# Python自然语言处理（NLP）中的语义分析
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域中，语义分析是一个非常重要的任务。它主要涉及理解语言中的意思、语墅和关系，帮助计算机更好地理解人类语言。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了许多工具和库，可以帮助我们进行NLP中的语义分析。
## 文本预处理
在进行语义分析之前，我们通
原创
2024-06-14 04:07:01
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首先，大概讲一下自然语言处理的背景。互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本，如何较好的理解这些文本，服务于实际业务系统，如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等， 给我们提出了挑战。例如在效果广告系统中，需要将 Query(User or Page) 和广告 Ad 投影到相同的特征语义空间做精准匹配，如果 Query 是用户，需要基于用户历史数据离线做用户行为分析，如果 Qu
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2023-11-07 22:15:22
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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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在这一部分中，我们将要介绍NLP领域的一个重要问题：语义分析。 语义分析分为两个部分：词汇级语义分析以及句子级语义分析。 这也就是为什么在词法分析和句法分析之后，我们要介绍的是语义分析而不是篇章分析的原因。【一】词汇级语义分析首先，我们来介绍词汇级语义分析。 词汇级语义分析的内容主要分为两块： 1.词义消歧 2.词语相似度 二者的字面意思都很好理解。其中，词义消歧是自然语言处理中的基本问题之一，
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2023-07-30 19:09:17
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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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导读自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术是与自然语言的计算机处理有关的所有技术的统称，其目的是使计算机能够理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。 语义分析技术自然语言处理技术的核心为语义分析。语义分析是一种基于自然语言进行语义信息分析的方法，不仅进行词法分析和句法分析这类语法水平上的分析，而
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2023-08-08 11:39:02
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# 教学文章：如何实现NLP代码Python语义分析
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[数据预处理]
B --> C[构建模型]
C --> D[训练模型]
D --> E[测试模型]
E --> F[应用模型]
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 准备数据
在进行NLP语义
原创
2024-03-14 05:34:11
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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.
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2024-06-08 13:35:26
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目录1.隐性语义分析2.奇异值分解2.1左奇异向量U2.2奇异值向量S2.3右奇异值向量V^T2.4SVD矩阵的方向2.5主题约简 1.隐性语义分析隐形语义分析基于最古老和最常用的降维技术–奇异值分解(SVD)。 SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个时对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个更简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。 利用
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2024-04-19 12:10:45
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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
NLP语义分析库的出现给自然语言处理领域带来了许多便利，不过在实际使用中，我们遇到了各种问题。本文将详细记录一个具体案例，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等过程，希望能帮助大家更好地理解NLP语义分析库的应用和问题解决。
## 问题背景
在最近的一次项目中，我们在处理一组用户评论时，使用了NLP语义分析库来提取情感信息。然而，随着数据量的增加，库开始出现不稳定的状
目录相关篇目说明生成符号表词法分析器扫描器语义分析器语义分析器主体主函数测试测试文件测试结果结果解释代码说明 说明为了让语法分析器更好的为语义分析器服务，我更改了语法分析器的部分代码。所以在这里重新进行说明。我将语义分析与语法分析结合在一个程序中，这样我就可以不用输出语法树而直接使用语法树。生成符号表文件名为createtable.py# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Cr
在本文中，我将简单介绍自然语言处理( NLP )的语义建模思想。语义建模(或语义语法)通常与语言建模(或语言语法)相比较，我们现在从二者的定义和对比来理解语义建模。语言与语义语义语法和语言语法都定义了理解自然语言句子的形式。语言语法涉及名词、动词等语言范畴。另一方面，语义语法是这样一种语法，它的非终端不是名词或动词等一
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2023-11-15 22:16:32
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语义计算的任务：解释自然语言句子或篇章各部分(词、词组、句子、段落、篇章)的含义。面临的困难：自然语言句子中存在大量的歧义，涉及指代、同义、多义、量词的辖域、隐喻等同一句子对于不同的人来说可能有不同的理解语义计算的理论、方法、模型尚不成熟格语法语义网络事件的语义关系优点：(1)直接而明确地表达概念的语义关系，模拟人的语义记忆和联想方式;(2)可利用语义网络的结构关系检索和推理，效率高。缺点：它不适
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2023-06-25 15:22:22
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语义网络与知识图谱入门（二）OWLowl用owl:Ontology来声明一个本体。rdf:about属性为本体提供一个名称或引用。根据标准，当rdf:about属性的值为""时，本体的名称是owl: Ontology元素的基准URI。<owl:Ontology rdf:about="">
<rdfs:comment>An example OWL ontology&l
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2024-08-03 13:34:35
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“semantic”是语义分析器。语义分析器的输入流是语法树，根据对语法树的语义分析，在输出中用指定的颜色标记出指定的点。当无数个指定的点被依次标记出时，人眼认为“画”出了一条线。要在VS上实现画出一条线有 2种方法：VC和BC。“VC”是用Windows自带图形库实现的词法分析器，程序结果输出函数绘图语言解释器编译后的图形，通过改变main.cpp中的WinMain()Window程序主函数中，
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2023-07-31 22:59:25
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近年来，随着Internet 的迅猛发展以及人们利用信息技术生产和搜集数据能力的大幅度提高，大规模的网络文本库不断涌现。为了便于在海量文本库中搜寻、过滤、管理这些文本，基于人工智能技术的文本挖掘方法成为人们研究的焦点。 大数据文本挖掘不但要处理大量的结构化和非结构化的文档数据，而且还要处理其中复杂的语义关系，因此，现有的数据挖掘技术无法直接应用于其上。对于非结构化问题，一条途径是发展全新的数据挖
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2023-12-09 16:09:43
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NLP复习资料-第十章1语义理论简介2格语法4语义网络5词义消歧5语义角色标注6词向量表示7篇章分析 国科大，宗老师《自然语言处理》课程复习笔记，个人整理，仅供参考。 语义分析：P3解释句子或篇章的含义，主要困难（歧义现象，不同人的理解不同，模型方法不成熟）1语义理论简介就是说不同的学者对于词的含义有不同的理解（至少记住两个吧） 1.词的指称（词与现实世界事物对应，复杂问题无法定义） 2.心理
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2023-08-08 12:40:02
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给你一篇文章或者一个句子，人们在理解这些句子时，头脑中会进行上下文的搜索和知识联想。通常情况下，人在理解语义时头脑中会搜寻与之相关的知识。知识图谱的创始人人为，构成这个世界的是实体，而不是字符串，这从根本上改变了过去搜索的体系。语义理解其实是基于知识，概念和这些概念间的关系。人们在解答问题时，往往会讲述与这个问题相关的知识，这是语义理解的过程。这种机制完全不同于人对图像或者语音的认识。CNN在图像
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2023-08-09 10:10:08
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文本语义相似度检测 API 数据接口专注于语义相似判断，基于 NLP，基于机器学习。1. 产品功能秒级分析性能；基于 NLP 算法智能计算；进行语义上相似度精准检测；底层模型以及语料库持续更新集成中；数据持续更新与维护；全接口支持 HTTPS（TLS v1.0 / v1.1 / v1.2 / v1.3）；全面兼容 Apple ATS；全国多节点 CDN 部署；接口极速响应，多台服务器构建 API
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2024-05-22 14:30:08
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