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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一、语法分析语法分析是自然语言处理中一个重要的任务，其目的是分析句子的语法结构并将其表示为容易理解的结构。语法分析是所有工具性NLP任务中较为高级、较为复杂的一种任务。二、短语结构树短语结构语法是分析句子如何产生的方法。由于语言满足复合性原理，通过分解句子为短语、分解短语为单词，下游应用将会得到更多更深层次的结构化信息。复合性定理是指，一个复杂表达式的意义是由其各个组成部分的意义以及用以结合它们的
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2023-09-01 23:26:51
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一、语法分析语法分析是自然语言处理中一个重要的任务，其目的是分析句子的语法结构并将其表示为容易理解的结构。语法分析是所有工具性NLP任务中较为高级、较为复杂的一种任务。二、短语结构树短语结构语法是分析句子如何产生的方法。由于语言满足复合性原理，通过分解句子为短语、分解短语为单词，下游应用将会得到更多更深层次的结构化信息。复合性定理是指，一个复杂表达式的意义是由其各个组成部分的意义以及用以结合它们的
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2023-09-01 23:26:51
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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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一、什么是自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维也就无从谈起，所以NLP体现了人工智能的最高任务与境界。也就是说，只有当计算机具备了处理自然语言的能力时，机器才算
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2023-08-13 15:02:28
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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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首先想说的就是这个数据集，官方给的介绍也太敷衍了，完全是没有价值的介绍。EMO-DB数据集是由柏林工业大学录制的德语情感语音库,由10位演员(5男5女)对10个语句(5长5短)进行7种情感(中性/nertral、生气/anger、害怕/fear、高兴/joy、悲伤/sadness、厌恶/disgust、无聊/boredom)的模拟得到,共包含800句语料,采样率48kHz(后压缩到16kHz),1
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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概要：自然语言处理（NLP）近来因为人类语言的计算表征和分析而获得越来越多的关注。自然语言处理（NLP）近来因为人类语言的计算表征和分析而获得越来越多的关注。它已经应用于许多如机器翻译、垃圾邮件检测、信息提取、自动摘要、医疗和问答系统等领域。本论文从历史和发展的角度讨论不同层次的 NLP 和自然语言生成（NLG）的不同部分，以呈现 NLP 应用的各种最新技术和当前的趋
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2023-08-30 20:50:32
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一 序 本文属于贪心NLP训练营学习笔记。二 句法分析Parsing理解句子的两种方法:句法分析 (主谓宾…)大量阅读后, 凭感觉 <- 语言模型概念例如. Microsoft is located in Redmond上面的语法树中，叶子节点叫terminal node，非叶子节点叫internal node（non-terminal node）句法树中提取特征Par
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2023-08-07 08:36:13
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文章目录1.自然语言处理概述1.1NLP的发展历程1.2NLP研究内容1.3NLP的几个应用场景1.4NLP与人工智能技术1.5学习NLP的难点2.NLP基本流程2.1语料获取2.2语料预处理2.3文本向量化2.4模型构建2.5模型训练2.6模型评价 1.自然语言处理概述自然语言是指汉语、英语、法语等人们日常使用的语言，是自然而然地随着人类社会发展演变而来的语言。它是人类学习和生活中的重要工具。
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2023-09-02 22:19:19
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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。
# 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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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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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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