注意：本次学习的目的是为了可以根据单词在句子中的位置判断词性进而猜出词义。词性的分类1 词（1）名词：名称（人名、地名、职业、服装、生物等一切人、事、物的名称）。 eg：Tony 、China 、 teacher 、shirt 、 dog...... &nbs
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2023-11-24 01:03:19
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jieba为自然语言语言中常用工具包，jieba具有对分词的词性进行标注的功能，词性类别如下：Ag形语素形容词性语素。形容词代码为 a，语素代码ｇ前面置以A。a形容词取英语形容词 adjective的第1个字母。ad副形词直接作状语的形容词。形容词代码 a和副词代码d并在一起。an名形词具有名词功能的形容词。形容词代码 a和名词代码n并在一起。b区别词取汉字“别”的声母。c连词取英语连词
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2023-12-20 06:05:25
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# Python判断词性的实现方法
## 1. 简介
在自然语言处理（NLP）中，词性标注是指为一段文本中的每个词汇赋予其相应的词性。词性标注在很多NLP任务中都是必需的，如句法分析、语义角色标注等。在Python中，有多种方法可以实现词性标注，本文将介绍一种常用的方法。
## 2. 流程
下面是实现Python判断词性的流程图：
```mermaid
flowchart TD
原创
2023-10-22 06:01:28
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文章目录基本原理字符增强代码 参考：《深度学习入门之Pytorch》 基本原理定义好一个LSTM网络，然后给出一个由很多个词构成的句子，每个词可以用一个词向量表示，这样一句话就可以看做是一个序列，序列中的每个元素都是一个高维向量，将这个序列传入LSTM，可以得到与序列等长的输出，每个输出都表示为对词性的判断，比如名词、动词等。从本质上看，这是一个分类问题，虽然使用了LSTM，但实际上是根据这个
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2024-10-27 09:31:11
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NLP笔记 --- 词性标注为什么要词性标注1.查表法2.双字母组3.隐形马尔可夫模型发射概率转移概率使用隐马尔可夫生成一个句子4.优化路径5.维特比算法推导 为什么要词性标注在做文本分析，情感分析，说白了就是分析句子的成分，那么我们就需要知道句子每个词语的词性，比如Mary had a little lamb Mary是名词（N）， had是动词（V），a是冠词（Dt），little是形容词（
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2023-09-18 10:02:49
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# HanLP 默认词性判断的科普
自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能领域中的重要研究方向，词性标注是其基本任务之一。HanLP作为一个开源的自然语言处理工具包，为我们提供了快速、准确的词性标注功能。本文将详细探讨HanLP中默认词性判断的原理与应用，并通过代码示例演示其使用方法。
## 词性标注简介
词性标注是将句子中的每个词汇赋予相应的语法类别，如名词、动词、形容词等。对于理解
原创
2024-10-05 03:46:20
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# Python判断单词词性
在自然语言处理中，判断单词的词性是非常重要的一项任务。通过词性标注，我们可以更好地理解文本的含义，进行语义分析，提高文本处理的效率。在Python中，我们可以利用一些现成的工具和库来实现单词词性的判断。本文将介绍如何使用Python来进行单词词性的判断，并通过代码示例来演示。
## 分词和词性标注工具
在Python中，有一些常用的工具和库可以用来进行分词和词性
原创
2024-05-29 04:56:53
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今天总结一下自然语言处理基础技术之词性标注，后附现有比较好的开源实现工具(基于python实现包)~~~词性定义百度百科定义：词性指以词的特点作为划分词类的根据。词类是一个语言学术语，是一种语言中词的语法分类，是以语法特征(包括句法功能和形态变化)为主要依据、兼顾词汇意义对词进行划分的结果。维基百科定义：In traditional grammar, a part of speech (abbre
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2023-10-03 16:24:09
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import jieba.posseg as possegres = posseg.cut("我是中国人")print(type(res))for word, flag in res: print(word, flag)
原创
2022-11-16 19:46:18
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词性标注被用于信息检索、机器翻译、NER、语言分析等1、词性标注简介 一个对句中的每个标识符分配词类（如名词、动词、形容词等）标记的过程。在nltk.tag包中并被TaggerIbase类所继承。>>> text1 = nltk.word_tokenize("It is a pleasnat day today")
>>
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2023-10-24 10:01:56
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2 使用NumPy和SciPy进行数值分析2.1 基本概念from numpy importarrayfrom numpy.random importnormal, randint#使用List来创造一组数据data = [1, 2, 3]#使用ndarray来创造一组数据data = array([1, 2, 3])#创造一组服从正态分布的定量数据data = normal(0, 10, siz
特点支持三种分词模式：
精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义。具体来说，分词过程不会借助于词频查找最大概率路径，亦不会使用HMM；搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。支持繁体分词支持添加自定义词典和自定义词MIT 授权协议算法基于前缀词典实现高效
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2023-12-22 21:38:54
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class:关键字 表示类
interface:关键字 表示接口
enum:关键字表示枚举
annotation：关键字 表示注解
method:表示类中的方法
field:表示类中的属性或者表中的字段
property:表示属性
instance:表示实例的意思 就是对象 我们一般说创建一个类的对象也叫构造一个类的实例
con
corporate[ˈkɔːpərət]
adj. 公司的 【频次 15】
corporate board 公司董事
corporate-tax 企业税率
corporate-governance 企业管理
corporate vocabulary 职场用语
corporate cooperation 公司合作
corporate communication 公司交流
e.g. This esta
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2023-08-18 13:01:39
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一篇文章如何可以快速锁定核心内容，可以初步用文章中出现频次最高的词语作为文章的核心。那有什么办法快速展示呢？ 下面就以一篇AI人工智能的文章作为测试文件，测试结果如图：1、想要实现该效果，首先需要先安装好python，然后还需要在自己的电脑安装以下几个插件：pip install re # 正则表达式库
pip install collections # 词频统计库
pip install num
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2023-08-30 17:11:20
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文章目录10种英语词性说明10种词性详解1、·名词(n.)2、代词(pron.)3、冠词(art.)4、数词(num.)5、形容词(adj.)6、副词(adv.)7、动词(v.)8、连词(conj.)9、介词(prep.)10、感叹词(int.)特殊词性及物动词(vt.)不及物动词(vi.) 10种英语词性说明英语词性有10种，另有2种特殊词性 分别是及物、不及物。 10种词性：1、名词(n.)
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2023-07-12 15:38:07
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英语中的十大词性英语中名词的基本概念名词（Nouns）是英语中的一类词汇，它们表示人、地点、事物、动物、观念或抽象概念。简而言之，名词是我们用来给事物命名的词。名词在句子中可以扮演不同的角色，例如主语（Subject）、宾语（Object）或者定语（Attributive）等。名词可以分为以下几类：可数名词（Countable nouns）：这类名词可以数，可以有单数和复数形式。例如：猫（cat）
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2023-11-01 19:59:43
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0927-python学习总结Python是一种面向对象、解释型（编译型依赖于平台，如C，解释型拥有较好的跨平台性）、强类型的动态脚本语言。使用简洁、方便。特色：语法清晰可扩展性，具有丰富和强大的类库1.命令行编译exit（）退出2.语言基础语法标识符第一个字符必须是字母表中字母或下划线 _ 。 标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。 标识符对大小写敏感。在 Python 3 中，可以用中文
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2023-08-26 16:18:05
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引言：当你想入门java web后，一定会查阅到很多相关的名词：Servlet，HTML，Spring...等等之类的，但是对于他们之间的关系总是比较混乱的，这篇文章就是理清这些名词的关系。什么是web应用？web应用是一种可以通过Web访问的应用程序。在J2EE领域下，web应用就是遵守基于JAVA技术的一系列标准的应用程序。最简单的web应用什么样？2个文件夹、1个xml文件就能成为一个web
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2024-09-22 12:46:27
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# Java 英文词性标注实现指南
词性标注（Part-of-Speech Tagging，简称 POS Tagging）是自然语言处理中的一项重要任务。它旨在识别和标注文本中的每个词及其相应的词性。本文将详细介绍在 Java 中实现英文词性标注的基本流程，并提供具体的代码示例。
## 实现流程
以下是实现英文词性标注的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 环
