 20:44:11
178阅读
过去的NLP实验人员发现了一种揭示词组合的意义的算法，该算法通过计算向量来表示上述词组合的意义。它被称为隐语义模型（latent semantic analysis，LSA）。当使用该工具时，我们不仅可以把词的意义表示为向量，还可以用向量来表示整篇文档的意义。 在本章中，我们将学习这些语义或主题向量。我们将使用TF 目录1.TF-IDF向量及词形归并2.主题向量3.思想实验4.一个主题评分算法5.
转载
2024-06-08 13:35:26
97阅读
论文摘要：In this paper, we propose a novel Convolutional Neural Network (CNN) structure for general-purpose multi-task learning (MTL), which enables automatic feature fusing at every layer f
转载
2024-09-10 12:17:10
164阅读
工欲善其事，必先利其器，再好的方法不如现成的工具 中文NLP常见任务中文分词依存句法分析实体识别关系抽取标注工具标点符号恢复文本纠错关键词提取总结参考 中文分词jieba：多种分词模式，老牌健将LAC：百度出品，感觉最好用【推荐】Spacy：全能选手，分词差了点依存句法分析Spacy：画图很棒实体识别LAC+自定义词典：配合自定义词典准确率很高Bert+CRF：能解决前者不能识别新词的问题，接近S
转载
2023-11-07 14:54:10
192阅读
