python书籍整理PYTHON自然语言处理中文翻译 NLTK 中文版.pdf http://www.22wenku.com/pdf/21433.htmlpython简明教程中文.pdf http://www.22wenku.com/pdf/22083.htmlPython编程：从入门到实践.pdf http://www.22wenku.com/pdf/22775.html
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2023-07-02 14:50:56
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大多数自然语言文本形式的数据是高度非结构化的，其中包括——社交媒体上的推文/帖子、用户与用户之间的聊天对话、新闻、博客和文章、产品或服务评论以及医疗保健部门的患者记录。最近的一些包括聊天机器人和其他语音驱动的机器人。一、简介Tokenization – 将文本转化为tokens的过程Tokens –在文本里的展示的单词或实体Text object – 一个句子、短语、单词或文章二、数据预处理文本分
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2023-10-07 20:34:08
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一、概述随着自己学习NLP知识的深入，觉得应该把自己所学的知识给记录下来，一是为了保存和归纳自己的知识，二是为做一下分享。看了网上很多博客、知乎以及论坛等，觉得大家把NLP的知识讲的都很散，没有系统性的从轮子开始造车，所以想尽自己所知道的知识,写出一系列的由浅入深的NLP知识，希望对于那些想要从轮子开始造车的人给与一定的帮助和理解。下面就开始我们的NLP的教程吧二、自然语言处理介绍自然语言处理又简
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2023-08-31 21:08:25
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1.NLTK NLTK 在使用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的接口，以及分类、分词、词干提取、标注、语法分析、语义推理等类库。网站http://www.nltk.org/安装安装 NLTK: sudo pip install -U nltk安装 Numpy (可选): sudo pip install -U numpy安装测试:
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2024-01-31 20:06:44
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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
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2017-10-19 14:22:23
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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
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。 这并不是NLP能做的所有事情。
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NLP实现搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你是一个技术人员，所以它显示与技术相关的结果；
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2017-09-29 16:56:16
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导读PaddleNLP 是兼具科研学习和产业实践能力的 Python NLP 工具包，提供中文领域丰富的预训练模型和部署工具，被高校、企业开发者广泛应用。近日，PaddleNLP v2.1正式发布，为开发者带来三项重要更新：开箱即用的工业级NLP预置任务能力Taskflow：八大经典场景一键预测。预训练时代的微调新范式应用：三行代码显著提升小样本学习效果。高性能预测加速：文本生成任务高达28倍加速
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2023-09-04 14:51:44
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Vue 实例1.Vue实例创建1.1 编写界面1.2 创建Vue实例1.3 添加交互行为1.4参考案例2.Vue实例API3.Vue实例生命周期 1.Vue实例创建每个 Vue 应用都是通过用 Vue 函数创建一个新的 Vue 实例开始的：var vm = new Vue({
// 选项
})1.1 编写界面1). 所有界面内容必须包裹在一个唯一的父元素内。 2). 找到页面中所有可能变化的
# Pointwise NLP 教程
自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能的重要交叉领域，旨在通过算法和模型来处理与理解人类语言。在NLP的众多任务中，点对点（pointwise）方法被广泛应用于许多场景，如文本分类、推荐系统以及信息检索等。本文将全面介绍pointwise NLP，包括其基本概念、使用方法和相关代码示例，并结合图表和序列图来帮助大家更好地理解。
## 什么是Point
原创
2024-08-23 09:04:49
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在进行NLP（自然语言处理）的学习时，很多人都会希望找到一些高质量的教程或文档，尤其是PDF格式的文件。本文将详细记录解决“nlp教程 pdf”问题的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在开始NLP项目之前，我们需要准备适当的软硬件环境。这里列出了一些基本的要求。
### 软硬件要求
- **操作系统**：Windows 10 或 Lin
# 如何实现“NLP教程推荐”
随着自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，越来越多的人希望能够入门并掌握这项技术。本文将指导你如何实现一个“NLP教程推荐”系统。以下是整个流程及其步骤。
## 流程概述
以下是实现“NLP教程推荐”的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
原创
2024-10-08 05:36:23
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为什么需要语言模型？ 想象“语音识别”这样的场景，机器通过一定的算法将语音转换为文字，显然这个过程是及其容易出错的。例如，用户发音“Recognize Speech”，机器可能会正确地识别文字为“Recognize speech”，但是也可以不小心错误地识别为“Wrench a nice beach"。简单地从词法上进行分析，我们无法得到正确的识别，但是计算机也不懂语法，那么我们应该如果处理这个问
本文是基于寒小阳博主中的NLP系列所记录下的笔记，非常感谢有那么优质的博客，很受用！1.NLP的常见领域：分词，词性标注，命名实体识别，句法分析，语义识别，垃圾邮件识别，拼写纠错，词义消歧，语音识别，音字转换,机器翻译，自动问答……如果对自然语言处理的应用场景不太了解，可以去腾讯的中文语义平台简单玩几个例子就熟悉了。2.NLP的发展现状根据stafford教授Dan Jurafsky的介绍：有些问
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2024-03-14 11:38:05
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问答机器人排序模型目标知道模型中排序中的概念和目的知道模型中排序的实现方法1. 排序模型的介绍前面的课程中为了完成一个问答机器人，我们先进行了召回，相当于是通过海选的方法找到呢大致相似的问题。通过现在的排序模型，我们需要精选出最相似的哪一个问题，返回对应的答案2. 排序模型的实现思路我们需要实现的排序模型是两个输入，即两个问题，输出的是一个相似度。所以和之前的深度学习模型一样，我们需要实现的步骤如
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2024-03-03 22:44:04
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我的电脑是Windows32 位，Python3.6，电脑上需要提前下载好anaconda操作平台，在网上能搜索到，下载即可。另外文本和词云包我是通过“tn/RRLnQgm”直接下载得到。这是我根据知乎专栏 “玉树芝兰” 的视频学习得来，有不懂的或者想更细致学习的请关注他。以下是我自己的体会和总结。 1、 安装完anaconda后，在开始-所有程序
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2023-08-28 18:39:27
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关系抽取简介实体（Entity）的关系抽取（Relation Extraction）作为NLP领域的一项基本任务，很早就被学者关注到了。早期的实体识别通常基于概率图模型，如隐马尔可夫链（Hidden Markov model，简写 HMM），条件随机场（Conditional random field， 简写CRF），实体识别完成以后再进行实体的关系分类，这就是早期使用的Pipline方法，也称为
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2023-08-21 12:03:46
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1、什么是关系抽取关系抽取的主要任务就是，给定一段句子文本，抽取句子中的两个实体以及实体之间的关系，以次来构成一个三元组（s，p，o），s是subject表示主实体，o为object表示客实体，p为predicate表示两实体间的关系。总的来说，(s, p, o)可以理解的“s的p是o”。 当然一个句子中可能不止两个实体，从而也不止一种关系，所以你要做的就是尽可能多的、且正确的抽取句子中的关系实体
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2023-08-01 13:57:42
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PART1: 基础篇自然语言处理概述 | 什么是自然语言处理 | 自然语言处理的现状和前景 | 自然语言处理应用 | 自然语言处理经典任务 | 学习自然语言处理技术数据结构与算法基础 | 时间复杂度、空间复杂度 | 斐波那契数列的时间和空间复杂度 | 动态规划算法 | 经典的DP问题 | 练习：DP问题的代码解法 | 专题：时序分析中的DTW算法机器学习基础 - 逻辑回归 | 分类问题以及逻辑回归
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2024-01-12 19:44:33
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Pytorch完成基础的模型目标知道Pytorch中Module的使用方法知道Pytorch中优化器类的使用方法知道Pytorch中常见的损失函数的使用方法知道如何在GPU上运行代码能够说出常见的优化器及其原理1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优
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2023-10-18 21:24:37
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