语言处理与Python本章主要介绍了一些NLP领域和Python的入门知识，对于NLP领域我确实是门外汉，但是Python之前倒是用过了一些，所以看起来问题不大，速度比较快。首先在命令行里pip install nltk使用Pycharm进行了例程代码的复现。 在Pycharm里面开一个console>>> import nltk
>>> nltk.dow
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2024-09-18 20:18:43
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成绩：30%（平时作业）+ 70%（大作业）
第一课1.1自然语言处理概述NLP组成：自然语言识别NLP=自然语言理解NLU+自然语言生成NLG自然语言NLP的发展阶段：萌芽期：香农、图灵符号主义（基于规则）
时间：1956~1980
原理：基于逻辑推断、每步都需要具体的表达
方法：规则系统、专家系统
缺点：规则不完善，没有科学基础，规则非黑即白，缺失了语言的灵
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2024-08-09 17:00:44
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如何做语音辨识呢我们需要一个model或者一个Function,它的输入语音信号，它的输出就是文字。对于一个语音辨识系统而言，它输入和输出的语音和表示被表示成什么呢？ 输入的声音会被表示成为一串的向量，它的强度用T来表示，它的dimension(尺寸)用d表示。 输出的文字会被表示成为一串token（标志，象征），它的长度用N来表示，它有V种的token。 &n
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2024-01-15 13:42:21
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一、企业应用：合同智能管理结合NLP和OCR技术，企业可以构建智能化的合同管理系统，实现合同的自动化审查、风险评估和知识抽取。这样的系统不仅能够提高合同处理的效率，还能够降低人为错误，加强风险控制。 例如，思通数科AI开放平台提供的合同智能处理服务，依托OCR、NLP和知识图谱等技术，为企业提供交易签订、合同审查、合同归档管理等全流程的智能化解决方案。企业合同管理作为商业活动中的关键环节，传统的合
1、区分模式识别，数据挖掘和机器学习参考：https://www.zhihu.com/question/38106452/answer/211218782参考：不同的人有不同的见解，只需要注意一点，即侧重点是不同的。模式识别：例如文字识别，图像识别，语音识别；数据挖掘：数据，例如图片，语音，数字数据，等等进行分类或者回归，得出规律的东西；机器学习：就是上面的方法要用到机器学习，什么深度学习，svm
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2024-08-09 16:47:32
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5. 感知机分类与序列标注第4章我们利用隐马尔可夫模型实现了第一个基于序列标注的中文分词器，然而效果并不理想。事实上，隐马尔可夫模型假设人们说的话仅仅取决于一个隐藏的{B.M,E,S序列，这个假设太单纯了，不符合语言规律。语言不是由这么简单的标签序列生成，语言含有更多特征，而隐马弥可夫模型没有捕捉到。隐马弥可夫模型能捕捉的特征仅限于两种: 其一，前一个标签是什么；其二，当前字符是什么。为了利用更多
HanLP收词特别是实体比较多，因此特别容易造成误识别。下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。 类型1 数字+地名[1] 暗访哈尔滨网约车：下10单来7辆“黑车” 1辆套牌[2] 房天下每日成交5月12日海宁商品房销售备案43套[3] 广西近视手术专家-黄明汉院长
在我们处理爬虫的时候，有许多文本信息，如电影简介、新闻报道以及评论等，而关键词提取是指从大量文本中提出最核心、最主要的关键词，而实现关键词提取算法的算法有两种：1. TextRank: 基于词与词直接的上下文关系构建共现网络，将处于网络核心位置的词作为关键词、2. TF-IDF:选出一般不常用但是在指定环境文本中频繁出现的词作为关键词。信息的抽取是从非结构化文本中抽取出有意义或者感兴趣的字段。例如
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2023-08-24 12:09:24
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# 中文自然语言识别Java实现指南
## 一、概述
中文自然语言识别（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与语言学交叉的技术，旨在让计算机理解和处理自然语言。在Java中实现中文自然语言识别的基本流程包括数据准备、模型选择与训练、代码实现及测试评估。本指南将为您详细介绍每一步的实现方法。
### 二、实现流程
以下表格展示了中文自然语言识别的基本
1. NLP流程和开元框架近年来，随着互联网的发展，计算机处理自然语言的需求变得越来越迫切，除了比较悠久的机器翻译外，自然语言处理在信息检索、信息抽取、数据挖掘、舆情分析、文本摘要、自动问答系统等方面都获得了很广泛的应用。 有关自然语言，特别是语义方面的诸多问题仍未得到解决。目前，完全句法分析、浅层句法分析、信息抽取、词义消歧、潜在语义分析、文本蕴含和指代消解。这些技术都不能完美或者完全的翻译
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2023-10-18 18:46:37
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CodeGeeX：用于代码生成的多语言预训练模型
《CodeGeeX: A Pre-Trained Model for Code Generation with Multilingual Evaluations on HumanEval-X》
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.17568.pdf一、简介 代码生成的目标是：给定人类意图的描述(例如：“写一个阶乘函数
任务式对话系统基本框架如下图所示，这里我对语音领域不是很熟悉，所以本文不做具体介绍，因此任务式对话系统基本框架主要包括自然语言理解（NLU），对话管理器( DM) 、语言生成（NLG）。下面内容就具体介绍下这几个组件。 1 自然语言理解NLU完成的具体任务在不同对话系统中差异较大，比较共性的能力包括领域识别、意图识别、对话行为识别、槽位识别和槽位值抽取。领域识别是将用户文字输
8月26日，阿里达摩院语言技术实验室取得一系列突破，斩获自然语言处理（NLP）领域6大权威技术榜单冠军。据介绍，参与竞赛的6项自研AI技术均采用模仿人类的学习模式，全方位提升了机器的语言理解能力，部分能力甚至已超越人类。目前，这些技术均已大规模应用于阅读理解、机器翻译、人机交互等场景。过去几年，AI在图像识别、语音识别等方面已逐步超越人类水平，但在复杂文本语义的理解上，AI与人类尚有差距，其主要原
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2024-05-13 15:01:16
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模式识别(Pattern recognition)，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。自动模式识别是指无需依靠运行人员人为观察与分析把具体的样本归类到某一个模式，而是用机器进行自动进行模式识别。一般通过有关算法使机器具有自动识别能力。中文名自动模式识别外文名automated pattern recognition学 科计算机定&
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2024-04-13 11:41:05
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特点展示如何使用基于 Python 的深度学习库 PyTorch 应用这些方法演示如何使用 PyTorch 构建应用程序探索计算图和监督学习范式掌握 PyTorch 优化张量操作库的基础知识概述传统的 NLP 概念和方法学习构建神经网络所涉及的基本思想使用嵌入来表示单词、句子、文档和其他特征探索序列预测并生成序列到序列模型学习构建自然语言处理生产系统的设计模式内容介绍
监督学习范式观察和目标
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2023-09-05 08:07:21
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1.自然语言工具包（NLTK）NLTK 创建于2001 年，最初是宾州大学计算机与信息科学系计算语言学课程的一部分。从那以后，在数十名贡献者的帮助下不断发展壮大。如今，它已被几十所大学的课程所采纳，并作为许多研究项目的基础。表P -2 列出了NLTK 的一些最重要的模块。 这本书提供自然语言处理领域非常方便的入门指南。它可以用来自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，或是人
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2024-04-25 16:08:29
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1. nlp基础（nlp-fundamental）1.1 分词 tokenization（标记化）将文本切分成以独立的词(token) 为单位的序列，meanwhile，对切分得到的词汇进行词性标注POS Tag（part of speech tagging）。1.2 依存句法分析（dependency parser）分析句子中词汇与词汇之间的相互依存关系，得到句子的句法结构。1.3 命名实体识别
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2024-09-17 11:02:32
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在模式识别中，如果大量复杂的模式的集合，能用一组为数不多的简单的模式基元和文法规则来描述，则对每一个模式的识别，就可以按给定的一组文法结构规则来剖析； 如果解析的结果表明，模式基元能为给定的文法规则所接受，则可判别它属于该模式类，否则就不属于该模式类。5.2.1 形式语言理论中的某些定义 形式语言是一种抽象语言，它可以包括人类使用的自然语言、计算机使用的各种语言、数学中的公式语言等。 自
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2024-02-22 10:54:43
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英文资料： http://github.com/lovesoft5/ml一、自然语言处理概述 1）自然语言处理：利用计算机为工具，对书面实行或者口头形式进行各种各样的处理和加工的技术，是研究人与人交际中以及人与计算机交际中的演员问题的一门学科，是人工智能的主要内容。&n
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2023-07-03 17:02:38
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Python以其清晰简洁的语法、易用和可扩展性以及丰富庞大的库深受广大开发者喜爱。其内置的非常强大的机器学习代码库和数学库，使Python理所当然成为自然语言处理的开发利器。 那么使用Python进行自然语言处理，要是不知道这8个工具就真的Out了。 NLTK NLTK是使用Python处理语言数据的领先平台。它为像WordNet这样的词汇资源
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2023-07-12 21:48:54
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