文章目录PART1：安装Stanford NLPPART2：安装过程问题1）安装包问题2）路径设置3）环境变量PART3：词性标注测试 官网下载：https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/index.html#downloadcoreNLP是斯坦福大学开发的一套关于自然语言处理的工具(toolbox)，使用简单功能强大，有：命名实体识别、词性标注、
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2024-05-17 18:17:33
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LDA模型LDA是自然语言处理中非常常用的一个主题模型，全称是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）。作用是将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，然后通过分析分到同一主题下的文档抽取其实际的主题（模型运行结果就是一个索引编号，通过分析，将这种编号赋予实际的意义，通常的分析方法就是通过分析每个topic下最重要的term来进行总结归纳），根据主题分布进行主
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2023-07-08 17:36:42
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来自：复旦DIS1. Argumentation-Driven Evidence Association in Criminal Cases刑事案件中的证据关联是将一组司法证据划分为若干不重叠的子集，提高定罪的可解释性和合法性。可以观察到，分成同一子集的证据通常支持同一主张。在证据关联步骤中，此篇文章提出了一种基于论证驱动（argumentation-driven）的监督学习方法来计算证
优化网站的关键词，首先要建立关键词库，那么要拓展和挖掘海量的关键词，我们除了手动去搜索引擎里搜索，收集下拉框、相关搜索，还有没有更丰富的关键词挖掘工具呢？那么，今天网睿seo公司的就会给大家分享下目前我们比较顺手的几款关键词挖掘工具。关键词拓词工具客户端版本
1、百度推广客户端
为百度推广客户端可以精准挖掘到所有用户在百度搜索过的相关关键词，因此，原则上来讲百度推广客户
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2024-01-07 21:34:16
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一、LDA含义：1、一种无监督的贝叶斯模型。 在训练时不需要手工含有label的训练集，仅仅给出文档集以及指定的主题数量k即可（如有100篇文章，需要划分为10个主题） 2、一种词袋模型。 它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合，词与词之间不考虑顺序关系。一篇文档可以包含多个主题，文档中的每一个词都可以由其中的一个主题生成。（每个主题之间的词，无交集。） 3、一种主题模型。 它可以将文档集中的每篇
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2023-11-29 16:26:53
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一 数据分析与自然语言处理我们在处理很多数据分析任务时，不可避免地涉及到与文本内容相关的知识，这是属于文本挖掘（text mining）的内容，显然是NLP技术的范畴，基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认识。二 自然语言处理如果一台计算机能够欺骗人类，让人相信它是人类，那么该计算机就应当被认为是智能的。（阿兰.图灵)机器能像我们人类一样理解文本吗？这是大家对人工智能最初的幻想。如今，
数据挖掘（一） TF-IDF算法的python实现语句的主题词提取技术 TF-IDF1、什么是情报的主题词2、为什么要进行主题词的提取3、如何进行主题词的提取3.1 算法思路3.2 算法实现3.2.1 读取数据与预处理3.2.2 词频统计3.2.3 TF-IDF算法主体主函数显示结果 语句的主题词提取技术 TF-IDF1、什么是情报的主题词对于一段话，具有表征它描述内容的，可以称之为主题词。 这
# 主题分类与自然语言处理（NLP）
随着科技的发展，自然语言处理（NLP）在各个领域的应用日益广泛。主题分类是NLP中的一个重要任务，它的主要目标是根据文本内容将其分配到多个主题类别中。本文将介绍主题分类的基本概念、常用方法以及用Python实现一个简单的主题分类示例。
## 一、主题分类的概念
主题分类是将文本数据分配到预定义的类别中。例如，在新闻网站中，文章可能会被标记为“体育”、“
1. 预训练语言模型的发展史2018年，BERT被正式提出。下图1回顾了近年来预训练语言模型的发展史以及最新的进展。预训练语言模型的成功，证明了我们可以从海量的无标注文本中学到潜在的语义信息，而无需为每一项下游NLP任务单独标注大量训练数据。此外，预训练语言模型的成功也开创了NLP研究的新范式[6]，即首先使用大量无监督语料进行语言模型预训练（Pre-training），再使用少量标注语
# 入门 NLP 文本挖掘指南
自然语言处理（NLP）和文本挖掘是现代数据分析中一个重要的领域，广泛应用于信息检索、情感分析、聊天机器人等。对于新手来说，掌握文本挖掘的过程并不简单，但只要循序渐进，逐步掌握技能，就能轻松应对。本文将为你提供一步一步的指南，并附上相应的代码示例，帮助你了解如何实现 NLP 文本挖掘。
## 流程概述
以下是实现 NLP 文本挖掘的基本流程：
| 步骤 | 描
主题模型（topic modeling）是一种常见的机器学习应用，主要用于对文本进行分类。传统的文本分类器，例如贝叶斯、KNN和SVM分类器，只能将测试对象分到某一个类别中，假设我给出三个分类：“算法”、“网络”和“编译”让其判断，这些分类器往往将对象归到某一类中。但是如果一个外行完全给不出备选类别，有没有分类器能够自动给出类别判断呢？ 有，这样的分类器就是主题模型。 潜在狄立
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2023-10-28 18:02:10
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主题模型0 前言1 摘要2 主题模型是什么4 如何使用主题模型 0 前言NLP萌新，最近看NLP计算相似度的东西，频繁看到主题模型和LDA关键字，以为主题模型就是分类模型，将文档分为不同的主题，LDA就是linear discriminant analysis （线性判别分析），哪知道人家是Latent Dirichlet Allocation(隐性狄利克雷分配)。看来望文生义还是不行啊。下面只
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2023-11-24 08:19:08
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1 引言 主题模型是文本挖掘的重要工具，近年来在学术界和工业届都获得了非常多的关注。学术界的工作主要集中在建模层面，即提出各种各样的主题模型来适应不同的场景，因此缺乏指导主题模型在工业场景落地的资源和文献。 本文主要是以《Familia：开源的中文主题模型应用工具包》为参考资料，入门NLP领域。该文结合开源工具Familia（百度开源），总结主题模型在工业届的一些典型应用案例，从而方便用户找到
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2023-12-05 19:47:53
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NLP的几个概念从技术研究的角度，简单介绍自然语言处理的几个概念1. 对抗学习主要指对抗生成网络。2个主要构成：判别器、生成器判别模型尽可能提取特征正确率增加的模型，生成模型尽可能“伪造”让判别模型以为是真的结果。2. 强化学习来源于“heterostatic theory of adaptive systems”不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的
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2023-12-18 23:28:04
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本博客完全根据博主自己的理解写出来的有意见的欢迎提出。
首先提出问题：
1、nlp是什么？
2、nlp的事件抽取是什么？
3、事件抽取所处的位置？
4、事件抽取的方法有哪些？
5、模式匹配方法如何进行事件抽取？
6、机器学习方法如何进行事件抽取？
7、基于机器学习方法抽取方式的特点？
1、nlp是什么？
nlp是自
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2023-10-14 03:04:08
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【火炉炼AI】机器学习042-NLP文本的主题建模(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)文本的主题建模时用NLP来识别文本文档中隐藏的某种模式的过程，可以发现该文档的隐藏主题，以便对文档进行分析。主题建模的实现过程是，识别出某文本文档中最有意义，最能表征主题的词
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2024-01-05 23:31:20
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雷锋网：关于自然语言处理NLP和自然语言理解NLU研究到底到了哪一阶段？还有哪些亟待突破的技术难点？接下来又将产生哪些服务于大众的应用？ CCF-GAIR 2018 大会NLP 专场给出了指点。我们希望未来将会这样：搜索引擎更加精准，机器翻译更为实用，聊天机器人更能懂你，机器客服更加高效，自然语言处理在金融、法律、教育、医疗等行业，将迎来更加广泛的应用。2018年7月1日上午自然语言处理
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2024-05-24 11:38:50
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自然语言处理（NLP）是一种在计算机领域中以理论为驱动，用于人类语言的自动分析和表示的技术。NLP研究从打卡和批量处理的时代发展而来（其中一句话的分析可能就需要7分钟），到现在的谷歌时代和它的推荐系统（可在不到一秒的时间内处理数百万个网页）。本综述文章借鉴了NLP研究的最新进展，以全新的视角审视NLP技术的过去、现在和未来。借鉴商业管理和营销预测领域的“跳跃曲线”范式，这篇调查文章将NLP研究的演
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2024-01-21 01:54:54
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NLP-文本挖掘-综述一、什么是文本挖掘二、文本挖掘五个步骤三、7种文本挖掘的方法 一、什么是文本挖掘文本挖掘的意义就是从数据中寻找有价值的信息，来发现或者解决一些实际问题。 每到春节期间，买火车票和机票离开一线城市的人暴增——这是数据 再匹配这些人的身份证信息，发现这些人都是从一线城市回到自己的老家——这是信息 回老家跟家人团聚，一起过春节是中国的习俗——这是知识二、文本挖掘五个步骤数据收集、
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2023-07-08 11:38:41
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作者 | 周俊贤 文本分类是NLP领域的最常见工业应用之一，也是本人在过去的一年中接触到最多的NLP应用，本文「从工业的角度浅谈实际落地中文本分类的种种常见问题和优化方案」。由于，项目中的数据涉密，所以拿公开的两个数据集进行实验讲解：今日头条的短文本分类和科大讯飞的长文本分类，数据集的下载见github的链接。https://github.com/zhou
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2024-07-31 20:21:04
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