最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（point mutual information）和困惑值（perplexity）等（不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法）。我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处
作者 | 算法进阶一、自然语言处理（NLP）简介NLP，自然语言处理就是用计算机来分析和生成自然语言（文本、语音），目的是让人类可以用自然语言形式跟计算机系统进行人机交互，从而更便捷、有效地进行信息管理。NLP是人工智能领域历史较为悠久的领域，但由于语言的复杂性（语言表达多样性/歧义/模糊等等），如今的发展及收效相对缓慢。比尔·盖茨曾说过，"NLP是 AI 皇冠上的明珠。" 在光鲜绚丽的同时，却可
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2023-08-24 16:11:06
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文章目录目录〇、推荐一、人工智能学习算法分类1. 纯算法类2.建模方面二、详细算法1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.概率图模型算法6.文本挖掘算法7.优化算法8.深度学习算法三、建模方面1.模型优化·2.数据预处理〇、推荐无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转
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2023-10-16 15:45:02
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一、算法简介TextRank算法是一种基于图的排序算法，由谷歌的网页重要性排序算法PageRank算法改进而来，主要应用有关键词提取、文本摘要抽取等。该算法的主要思想是：把文档中的词（句）看成一个网络，词（句）之间的语义关系为网络之间的链接。通过迭代计算获得权重值（依旧依赖词频，通常词频越高计算的权重值越高，一般需要进行停用词处理）公式如下：其中，为节点的权重值、为学习率（一般为0.85）、，分别
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2023-10-12 07:33:43
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Task4朴素贝叶斯朴素贝叶斯的原理利用朴素贝叶斯模型进行文本分类朴素贝叶斯1SVM模型SVM的原理利用SVM模型进行文本分类LDA主题模型pLSA、共轭先验分布LDA使用LDA生成主题特征，在之前特征的基础上加入主题特征进行文本分类LDA数学八卦 lda2 合并特征
一、朴素贝叶斯1.概念：朴素：朴素贝叶斯算法是假设各个特征之间相互独立，也是朴素这词的意思。贝叶斯分类：一类分
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2024-03-14 12:09:54
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# 自然语言处理中的主体客体抽取算法
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。在众多NLP任务中，主体客体抽取（也称为实体识别或关系抽取）尤为关键。本文将探讨几种主体客体抽取算法，并提供相关的代码示例。
## 1. 主体客体抽取的定义
主体客体抽取是指从文本中识别出主体（通常是名词或名词短语）和客体（通常是动词或其他名词短语），这些实体之间通常存在
在谈论“Python NLP 有哪些包”这个问题时，我们首先要明确自然语言处理（NLP）这一领域的重要性。随着数据量的爆炸性增长和智能应用的普及，NLP 在信息提取、情感分析、对话系统等多个领域变得不可或缺。然而，如何选择适合的库和工具来完成特定的NLP任务，却是一大挑战。
### 初始技术痛点
在NLP的实践中，我们面临着几个技术痛点。首先，市面上的NLP库众多，各有千秋，选择合适的工具与库
在软件开发，前后台数据传送经常使用信息摘要这类算法进行数据的加密。MessageDigest 类 简介MessageDigest类 位于 java.security.MessageDigest,提供引用程序一个信息摘要算法的功能，比如 SHA-1 或者 MD5 等等。 信息摘要算法是一种安全的单向hash方程式，可以将可变长度的数据转换成固定长度的hash code。MessageDigest类的
NLP文本分类之基于传统机器学习算法特点：人工特征工程+浅层分类模型抽象来说，机器学习问题是把数据转换成信息再提炼到知识的过程，特征是“数据–>信息”的过程，决定了结果的上限，而分类器是“信息–>知识”的过程，则是去逼近这个上限。代码地址：https://github.com/xuwlgo/Dive-Into-NLP特征工程将文本表示为计算机可以识别的，能够代表该文档特征的特征矩阵的过
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2024-06-08 13:38:55
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1. 引言据说有人归纳了计算机的五大常用算法，它们是贪婪算法，动态规划算法，分治算法，回溯算法以及分支限界算法。虽然不知道为何要将这五个算法归为最常用的算法，但是毫无疑问，这五个算法是有很多应用场景的，最优化问题大多可以利用这些算法解决。算法的本质就是解决问题。当数据量比较小时，其实根本就不需要什么算法，写一些for循环完全就可以很快速的搞定了，但是当数据量比较大，场景比较复杂的时候，编写for循
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2023-08-05 11:23:49
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Python排序算法有哪些？排序算法可以用python实现，常见的排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。排序算法在程序员编程生涯中用的不多，但是作为基本功需要掌握一下。Python排序算法：一、冒泡排序冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。
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2023-09-21 07:24:34
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如果你的数据集比较小，最好不要自己训练词向量，容易过拟合，直接download别人在某些语料库上训练好的词向量fix下来比较好但是如果你的数据集比较大，你可以随机初始化你的词向量并且在训练过程中训练他们window classification是最简单的NLP问题之一，你只是把语料库中用一个window圈起来几个单词，然后预测中间那个单词的类别，可以是情感分析，也可以是地点、时间、人名这些，网络的
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2024-03-10 14:47:14
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会议( C ):ACL (Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics) 国际计算语言学会2019 http://acl2019.org/2018 https://acl2018.org/2017 http://acl2017.org/2016 https://aclweb.o
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2024-05-22 16:24:47
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自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一种人工智能技术，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP是一门跨学科的领域，涉及计算机科学、语言学、数学、统计学等多个学科。 NLP的应用非常广泛，包括机器翻译、语音识别、文本分类、信息抽取、情感分析等等。其中，机器翻译是NLP中最具挑战性的问题之一，因为不同语言之间存在很大的差异，且语言的含义和语法结构
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2023-07-31 22:18:58
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AI智能语音识别算法的信号处理有以下几种方式一、声源定位1、电扫阵列当系统扫描到输出信号功率最大时所对应的波束方向就是认为是声源的DOA方向，从而可以声源定位。电扫阵列的方式存在一定的局限，仅仅适用于单一声源。若多声源在阵列方向图的同一主波束内，则无法区分2、超分辨谱估计如MUSIC，ESPRIT算法等，对其协方差矩阵（相关矩阵）进行特征分解，构造空间谱，关于方向的频谱，谱峰对应的方向即为声源方向
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2023-08-25 16:42:48
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对于大多数自然语言处理任务，必须对要处理的文本进行分解、检查，并将结果存储或与规则和数据集交叉引用。这些任务允许程序员推导出文本中术语和单词的含义或意图或仅出现频率。让我们发现用于处理文本的常用技术。结合机器学习，这些技术可帮助您有效地分析大量文本。然而，在将 ML 应用于这些任务之前，让我们先了解一下 NLP 专家遇到的问题。NLP 常见的任务有多种方法可以分析您正在处理的文本。您可以执行一些任
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2024-03-14 11:37:04
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作者：思源自 BERT 打破 11 项 NLP 的记录后，可应用于广泛任务的 NLP 预训练模型就已经得到大量关注。最近微软推出了一个综合性模型，它在这 11 项 NLP 任务中超过了 BERT。目前名为「Microsoft D365 AI & MSR AI」的模型还没有提供对应的论文与项目地址，因此它到底是不是一种新的预训练方法也不得而知。BERT 和微软新模型都采用了通用语言理解评估（
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2024-02-05 16:30:57
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说来惭愧，之前写了一篇对向量召回的总结（前沿重器[28] | 前沿的向量召回都是怎么做的），万万没想到现在就来写新文章了，而且上面的总结还没提到，大家当做扩展和补充吧。众所周知，在语义相似度上，交互式方案总会比非交互方案更容易获得较好的效果，然而在召回上，非交互式方案（也就是表征式）具有得天独厚的优势，我们最终使用的，又不得不是非交互的方案，因此我们会尝试进一步优化非交互方案。最近开始发现一些从交
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2023-12-06 22:49:10
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铜灵 对于开发者来说，又有一个新的NLP工具箱可以使用了，代号PaddleNLP，目前已开源。在这个基于百度深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)开发的工具箱里，装有大量工业级中文NLP开源工具与预训练模型。这个工具箱里的工具全面，共支持的6大NLP任务，包括文本分类、文本匹配、序列标注、文本生成、语义表示与语言模型和其他复杂任务等。除了全面，PaddleNLP的效果也还不错。比如基于百度海
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2023-08-07 08:48:06
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本系列分享贴主要是对课程上的内容的一些总结和重要内容的记录,受限于csdn的帖子分类,归于原创,但是主要内容均来源于百度PaddlePaddle课程链接. 更多具体的内容和资源,请移步百度paddlepaddle平台进行学习. # 主要学习课程:[百度架构师手把手教深度学习](https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info
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2023-10-27 17:16:33
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