貌似是腾讯广点通部门的人写的，挺不错的。 语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set
引言最近对自然语言处理特别感兴趣，之前上了一个研修课就想尝试着文本分析来着，但是由于时间关系和能力关系没实施，这学期又要提交一个大作业，要求是让计算机读入一段文本并自动的生成文本中叙述的场景，感觉很难，而且还在初步尝试中。 大体的流程应该是上述，不过目前我还在尝试用现有的NLP技术理解文本。最近，我浏览网页发现呼声比较高的就是OpenNLP这个开源的工具包，下面我来简单描述一下我最近的尝试。Ope
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2024-03-11 19:28:28
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Antlr4是一款开源的语法分析器生成工具，能够根据语法规则文件生成对应的语法分析器。现在很多流行的应用和开源项目里都有使用，比如Hadoop、Hive以及Pig等都在使用ANTLR来做语法分析。本文直接引用antlr4工具做自定义的语义分析public int getMax(int c , int d){
return c + d;
}
int a = 5;
int b = 6;
i
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2023-11-23 15:41:14
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实验五 语义分析器代码已开源：https://github.com/LinXiaoDe/Quary/tree/master/lab5
一. 学习经典的语义分析器（2小时）一、实验目的 学习已有编译器的经典语义分析源程序。 二、实验任务 阅读已有编译器的经典语义分析源程序，并测试语义分析器的输出。 三、实验内容（1）选择一个编译器:选择一个编译器，如：TINY或其它编译器也可（需自备源代码）。我所选
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2024-09-19 23:10:40
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景NLP（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，它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言（如中文等），达到人与计算机之间进行有效通讯。所谓“自然”乃是寓意自然进化形成，是为了区分一些人造语言，类似Python、Java等人为设计的语言。在
当今,信息技术为人类步入智能社会开启了大门,带动了互联网、物联网、电子商务、现代物流、网络金融等现代服务业发展,催生了车联网、智能电网、新能源、智能交通、智能城市、高端装备制造等新兴产业发展.现代信息技术正成为各行各业运营和发展的引擎.但这个引擎正面临着大数据这个巨大的考验.各种业务数据正以几何级数的形式爆发,其格式、收集、储存、检索、分析、应用等诸多问题,不再能以传统的信息处理技术加以解决,
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2024-08-12 20:39:16
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NLP和数据挖掘的开端，在离开小组前，整理出来，以作纪念。 1. IK AnalyzerIK Analyzer 是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。 初判：使用文法分析的算法一般不适合扩展，文法无法覆盖现实语言中的所有文法（不满足完备
在NLP领域比较重要的就是语义相似度计算，可用于非常多方面的应用，比如搜索、智能问答系统、多轮对话、基于内容的推荐系统召回模块等。能够在语义相似度任务这些领域会有巨大提升。像搜索领域中用到的elasticsearch分布式高性能搜索工具中用到的BM25算法，是通过词频和逆文档形成的稀疏矩阵来计算相似度。这种方法没有考虑到句子之间的语义关系，只是考虑到词频带来的影响。BM25是tf-idf的改进版，
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2024-02-10 06:49:42
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# 使用 OpenNLP 进行摘要分析的完整指南
在数据分析和自然语言处理（NLP）领域，生成文本摘要是一个非常重要的任务。Apache OpenNLP 是一个机器学习库，用于处理文本数据，支持多种自然语言处理任务，包括分词、句子解析、命名实体识别以及文本摘要等。本文将教你如何使用 OpenNLP 进行摘要分析，让我们一起来学习吧！
## 一、流程概述
我们将在本篇文章中分成以下几个步骤来实
# 使用OpenNLP进行情绪分析的入门指南
在现代自然语言处理（NLP）应用中，情绪分析是一项重要任务。使用Apache OpenNLP库，你可以轻松实现对文本情绪的分析。接下来，我将引导你完成情绪分析的整个流程。
## 情绪分析流程
以下是实现OpenNLP情绪分析的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
最近在做神经网络的研究，偶然间看到OpenAI开源出了一个多国语音转文字的模型，脑海里突然想到余大嘴在华为发布会发布实时语音翻译时满屏弹幕的“？？？”和“！！！”，于是决定做一个多国语音转简体中文字幕的软件来玩一玩。想法是这样的：通过OpenAI最新发布的翻译模型whisper（可以翻译200多种语言，且其中部分语言的翻译效果已然接近甚至超过人类的神器）加上自己写的一点点程序，做一个傻瓜化的多国语
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2024-01-13 14:13:09
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OpenNLP语法分析是一种自然语言处理的技术，主要用于分析文本的语法结构。它能够帮助开发者在各种应用中实现语义理解和文本分析的功能。在这篇博文中，我将详细记录如何配置环境、编译过程、参数调优、定制开发以及部署该功能的全过程，从而为后续的应有提供理论和实践依据。
### 环境配置
首先，我们需要配置开发环境以便于使用OpenNLP进行语法分析。以下是关于环境配置的思维导图，帮助我们理清所需组件
7 分析器 功能介绍：尝试解析器最简单的方法是在命令行工具。该工具仅用于演示和测试。请从我们网站上的英文分块解析器模型，并用以下命令启动解析工具。 代码实现： package package01; import opennlp.tools.cmdline.parser.ParserTool; imp ...
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2021-07-19 13:50:00
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1. 数据分析simplifyweibo_4_moods 说明下载地址: 百度网盘 (https://pan.baidu.com/s/16c93E5x373nsGozyWevITg#list/path=%2F)数据概览: 36 万多条，带情感标注文本，包含 4 种情感，其中喜悦约 20 万条，愤怒、厌恶、低落各约 5 万条推荐实验: 情感/观点/评论 倾向性
一、情感分析1.1词典导入1.2 增加新词1.3合并到review_long_clean中1.4 修正情感倾向1.5计算每条评论的情感值1.6 查看情感分析效果二、情感分析效果2.1 将数据合并2.2 结果对比2.3 情感词云三、基于LDA模型的主题分析3.1建立词典、语料库3.2主题数寻优 一、情感分析1.1词典导入import os
import numpy as np
import pand
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2024-07-08 10:34:15
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通过词法分析，我们成功得到了一个完整的token 文件以及符号表，接下来要做的就是语法/语义分析。我们采用的分析方法是算符优先算法，实现这一个算法的前提是文法必须是算符优先文法，因此我们首先要做的事就是构造算符优先文法，文法结构如下：1、构造文法并且初始化其各个属性。class Grammar
{
public:
int getid(){ return id ; }
char * ge
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2024-04-10 20:14:23
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实验四、语法分析实验 一、 实验目的（1） 编制一个语义分析程序（2） 语义分析程序是在语法分析程序的基础上进行编写的，主要任务是根据语法
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2023-06-28 23:19:25
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一、知识总结 首先是语义分析。语义分析的任务是审查每一个语法结构的静态语义，即验证语法正确的结构是否有意义。几种常用的中间语言形式有：逆波兰表示法、图表示法、三元式、间接三元式、四元式。 波兰表示是一种既不须考虑优先关系、又不用括号的一种表示表达式的方法（前缀式）。图表示法又包括抽象语法树和无循环有向图（DAG）。三元式由三个部
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2024-01-12 18:59:58
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1. 什么是情感分析（别名：观点提取，主题分析，情感挖掘。。。）应用：1）正面VS负面的影评（影片分类问题）2）产品/品牌评价: Google产品搜索3）twitter情感预测市场行情/消费者信心2. 目的利用机器提取人们对某人或事物的态度，从而发现潜在的问题用于改进或预测。
这里我们所说的情感分析主要针对态度（attitude）。注：Scherer 情感状态类型主要可以分为：
情绪（emot
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2023-08-30 09:45:50
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语义分割最常见的评价指标就是mIoU和PA，它们从概念上理解起来比较直观,而且在不同的视觉任务中有很多不同的求法。这两个指标的计算，对于刚学习语义分割的朋友(例如我)还是很有难度的，所以记录一下它们的实现过程，免得以后忘记了。 还是先从原理简单介绍一下，本文使用的方法如何求交并比，不然待会看代码可能有点头疼。 语义分割的交并比其实就是下图中橙色部分比上真实值加预测值。物理意义很直观，理解起来也很方
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2024-02-02 12:28:39
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