python中nlp的库by Praveen Dubey 通过Praveen Dubey 单词词汇入门以及如何在Python中为NLP 编写代码的简介 (An introduction to Bag of Words and how to code it in Python for NLP)Bag of Words (BOW) is a method to extract features fr
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2024-04-09 13:43:30
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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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2024-06-13 21:13:59
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SnowNLP是国人开发的python类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode。MIT许可下发行
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2023-08-17 09:06:45
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前言：做NLP工程时少不了利用各种现成的工具包来对文字进行处理，学习工作这么久，接触使用了不少nlp工具包，NLP中大多是以Python语言为主，因此大部分工具是Python的，少部分的是Java的以及C++的,主要功能无非实现校正，分词，词性标注，句法分析，句法依存等主流功能，具体使用方法见各官网以及博客，简单列举如下： 博主用过的：NLTK：Python的，安装方便，处理英文功能强大，中文也可
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2024-04-11 10:20:07
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# 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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Python NLP 入门 用TextBlob进行情感分析目前在NLP领域取得的成就为我们提供了能够在不同层次上分析自然语言的工具：从单词和文本分割到对静态单词背后的情绪的实际理解，即所谓的情感分类方法。然而，一些方法的复杂性并不必然意味着你应该在编程方面有很高的造诣，才能在Python中实现情感分析这样的高级任务。情感分析 情感分析的重点是在文本语料库中区分意见、态度，甚至是表情符号。因此，定义
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2023-11-10 16:46:34
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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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# Python NLP情感分析模型实现流程
## 概述
本文将指导一位刚入行的小白如何实现Python NLP（自然语言处理）情感分析模型。情感分析是指通过对文本进行处理和分析，判断文本中所表达的情感倾向，比如积极、消极或中性等。本文将按照以下步骤展示整个实现流程：
1. 数据收集和预处理
2. 特征提取
3. 模型训练
4. 模型评估
## 数据收集和预处理
在实现情感分析模型之前，我们
原创
2024-01-27 06:28:58
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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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# 如何实现Python文本分析NLP
## 引言
欢迎来到Python文本分析NLP的世界！作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解整个流程并提供必要的代码示例。本文将引导你从头开始构建一个基本的文本分析NLP项目。
## 流程概述
在开始之前，让我们先概述一下整个流程。下表列出了实现Python文本分析NLP的步骤及各自的目标。
| 步骤 | 目标 |
| ---- | ---- |
|
原创
2023-08-01 16:48:02
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# Python 分析英文 NLP 正向的探索
## 引言
自然语言处理（NLP）是人工智能和计算机科学的一个重要领域。它涉及人类语言的理解与生成。随着机器学习和深度学习的快速发展，现代 NLP 技术在文本分析、情感分析、语言翻译等任务中取得了显著的成效。本文将探索使用 Python 进行英文 NLP 正向分析的方法，重点介绍情感分析，通过具体的代码示例和应用场景，帮助读者更好地理解这一领域。
NLP项目主要流程1.分词(Word Segmentation)1.1 分词依靠词库常用开源分词工具：jieba, SnowNLP, LTP, HanNLP 1.2 分词算法：1.2.1 基于匹配规则的匹配：最大匹配（forward max-matching/background max-matching/双向最大匹配）：最大匹配算法 缺点： 1.陷入局部最优 ; 2.未考虑语义，可产生歧义，可在
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2023-10-31 18:03:28
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和大家聊聊我自己做的作业案例。作业来自Coursera上的Introduction to Natural Language Processing这门课，讲师是Dragomir R. Radev, Ph.D.，University of Michigan的教授。关于课程内容，虽然现在没有了，但是2016年的链接是https://www.coursera.org/learn/natural-langu
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2023-10-20 16:16:10
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导论：2018年NPL领域，很不凡，二月出了 ELMo，六月出了 OpenAI Transformer，十月又出了BERT，模型一个比一个强大，性能也是越加优良，最为目前特别亮眼的Bert模型，被称为最强NPL模型，究竟有何特别之处呢？他是有何而来的？接下来我们来探讨一下。1. Transformer的原理。自从google推出word2vec，传统的基于统计学的语言处理模型与基于神经网络的语言处
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2024-03-14 11:28:17
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一、语料的获取与处理1、什么是语料库？语料：即语言材料。语料是语言学研究的内容。语料是构成语料库的基本单元。语料库：存放的是在语言实际使用中真实出现过的语言材料，是以计算机为载体承载语言知识的基础资源。真实语料需要经过加工（分析、处理），才能成为有用的资源。2、语料库的种类异质的：语料有多种分类 同质的：语料同类 系统的：如聊天机器人 专用的：如保险推销聊天机器人3、语料的获取途径1、开放性语料数
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2023-11-01 23:57:30
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介绍在自然语言处理中，中文处理技术比西文处理技术要落后很大一段距离，许多西文的处理方法中文不能直接采用，就是因为中文必需有分词这道工序。当我们进行自然语言处理的时候，大部分情况下，词汇是我们对句子和文章理解的基础，因此需要一个工具去把完整的文本中分解成粒度更细的词。中文分词是其他中文处理的基础Python3 jieba库的安装直接命令行输入：pip install jieba
百度PyPI，搜索下
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2024-01-14 10:54:41
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了解了HMM之后，我们可以发现HMM有两个很明显的缺点：HMM定义的是联合概率，必须列举出所有可能出现的情况，这在很多领域是很困难的。在NLP领域，常知道各种各样但又不完全确定的信息，需要一个统一的模型将这些信息综合起来。HMM遵循一个假设：输出独立性假设。这要求序列数据严格相互独立才能保证推导的正确性，导致不能考虑上下文特征。而在NLP领域，上下文信息是很重要的。 因此，引入条件随机场（
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2023-08-12 15:18:02
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一、项目目标（一）将Twitter数据集可视化，制作出直方图、词云等；（二）掌握LSTM算法原理；（三）学会利用NLTK语料库进行数据清洗；（四）可以用深度学习进行预测分析。二、实验原理（一）NLTK语料库NLTK，全称Natural Language Toolkit，自然语言处理工具包，是NLP研究领域常用的一个Python库，由宾夕法尼亚大学的Steven Bird和Edward Loper在
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2024-03-13 06:33:29
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情感分析：又称为倾向性分析和意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，其中情感分析还可以细分为情感极性（倾向）分析，情感程度分析，主客观分析等。情感极性分析的目的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”这两个词，就属于不同的情感倾向。背景交代：爬虫京东商城某一品牌红酒下所有评论，区分好评和差评，提取特征词，用以区分
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2023-06-16 08:38:48
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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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