一、共现语义网络原理共现语义网络是用于表示词与词之间的语义关系的一种网络理论，由美国人工智能专家司马贺在1973年提出的。其原理就是以词语为网络的结点，以沟通结点的共现次数表示词语之间的语义关系，构成一个彼此相互联系的网络，以达到理解自然语言句子的语义关系。二、中文分词构建共现语义网络首先要进行分词，通常可以使用Jieba和Snownlp做中文分词。笔者使用的数据是自己在招聘网站采集的岗位招聘要求
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2023-07-28 00:12:37
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# Python实现语义树的入门指南
在自然语言处理（NLP）领域，语义树的构建是理解句子结构与含义的重要环节。本文旨在为刚入行的小白开发者提供一个详细的指南，帮助他们理解如何使用Python实现语义树。
## 流程概述
以下是实现语义树的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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基于转移的语义依存图分析 PS：用过论文成果到垂直领域，效果还不错！论文作者：王宇轩，车万翔，郭江，刘挺引言本文介绍的工作来源于我实验室录用于AAAI2018的论文《A Neural Transition-Based Approach for Semantic Dependency Graph Parsing》。语义依存图是近年来提出的对树结构句法或语义表示的扩展，它与树结构的主要区别是允许一些
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2023-11-05 15:26:28
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属性文法属性文法，也称属性翻译文法Knuth在1968年提出以上下文无关文法为基础为每个文法符号（终结符或非终结符）配备若干相关的“值"（称为属性），代表与文法符号相关信息，如类型、值、代码序列、符号表内容等对于文法的每个产生式都配备了一组属性的语义规则，对属性进行计算和传递产生式语义规则L→Enprint(E.val)E→E1+TE.val := E1.val + T.valE → TE.val
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2023-12-26 11:51:03
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github：https://github.com/makeplanetoheaven/NlpModel/tree/master/DependencyParser前言由于最近在研究并尝试编写一个基于知识图谱问答的系统，并调研了一些其他类型的问答系统，如FAQ，任务型问答等，在这个过程中需要完成对所给问题进行解析，生成能够带入到知识图谱中进行查询的结构，因此，提出并编写了一个基于图的依存解析，并采用
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2024-05-21 10:58:09
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亲爱的读者，感谢你选择本书来开启你的自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)之路。本书将从实用的角度带领你由浅入深逐步理解并实现NLP解决方案。我们将从访问内置数据源和创建自己的数据源开始指引你踏上这段旅程。之后你将可以编写复杂的NLP解决方案，包括文本规范化、预处理、词性标注、句法分析等。在本书中，我们将介绍在自然语言处理中应用深度学习所必需的各种基本原理
《实验1-3《编译原理》词法分析程序设计方案》由会员分享，可在线阅读，更多相关《实验1-3《编译原理》词法分析程序设计方案(5页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、实验1-4 编译原理S语言词法分析程序设计方案一、实验目的了解词法分析程序的两种设计方法：1.根据状态转换图直接编程的方式；2.利用DFA编写通用的词法分析程序。二、实验内容1根据状态转换图直接编程编写一个词法分析程序，它从左到右逐个字
github开源代码：https://github.com/lhyxcxy/nlp依存句法分析 依存语法 (Dependency Parsing, DP) 通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构。 直观来讲，依存句法分析识别句子中的“主谓宾”、“定状补”这些语法成分，并分析各成分之间的关系。例如,句子依存句法分析结果(via 哈工大LTP): 从分析结果中我们可以
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2024-01-09 20:14:28
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1 异常1.1 概述python程序在编写和运行过程中会产生一些错误，这些错误会导致程序不能按照用户的意图进行工作，甚至由于某些错误的存在，导致程序无法正常运行，或者导致程序终止执行，我们就需要处理这些错误，使得程序能够正常运行。错误在帮助我们尽快修改程序方面起到了非常重要的作用。程序中常见的错误有语法错误，语义错误，逻辑错误:语法错误: 由于编写程序时没有遵守语法规则，编写了错误的代码，从而导致
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2023-09-15 15:48:02
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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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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
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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语义分割算法汇总 记录一下各类语义分割算法，便于自己学习。 由DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation开始，在文章中，作者说明了在Cityscapes test set上各类模型的表现。如下图所示： 主流算法在PASCAL VOC2012数据集上的效果对比。1.DFANet 文章梳理了语义分割网
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2023-08-21 22:59:14
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在Wiki上看到的LSA的详细介绍，感觉挺好的，遂翻译过来，有翻译不对之处还望指教。原文地址：http://en.wikipedia.org/wiki/Latent_semantic_analysis前言浅层语义分析（LSA）是一种自然语言处理中用到的方法，其通过“矢量语义空间”来提取文档与词中的“概念”，进而分析文档与词之间的关系。LSA的基本假设是，如果两个词多次出现在同一文档中，则这
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2024-02-27 09:28:56
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albert-crf for SRL(Semantic Role Labeling)，中文语义角色标注项目地址：https://github.com/jiangnanboy/albert_srl概述 自然语言的语义理解往往包括分析构成一个事件的行为、施事、受事等主要元素，以及其他附属元素（adjuncts），例如事件发生的时间、地点、方式等。在事件语义学（Event semantics）中，构成
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2023-10-07 16:53:29
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Pytorch 语义分割和数据集0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 语义分割（Semantic segmentation）语义分割是将图片中的每个像素分类到对应的类别：1.1 应用1：背景虚化 还有就是李沐老师上课背景全都是白色的。1.2
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2023-07-05 16:05:07
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注：在本文中经常会提到输出数据的维度，为了防止读者产生错误的理解，在本文的开头做一下说明。 如上图，原始图像大小为5*5，经过一次卷积后，图像变为3*3。那就是5*5的输入，经过一个卷积层后，输出的维度变为3*3，再经过一个卷积层，输出的维度变为1*1，这里的5*5，3*3和1*1即为本文提到的数据的维度。1、什么是语义分割图像语义分割可以说是图像理解的基石性技术，在自动驾驶系统（具体为街景识别
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2023-10-12 23:36:56
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言简意赅，盘点知识图谱在各领域的应用01 语义匹配02 搜索推荐03 问答对话04 推理决策05 区块链协作 什么是知识图谱？通俗易懂01 语义匹配语义匹配是搜索推荐、智能问答和辅助决策的基础。在没有知识图谱以前，文本匹配主要依靠字面匹配为主，通过数据库搜索来获取匹配结果。但这种做法存在两个问题，一方面是文本输入本身的局限性造成检索遗漏；另一方面，检索结果的评价缺少可解释性，排序受到质疑，因此往
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2023-11-13 13:54:11
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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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目录深度学习难点PaddleHub全景PaddleHub体验1、情感分析2、口罩检测大作业 深度学习难点计算机视觉领域：物体的尺寸变化范围大、摆放物体角度、姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，物体也可以是多个类别。自然语言处理领域：语义推理、语义关联（文字的顺序会有不同的语义）、语义表示（分词歧义、一词多义）实现层面：大数据（小样本局限）、大模型（模型越复杂，门槛越高）、大算力（硬件资源要求
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2024-03-14 07:16:29
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