作者：哈工大SCIR 袁建华 袁明琛 卢延悦1.引文情感分析 ❤️知识当training数据不足以覆盖inference阶段遇到的特征时，是标注更多的数据还是利用现有外部知识充当监督信号？基于机器学习、深度学习的情感分析方法，经常会遇到有标注数据不足，在实际应用过程中泛化能力差的局面。为了弥补这一缺点，学者们尝试引入外部情感知识为模型提供监督信号，提高模型分析性能。本文从常见的外部情感知识类型出发
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2024-05-08 21:40:27
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1、LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。 举个例子，有两个句子分别如下： “乔布斯离我们而去了。” “苹果价格会不会降？” 可以看到上面这两个句子没有共同出现的单词，但这两个句子是相似的，如果按传统的方法判断这两个句子肯定不相似
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2023-09-21 14:45:02
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前面的博客进行了总述，这篇博客细化深入，主要结合知识图谱，KB_QA，语义表示的丰富性方面来论述，但是仍然会很宽泛，因为讲具体的技术细节，会有很多人蒙圈的，没有太大意义。前面提到，语义理解，一方面要获取丰富，灵活的语义表示，另一方面要与知识图谱融合。要想获取精准的语义理解，比如谁是第一个为纸牌屋里的xx角色配音的人？这类问题的回答，在前面的基础上还要融合语言的逻辑，语言的逻辑一般分为五类：一元，二
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2023-12-19 20:59:46
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本文代码开源在：DesertsX/gulius-projects哈工大语言云的官网有一篇名为《使用语言云分析微博用户饮食习惯》的文章，里面讲到了借助分词、词性标注和依存句法分析等NLP技术，可以从微博文本内容中提取出用户饮食习惯等数据。进而可以结合用户性别、地区、发微博时间等不同维度信息，展现出许多有趣的结果，比如下图分别是上海、重庆、以及广东(男性)的特色饮食习惯： 那么如何抽取出上述食物呢
# 疑问句文本语义分析的实现指南
在当今信息时代，文本语义分析已经成为自然语言处理（NLP）中的重要任务之一。了解文本的语义，有助于机器更好地理解人类的意图和问题。本文将指导你如何使用Python实现疑问句文本的语义分析。我们将分步骤进行，每一步都将包括代码示例及详细解释。
## 实现流程概述
下面是实现疑问句文本语义分析的步骤概览：
| 步骤 | 描述
文章目录1、需求说明（1）经验样本数据：（2）对下面的未知类别文档做分类预测2、难点分析：特征工程（1）如何将人类的自然语言文章，转换成数字型的特征向量 ？（2）特征向量的长度确定（3）每个词语在向量中的位置确定3、代码开干4、思考 1、需求说明（1）经验样本数据：docid,label,doc
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2024-01-25 21:24:05
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语义计算的任务：解释自然语言句子或篇章各部分(词、词组、句子、段落、篇章)的含义。面临的困难：自然语言句子中存在大量的歧义，涉及指代、同义、多义、量词的辖域、隐喻等同一句子对于不同的人来说可能有不同的理解语义计算的理论、方法、模型尚不成熟格语法语义网络事件的语义关系优点：(1)直接而明确地表达概念的语义关系，模拟人的语义记忆和联想方式;(2)可利用语义网络的结构关系检索和推理，效率高。缺点：它不适
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2023-06-25 15:22:22
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众所周知，Python在诸多领域都有非常优异的表现，比如：人工智能、机器学习、深度学习、网络爬虫、游戏开发、数据分析等，而在不同的领域中Python还内置了很多第三方库，拿来即用，十分方便，也正因如此Python在机器学习和深度学习领域得到了很好的应用。那么Python常用的深度学习及机器学习库有哪些?本文为大家介绍10个python常用机器学习及深度学习库! 1、Ilastik Ilas
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2023-10-10 10:48:22
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本文是回过头来对python中基本语言语义的一个总结。目录 数值类型字符串类型 布尔型 标量类型 类型转换二元运算符和比较运算符 可变和不可变对象 None空值类型 日期和时间 万物皆对象函数调用和对象方法调用 &nb
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2024-02-27 20:23:20
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《精通Python自然语言处理》Deepti Chopra(印度) 王威 译第六章 语义分析：意义很重要语义分析（意义生成）被定义为确定字符或单次序列意义的过程，可用于执行语义消歧任务。6.1语义分析简介名词解释：语义解释：将意义分配给句子上下文解释：将逻辑形式分配给知识表示语义分析的原语或基本单位：意义或语义（meaning或sense）语义分析用到的Python库：Python库说明TextB
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2023-08-11 15:43:24
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python语义分析 Discovering topics are very useful for various purposes such as for clustering documents, organizing online available content for information retrieval and recommendations. Various content
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2023-08-22 21:15:03
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语法分析（英语：syntactic analysis，也叫 parsing）是根据某种给定的形式文法对由单词序列（如英语单词序列）构成的输入文本进行分析并确定其语法结构的一种过程。 语法分析器使用由词法分析器生成的各个词法单元的第一个分量来创建树形的中间表示。 语义分析是审查源程序有无语义错误，为代码生成阶段收集类
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2023-07-01 12:54:32
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一.产品概述文智中文语义开放平台是基于并行计算系统和分布式爬虫平台，结合独特的语义分析技术，一站式满足用户NLP、转码、抽取、全网数据抓取等中文语义分析需求的开放平台。用户能够基于平台对外提供的OpenAPI实现搜索、推荐、舆情、挖掘等语义分析应用腾讯云文智中文语义平台以SDK模块方式提供服务，支持多种编程语言二.产品功能1.分词/命名实体识别API，提供智能分词(基本词+短语)、词性标注、命名实
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2024-08-30 13:41:08
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词法分析一、状态转换图1.1 词法分析器概述1.1.1 功能功能
输入源程序、输出单词符号单词符号种类
基本字：如begin、repeat、for、...标识符：用来表示各种名字，如变量名、数组名和过程名常数：各种类型的常数运算符：+、-、*、/、...界符：逗号、分号、括号和空白1.1.2 输出输出的单词符号的表示形式
(单词种类编号，单词自身值)单词种别通常用整数编码表
# Python库在文本语法分析中的应用
文本分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要领域，它涉及对文本进行各种语言学层面的分析，以帮助计算机理解人类语言的结构和意义。其中，语法分析、依存句法、语义角色标注和语义依存是几个重要的概念。本文将介绍这些概念，并使用Python库进行简单的示例。
## 语法分析
语法分析是将文本分解为词法单元（tokens），并将其组织成句子结构的过程。Pytho
1. 需求分析能分析以下几类语句，并建立符号表及生成中间代码（三地址指令和 四元式形式）：声明语句（包括变量声明、数组声明、记录声明和过程声明）表达式及赋值语句（包括数组元素的引用和赋值）分支语句：if_then_else循环语句：do_while过程调用语句能够识别出测试用例中的语义错误，包括变量（包括数组、指针、结构体）或过程未经声明就使用变量（包括数组、指针、结构体）或过程名重复声明运算分量
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2023-09-20 23:01:47
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以前 曾经有一个人教会我一件事 要学会相信一些看似不可能的事 当你真的相信的时候 或许 没有什么事情是不可能的——《秦时明月•与子同归》 在编译原理的众多书籍中，陈述了很多生成语法树的经典算法，它们大多是基于递归的方式进行工作的。在本文中，将与大家分享一种基于迭代方式的、易于理解的语法树生成算法，由于其一次成功迭代仅生成一个语法“树枝”的处理
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2024-08-12 20:46:51
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论文信息论文全名 Aspect-Level Sentiment Analysis Via Convolution over Dependency Tree发表会议：EMNLP2019论文背景这篇论文的研究领域是自然语言处理(NLP)中的aspect term sentiment classification(ATSC)领域。这篇论文的创新点是探索了将与神经网络相结合的语义依存关系树应用于表示学习的
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2023-10-27 19:13:57
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自然语言处理中的自然语言句子级分析技术，可以大致分为词法分析、句法分析、语义分析三个层面。词法分析：第一层面的词法分析 (lexical analysis) 包括汉语分词和词性标注两部分。 句法分析：对输入的文本句子进行分析以得到句子的句法结构的处理过程。语义分析 (semantic parsing)：语义分析的最终目的是 理解句子表达的真实语义。语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式。
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2023-11-02 10:36:02
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mypy 是处于实验性阶段的 Python 静态类型检查器，旨在结合动态类型和静态类型的优点，将 Python 的表现力和便利性与强大的类型系统和编译时（compile-time）类型检查相结合，提供编译时的类型检查和高效地编译为原生代码，无需使用重量级和耗费 runtime 开销的 Python 虚拟机。mypy 仍处于开发阶段，支持大多数 Python 特性。最新版本 0.720 已发布，更新
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2024-01-12 08:21:01
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