文章目录1、简介2、Jieba（中文分词）2.1 简介2.2 安装2.3 测试3、THULAC（中文分词）3.1 简介3.2 安装3.3 测试4、SnowNLP（中文分词）4.1 简介4.2 安装4.3 测试5、NLTK（英文分词）5.1 简介5.2 安装5.3 测试结语 1、简介机器学习之所以看上去可以解决很多复杂的问题，是因为它把这些问题都转化为了数学问题。 而 NLP 也是相同的思路，文本
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2023-12-04 19:04:43
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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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一、安装使用 pip 安装pip install pyltp# pip install pyltp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 可以先下载好whl文件
#LTP语言平台：http://ltp.ai/index.html
#咱们使用的工具包,pyltp:https://pyltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/ap
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2023-12-05 20:40:27
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1.在python中文本用链表来表示：['Monty','Pyton']。我们可以使用索引，分片和len()函数对链表进行操作。（文本在python中都是用链表表示）2词“token”（标识符）是指文本中给定词的特定出现;词“type”类型则是指词作为一个特定序列字母的唯一形式。我们使用len(text)计数词的标识符计数词的标识符，使用len(set(text))计数词的类型。（len()统计的
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2023-06-21 16:19:54
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1 NLTK和StandfordNLP简介NLTK：由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包，其收集的大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口，涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)、句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领
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2024-05-15 14:57:42
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NLTKNLTK的全称是natural language toolkit，是一套基于python的自然语言处理工具集。NLTK是Python很强大的第三方库，可以很方便的完成很多自然语言处理（NLP）的任务，包括分词、词性标注、命名实体识别（NER）及句法分析。NLTK的安装nltk的安装十分便捷，只需要pip就可以。pip install nltk在nltk中集成了语料与模型等的包管理器，通过在
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2023-08-12 11:28:47
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学习NLP，推荐一下AllenNLP这个工具。从学习pytorch到学习处理NLP问题，中间有很长的路要走，其中有很多坑。NLP数据的预处理要比CV的麻烦很多，比如去除停用词，建立词典，加载各种预训练词向量，Sentence -> Word ID -> Word Embedding的过程），在很多技术点上都可以拓展出很多。其中不仅需要学习pytorch，可能还要学习spacy，NLTK
MATLAB中的帮助指令MALTAB的各个函数，不管是内建函数、M文件函数、还是MEX文件函数等，一般它们都有M文件的使用帮助和函数功能说明，各个工具箱通常情况下也具有一个与工具箱名相同的M文件用来说明工具箱的构成内容等。在MATLAB命令窗口中，可以通过指令来获取这些纯文本的帮助信息。通常能够起到帮助作用、获取帮助信息的指令有help、lookfor、which、doc、get、type等。he
1 背景 前面一篇文章 NLP预训练模型2 – BERT详解和源码分析 中，我们从模型结构、实现源码、实验结果等角度，分析了预训练语言中大名鼎鼎的BERT模型。BERT大幅刷新的GLUE得分，提高了7.7个点之多，甚至有些中文NLP任务上达到了人类水平。那是不是在预训练模型方面就没法进行其他创新了呢，答案显然是否定的。前文中我们也提到了BERT存在的很多缺点，从预训练任务、模型结构、语料数据、模型
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2023-10-13 19:52:39
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初入python，直接学习自然语言处理，没有意外的话这就是我研究生的研究方向了，瞬间就变得顺眼了起来。一、python安装我个人下载的是python2.7.13x32位，比较稳定。(后来由于nltk包实在不允许，换成了3.6)下面是IDLE的显示情况。这里可以看出，python2和python3在语法上有一些不同。下面是python.exe的显示情况。然后我看这个有点寒酸，就想用一个ide，想来想
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2023-09-15 17:39:27
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1.NLTKNLTK 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。安装 NLTK: sudo pip install -U nltk安装 Numpy (可选): sudo pip install -U numpy安装测试:pythonthen type import nltkP
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2023-08-12 11:28:50
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NLTK(Natural Language Toolkit)是一个Python模块，提供了多种语料库（Corpora）和词典（Lexicon）资源，如WordNet等，以及一系列基本的自然语言处理工具，包括：分句，标记解析（Tokenization）、词干提取（Stemming）、词性标注（POS Tagging）和句法分析（Syntactic Parsing）等，是对英文文本数据进行处理的常用工
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2023-10-13 20:59:07
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NLPIR http://www.nlpir.org/HanLP https://github.com/hankcsApache OpenNLP https://opennlp.apache.org/Apache UIMA http://uima.apache.org/LingPipeLingPipe 是一个自然语言处理的Java开源工具包。LingPipe目前已有很
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2024-02-21 21:56:09
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# 自然语言处理（NLP）工具包安装项目方案
## 1. 项目背景
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，它涉及计算机与人类语言之间的互动。为了有效地进行NLP任务，如文本分类、情感分析和机器翻译，我们需要使用一些强大的工具包。本项目旨在指导用户如何在本地环境中安装常用的NLP工具包，并提供相应的示例代码以及工作流程图。
## 2. 安装工具包
在这个项目中，我们将重点介绍以下三
原创
2024-08-13 04:52:14
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作者：临在、岑鸣、熊兮一 导读随着 BERT、Megatron、GPT-3 等预训练模型在NLP领域取得瞩目的成果，越来越多团队投身到超大规模训练中，这使得训练模型的规模从亿级别发展到了千亿甚至万亿的规模。然而，这类超大规模的模型运用于实际场景中仍然有一些挑战。首先，模型参数量过大使得训练和推理速度过慢且部署成本极高；其次在很多实际场景中数据量不足的问题仍然制约着大模型在小样本场景中的应用，提高预
备注：win7 64位系统，netbeans编程 NLPIR分词系统，前身是2000年发布的ICTCLAS，2009年更为现名。张华平博士打造。 实现步骤： 1、在Netbeans中，文件→新建项目→java→java应用程序；项目名称：CWordSeg； 2、将NLPIR文件下…\sample\
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2023-12-06 21:01:25
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API学习一、基本概念API简介https://docs.oracle.com/en/java/javase/11/docs/api/index.htmlApplication programming interface，应用程序编程接口，这里指的是“API文档”，通常叫做“Java文档”，是Java中提供的类的说明书。Java组件的层次结构模块（module）——>包（package）——
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2023-09-05 13:53:20
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文章目录返回主目录分词工具（Word Segmentation Tools）分词方法（Segmentation Method）1 前向最大匹配（forward-max matching）2 后向最大匹配（backward-max matching）3 双向最大匹配 分词方法（Segmentation Method）1 前向最大匹配（forward-max matching）用图示来说明其思想及操
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2024-02-28 15:34:43
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1.IKAnalyzerIK Analyzer是一个开源的，基于Java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006.12推出1.0版本开始，IK Analyzer已经推出了多个版本，当前最新版本为2012 u6，最初基于Luence，从3.0开始成为面向Java的公用分词组件，独立于Luence，下载地址为：http://code.google.com/p/ik-analyzer/。IK支持细粒
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2024-01-08 21:35:37
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前言首先本文主要是对《 Neural Text Generation: Past, Present and Beyond 》这篇论文的总结，该论文是上海交通大学团队写的，查阅过数次，觉得写得很棒，在此总结一下，以此共勉。要点这篇的文章关注点在于神经网络的文本生成。极大似然估计首先，最开始的是用神经网络语言模型(NNLM)。以及的后来的RNNLM（基于RNN循环神经网络）。是基于生成序列生成下一次词
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2024-02-21 13:45:28
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