# Python 自然语言处理基础入门
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解析和生成自然语言。Python，作为一种高效且易于使用的编程语言，拥有大量用于自然语言处理的库和工具。在本文中，我们将通过实现一个简单的自然语言处理项目，来介绍Python在NLP中的应用及其基本概念。
## 自然语言处理的基本流程
自然语言处理的工作流程通常包括以下几个步骤
原创
2024-09-11 07:38:06
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第六章 隐式马尔可夫模型与最大熵模型马尔可夫模型发展出了隐式马尔可夫模型HMM和最大熵模型MaxEnt，与马尔可夫有关的最大熵模型称为最大熵马尔可夫模型MEMM。HMM和MEMM都是序列分类器。给定一个单元(单词、字母、语素、句子等)的序列，可以计算在可能的标号上的概率分布，并选择最好的标号序列。在语音和语言处理中，到处都会遇到序列分类的问题。MaxEnt并不是序列分类器，因为它常把一个类指派给一
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2024-04-18 09:25:37
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今天，我们要根据我们的经验来概述和比较最流行，最有用的自然语言处理库。 今天，自然语言处理(NLP)变得非常流行，在深度学习发展的背景下，自然语言处理(NLP)变得尤其引人注目。NLP是人工智能的一个领域，旨在理解和提取文本中的重要信息，并根据文本数据进行进一步的培训。主要任务包括语音识别和生成，文本分析，情感分析，机器翻译等。 在过去的几十年中，只有经过适当的语言教育的专家才能从事自然语
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2023-09-03 10:46:33
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如果你已经在AI领域入门，并且有一定的理论基础，那么也可以通过这一章节快速对一些基础知识进行复习，方便后面更加高效的学习。接下来我们一起看一下第一章所讲内容。1.1 数学和Python的复习该节主要讲解了神经网络中向量、矩阵等内容。1.1.1 向量和矩阵我们知道向量是同时拥有大小和方向的量。向量可以表示为排成一排的数字集合,在Python实现中可以处理为一维数组。与此相对,矩阵是排成二维形状(长方
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2023-12-01 19:35:01
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第1章 自然语言处理简介NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用现在，让我们先从介绍自然语言处理（NLP）开始吧。众所周知，语言是人们日常生活的核心部分，任何与语言问题相关的工作都会显得非常有意思。希望这本书能带你领略到NLP的风采，并引起学习NLP的兴趣。首先，我们需要来了解一下该领域中的一些令人惊叹的概念，并在工作中实际尝试一些具有挑战性的NLP应用。在英语环
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2024-04-23 18:56:41
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本节书摘来自异步社区《Python自然语言处理》一书中的第1章，第1.4节，作者[美]Steven Bird,Ewan Klein,Edward Loper， 陈涛,张旭,崔杨,刘海平 译1.4 回到Python:决策与控制到目前为止，小程序有了一些有趣的特征：处理语言的能力和通过自动化节省人力的潜力。程序设计的一个关键特征是让机器能按照我们的意愿决策，在遇到特定条件时执行特定命令，或者对文本数据
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2024-05-14 10:11:12
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gensim是一个python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF, LDA, LSI 等模型转化成向量模式，以便进行进一步的处理。此外，gensim还实现了word2vec功能，能够将单词转化为词向量。关于词向量的知识可以看我之前的文章关于gensim的使用方法，我是根据官网的资料来看的，思路也是跟着官网tutorial走的，英文好的或者感觉我写的不全面的可以去官网看1. corpora
前言：从今天开始正式学习自然语言处理，同时还有统计学习方法和机器学习。希望能够一直坚持下去。(以下答案非标准答案，如有错误请积极回复。谢谢理解。)正文在开始之前首先引入nltk和nltk.bookimport nltk
from nltk.book import *○尝试使用Python 解释器作为一个计算器，输入表达式，如12/(4+1)。12/(4+1)output：2.4○26 个字母可以组
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2024-01-28 10:26:39
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首先来看数据。 一、数据概述：数据集，NYT+Freebase数据： （1）一共53种所要预测的关系，其中包括一种‘NA’，即没有关系。 （2）训练集中一共522611个句子， 281270个实体关系对，共63696个实体， 以及18252个含有关系的句子（即不是NA）。 （3）测试集中一共172448个句子，96678个实体关系对，共16706个实体，以及1950个含有关系的句子 (4) 测试集
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2024-06-28 20:20:42
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摘要自然语言处理 (NLP) 是语言学、计算机科学和人工智能的一个子领域，涉及计算机与人类语言之间的交互 （引自维基百科）【1】。NLP 的目标是让计算机理解人类所说和所写的内容，并以同样的方式进行交流。NLP 在过去十年中一直是一个有趣的领域，伴随着人们对自动化信息提取、处理和生成业务价值的期望越来越高。通常，专业知识领域的上下文和非结构化数据会给NLP增加额外的难度。命名实体识别（NER）是
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2024-04-10 10:30:13
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python版本：2.7课程目标处理语言：英语(English)NLP自然语言工程师： 初级课程所谓“自然语言”，是指人们日常交流使用的语言。本套课程 是针对人工智能领域--自然语言理解的入门视频讲解，介绍了python语言对自然语言处理的工具包以及自然语言处理的方法使用。本套课程真对具有python编程基础的同学，在有python编程的基础上学习本套视频课程，会比较轻松的学习python对自然语
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2023-11-11 20:59:43
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dataloader_make_umask.py根据文件名 dataloader_make_umask.py，可以猜测该文件的功能是创建一个数据加载器，并对数据进行预处理，生成一个掩码（umask）。import random
import os
import numpy as np
import torch
def seed_torch(seed):
seed = int(s
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2024-06-06 01:40:52
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特点展示如何使用基于 Python 的深度学习库 PyTorch 应用这些方法演示如何使用 PyTorch 构建应用程序探索计算图和监督学习范式掌握 PyTorch 优化张量操作库的基础知识概述传统的 NLP 概念和方法学习构建神经网络所涉及的基本思想使用嵌入来表示单词、句子、文档和其他特征探索序列预测并生成序列到序列模型学习构建自然语言处理生产系统的设计模式内容介绍
监督学习范式观察和目标
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2023-09-05 08:07:21
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自然语言概念自然语言，即我们人类日常所使用的语言，是人类交际的重要方式，也是人类区别于其他动物的本质特征。 我们只能使用自然语言与人进行交流，而无法与计算机进行交流。自然语言处理自然语言处理（NLP Natural Language Processing），是人工智能（AI Artificial Intelligence）的一部分，实现人与计算机之间的有效通信。 自然语言处理属于计算机科学领域与人
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2024-04-07 11:12:22
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目录 文章目录目录前言句法分析技术1句法分析技术2句法分析技术3句法分析技术4 前言硕士生涯结束，开始专心做一件自己觉得有用的工具，先做工程，后搞理论。 自然语言处理是一个非常难的问题，同时是人工智能皇冠上的明珠。 接下来会记录一系列自然语言处理的笔记句法分析技术1基于规则+统计结合的句法分析 判定输入的词序列是否合法，短语结构树，有向无环图。 句子:{主『定语，中心』}{谓语『状，谓{动宾【动，
在这一部分中，我们将简要介绍NLP领域的基本模型——语言模型，我们还将对自然语言处理的基础——语料库的概念进行介绍。这些都是在学习自然语言处理之前所必备的知识。此外，我们默认大家有一定的信息论和概率论基础，在这里不对信息论和概率论知识进行赘述。接下来，我们进入正题。 【一】语言模型在这一部分中，我们讨论的语言模型主要是统计语言模型，除此之外，我们在今后的文章中还会对神经网络语言模型进行介
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2024-04-25 16:09:11
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目录第一章 新手上路1.1自然语言与编程语言1.1.1词汇量1.1.2结构化1.1.3歧义性1.1.4容错性1.1.5易变性1.1.6简略性1.2自然语言处理的层次1.2.1语音、图像和文本（第一层）1.2.2中文分词、词性标注和命名实体识别（第二层）1.2.3信息抽取（第三层）1.2.4文本分类和文本聚类（第三层）1.2.5句法分析（第三层）1.2.6语义分析和篇章分析（第四层）1.2.7其他高
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2024-05-23 20:52:44
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注：本文选自人民邮电出版社出版的《PyTorch自然语言处理入门与实战》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。 处理中文与英文的一个显著区别是中文的词之间缺乏明确的分隔符。分词是中文自然语言处理中的一个重要问题，但是分词本身也是困难的，同样面临着自然语言处理的基本问题，如歧义、未识别词等。 本内容主要涉及的知识点有
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2024-01-31 21:15:00
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译者 | Arno【导读】：本文介绍了最先进的自然语言处理库——PyTorch-Transformers。 概览我们在本文中将介绍最新且最先进的的NLP库：PyTorch-Transformers我们还将在Python中使用PyTorch-Transformers实现流行的NLP模型(如谷歌的BERT和OpenAI的GPT-2) !正如我们所知，这有可
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2024-05-06 07:43:10
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自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避开了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础入门。本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书
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2024-04-07 20:33:18
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