# Python 语料标注的实践
随着自然语言处理（NLP）的发展，语料标注在文本分析、机器学习和人工智能等领域变得越发重要。语料标注不仅可以提高数据的可用性，还能帮助机器更好地理解和生成语言。本文将介绍如何使用Python进行语料标注，并提供一些具体的代码示例。
## 什么是语料标注？
语料标注是指对自然语言文本进行一定的标记和注释，以便于后续的分析和处理。例如，在给定的句子中，标注词性、
原创
2024-10-20 06:49:01
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typing 是python3.5中开始新增的专用于类型注解(type hints)的模块，为python程序提供静态类型检查 注意Python 运行时不强制执行函数和变量类型注解，但这些注解可用于类型检查器、IDE、静态检查器等第三方工具。typing常用类型int、long、float：整型、长整形、浮点型bool、str：布尔型、字符串类型List、 T
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2023-10-07 17:08:58
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文本分词、词性标注和命名实体识别都是自然语言处理领域里面很基础的任务，他们的精度决定了下游任务的精度，今天在查资料的时候无意间发现了一个很好玩的开源项目，具体查了一下才知道这是百度开源的一个主要用于词性标注和命名实体识别的项目，决定拿来尝试一下。 首先是项目环境的配置安装，当前已经支持一键式
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2023-11-28 01:59:40
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使用 brat 进行文本语料库标注——采用BIESO的标签设置。一、下载brat 下载安装包tar文件，地址【http://brat.nlplab.org/】 需要 unix系统 以及 Web server支持cgi环境（啥是cgi环境：外部应用程序 和 Web服务器的交互接口标准）。 我这里系统使用的是Ubuntu的虚拟机。 二、Ubuntu系统 略过了。有Ubun
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2023-07-30 20:01:36
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去年我在做股票市场的情绪指数的时候，遇到了词库及其不匹配的情况。市面上对于一些股吧上的词库是比较少的，所以必须自己创建词库。但为了训练，我们必须对每一个句子都进行情绪的标注，几百万条的数据对于我们团队2个人而言有点不可逾越。所以到目前位置我们应用了两种方式进行（单单对于评论而言，而不是文章），效果提升都非常明显 从0.4~0.5提升到0.7~0.9一、绝对词来代替标注(自己想的)绝对词就是：一个句
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2023-09-24 17:41:33
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一、词性标注jieba词性标注结合规则和统计的方法，词典匹配和HMM共同作用二、命名实体识别HMM将分词作为字标记来解决，其中有两条独立性假设 1、输出观察值之间相互独立 2、状态转移过程中，当前状态只与前一状态有关CRF也是一种用来标记和切分序列化数据的统计模型。两者不同的是：条件随机场是在给定观察的标记序列下，计算整个标记序列的联合概率，而HMM是在给定状态下，定义下一个状态的分布。HMM处理
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2024-04-21 08:50:34
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一, 获取文本语料库 一个文本语料库是一大段文本。它通常包含多个单独的文本，但为了处理方便，我们把他们头尾连接起来当做一个文本对待。1. 古腾堡语料库 nltk包含古腾堡项目（Project Gutenberg）电子文本档案的一小部分文本。要使用该语料库通常需要用Python解释器加载nltk包，然后尝试nltk.corpus.gutenberg.fileids().实例如下： 1 >
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2024-08-04 13:34:12
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背景有时我们需要从0-1地去做一项NLP任务，如文本分类，实体识别等。从0开始意味着我们需要自己去标注数据。抛开现在的技术如Zero / Few-shot Learning以及主动学习先不说。我们先考虑找到一个高效的标注数据工具，就是本文的主角——doccano.doccano 是一个供人类使用的开源文本注释工具。它为文本分类、序列标记和序列到序列任务提供注释功能。因此，您可以为情感分析、命名实体
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2023-10-12 11:47:45
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自然语言处理本身是为了让计算机能够处理、理解以及运用人类语言，从而达到人与计算机之间的有效通讯，为了研究信息检索、情感分析、文本分类、智能问答、摘要提取、文本挖掘，舆情分析、知识图谱等方面的问题，解决在词态、句法、语义上的歧义性，这里主要是介绍我个人在使用相关算法学习时使用的开源标注工具和标注平台，以供参考。文本
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2023-11-04 21:57:45
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语料库的句法标注是语料库语言学研究的前沿课题，它的处理目标是对语料文本进行句法分析和标注，形成树库（tree bank）语料。作为语料库多级加工过程中的一个中间阶段，句法分析和标注应该为进一步进行汉语句子的词语义项和语义关系标注提供有力的支持。理想情况下，在对句子进行正确句法信息标注的前提下，应能依据一个语义知识库和自动标注工具，准确地标注出大部分的语义信息。而要实现这个目标，就必须在这个阶段给出
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2023-12-08 09:19:23
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# 对语料进行标注和语义编码的Python实现
随着自然语言处理（NLP）领域的迅速发展，语料库的标注和语义编码成为了一个重要的研究方向。本文将为您介绍如何使用Python进行语料的标注和语义编码，配以代码示例和状态图、关系图，以帮助理解该过程的实现。
## 什么是语料的标注和语义编码？
在NLP中，语料的标注通常是指在文本中添加某种元数据的过程，这种元数据通常包括词性标注、实体识别、句法分
语料及词性标注词性标注就是给每个词打上词类标签，如形容词、动词、名词等 常见的中文词性编码 词性标注的分类 词性标注的方法NLTKJieba （中文） NLTKimport nltk
from nltk import data
text = nltk.word_tokenize("And now for something completely diffe
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2023-08-02 19:36:19
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1. 说明学习自然语言处理，一定会参考NLTK,主要是学习它的思路, 从设计地角度看看能做什么. 其本质就是把语言看成字符串，字符串组，字符串集，寻找其间规律． NLTK是多语言支持的, 但目前网上的例程几乎没有用NLTK处理中文的，其实可以做。比如标注功能, 它自身提供了带标注的中文语库(繁体语料库sinica_treeban
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2024-07-05 07:55:54
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语料标注平台BRAT安装指导向导:官网下载压缩包:brat官方网站(http://brat.nlplab.org/index.html)查看机器是什么系统输入命令“cat /etc/issue” 这个比较通用 或者“cat /etc/redhat-release” （只针对 redhat系统起作用）1、Ubuntu系统按照官网步骤来就ok(http://brat....
原创
2021-09-07 14:55:50
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# Python语料进行语义编码的标注方法
在自然语言处理（NLP）中，语义编码是一种将文本数据转换成可以被计算机理解的形式的方法。本文将介绍如何对Python语料进行语义编码的标注，帮助刚入行的小白理解其流程并实现。通过以下步骤，我们将能够有效地进行语义编码。
## 流程步骤表
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备：收集并清洗文本语料 |
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本文原作者：梁源，经授权后发布。序列标注是NLP中一项重要的任务，它主要包括分词，词性标注，命名实体识别等子任务。通过对预训练后的BERT模型进 行finetune，并与CRF进行结合，可以很好地解决序列标注问题。上篇文章对BERT官方源码进行了介绍，本篇文章将介绍 如何通过BERT解决序列标注问题。同时本篇文章将BERT+CRF模型与其他模型进行了对比，并且对BERT在序列标注上任务上存在的问题
随着技术的进步，人工智能技术作为”新基建”提速的重要一环，应用场景已经日趋广泛，比如在传媒领域的智能机器人写作、各类APP的个性化内容推荐以及准确度接近人类的实时翻译工具等。各行业越来越多的应用案例证明，利用AI技术来提高企业的业务效率，是智能经济时代企业降本增效、提升核心竞争力的必备“秘籍”。EasyDL是基于飞桨深度学习平台推出的面向企业打造的零门槛AI开发平台。EasyDL发布以来，在工业、
2.4 语料库的规模既然你已经知道想要寻找何种类型的数据以及如何表现它，那么你还需要决定实际需要收集与标注多少数据。如果你计划使用一个已有的语料库，那么语料库的总规模已经确定，但是你可能仍然需要决定对语料库的多少内容进行标注。一般而言，无论标注目标是什么，收集与标注的数据越多，就离达成目标越近。然而，在多数情况下，在讨论语言标注任务时“越大越好”并不是切实可行的——时间、金钱、有限的资源以及精力都
自然语言理解：序列标注、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义分析序列标注简单的来说就是给定一个序列，对序列中的每一个元素做一个标记，或者说给每一个元素打一个标签，这是一个比较宽泛的概念。中文命名实体识别、中文分词和词性标注等这些基本的NLP任务都属于序列标注的范畴。词性标注 定义 • 词性标注：为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性的程序，也即确定每个词是名词、动词、形容词或者其他词性的过程。
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2024-06-14 22:30:50
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Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。LSILDAHDPDTMDIMTF-IDFword2vec、paragraph2vec基本概念语料（Corpus）：一组原始文
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2024-10-18 21:46:03
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