Python 第一课背景知识Why Python?首先,作为一个小白,你需要知道Python是一种高级编程语言。那么,什么是编程语言呢?我们日常说话、阅读、写作所用语言成为自然语言,也就是人类语言,包括中文、英语。(当然如果硬杠,鸟语,或者其它动物语言也可以算作自然语言) 让计算机理解自然语言,并且从自然语言中提取有效信息也是当前人工智能领域非常热门研究方向,也就是自然语言处理(NLP)而
最近读了《Python深度学习》, 是一本好书,很棒,隆重推荐。本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习探索实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即
# 入门指南:实现自然语言理解(NLP) ## 概述 自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)中一个重要领域,旨在使计算机能够理解和解释人类语言。作为一名刚入行小白,掌握自然语言理解基本流程和实现方法是非常重要。接下来,我将为你介绍实现 NLP 步骤、所需代码
原创 10月前
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自然语言处理分类自然语言理解是个综合系统工程,涉及了很多细分学科。代表声音 音系学:语言中发音系统化组织。代表构词法 词态学:研究单词构成以及相互之间关系。代表语句结构 句法学:给定文本那部分是语法正确。代表理解语义 句法学 和 语用学 :给定文本含义和目的是什么。语言理解涉及语言、语境和各种语言形式学科。但总的来说,自然语言理解又可以分为三个方面:词义分析句法分析语义分析
  大数据分析python自然语言处理NLP常用库盘点,今天,我们要根据我们经验来概述和比较最流行,最有用自然语言处理库。  今天,自然语言处理(NLP)变得非常流行,在深度学习发展背景下,自然语言处理(NLP)变得尤其引人注目。NLP是人工智能一个领域,旨在理解和提取文本中重要信息,并根据文本数据进行进一步培训。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
任务一:基于机器学习文本分类深度学习项目,在训练之前,一般均会对数据集做shuffle,打乱数据之间顺序,让数据随机化,这样可以避免过拟合。Batch:批处理,顾名思义就是对某对象进行批量处理。训练神经网络时,在数据集很大情况下,不能一次性载入全部数据进行训练,电脑会支撑不住,其次全样本训练对于非凸损失函数会出现局部最优,所以要将大数据集分割进行分批处理。batch_size就是每批处
1. 什么是自然语言处理  个人认为,自然语言处理(Natural language processing,NLP)是将自然语言处理为计算机所能理解东西,并利用计算机做一些进一步处理以达到某些目的方法。   那么问题来了,自然语言是什么?   自然语言,指人们平时用于交流语言,例如英语、法语、汉语等等,也包括手语、旗语等,其标准定义为:人类社会发展过程中自然产生、约定俗成的人类语言。  
什么是自然语言处理(NLP)?你有没有和聊天机器人互动过?或者你是否向虚拟助手,例如Siri、Alexa或你车上车载娱乐系统发出过某些请求?你使用过在线翻译吗?相信我们绝大多数人都与这些人工智能互动过,人类不断思考到底用哪种方式可以得到我们最想要答案呢?仔细想想人类语言和情绪上复杂和不可捉摸性,机器能够和人类交流已经够神奇了吧?而这神奇源头要归功于一个叫:自然语言处理(NLP)东西。 那
在文章开头,我必须说明,自然语言理解定义、理论在网上有太多不同说法,我在这里给出是我个人认为比较好理解、能梳理清楚各个子领域一种概述,如果有哪里出错了麻烦指正。所谓自然语言理解,就是希望机器能像人类一样,具备理解语言能力,就像另一半说没有生气,到底是真的没有生气还是气到肺都炸了,这就需要很高语言理解能力了。具体来说,我觉得自然语言理解要解决两个问题,第一个是理解什么,第二个是机器怎么
AI即人工智能是一个令人着迷领域,尤其是基于对话式AI系统智能音箱兴起,使人工智能直接走进了我们家庭。自然语言是人类智慧,自然语言处理(NLP)是AI中最为困难问题之一,而自然语言理解(NLU)也变成了一个主要问题,充满了魅力和挑战。一介程序员,没有能力去做相关研究,但是认知其中一些基本概念,对于开发具体NLP/NLU相关应用实现,尤其是对话式智能系统上应用,还是非常...
原创 2021-11-22 10:36:33
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在我们处理爬虫时候,有许多文本信息,如电影简介、新闻报道以及评论等,而关键词提取是指从大量文本中提出最核心、最主要关键词,而实现关键词提取算法算法有两种:1. TextRank: 基于词与词直接上下文关系构建共现网络,将处于网络核心位置词作为关键词、2. TF-IDF:选出一般不常用但是在指定环境文本中频繁出现词作为关键词。信息抽取是从非结构化文本中抽取出有意义或者感兴趣字段。例如
书籍:Understanding Natural Language Understanding作者:Erik Cambria出版:Springer编辑:陈萍萍公主@一点人工一点智能01 书籍介绍大约半个世纪前,AI先驱们如Marvin Minsky开始了一项雄心勃勃项目:模拟人类大脑如何编码和解码意义。虽然现在我们借助神经科学对大脑有了更多了解,但距离揭开大脑秘密,特别是语言——这一人类智
AI即人工智能是一个令人着迷领域,尤其是基于对话式AI系统智能音箱兴起,使人工智能直接走进了我们家庭。自然语言是人类智慧,自然语言处理(NLP)是AI中最为困难问题之一,而自然语言理解(NLU)也变成了一个主要问题,充满了魅力和挑战。一介程序员,没有能力去做相关研究,但是认知其中一些基本概念,对于开发具体NLP/NLU相关应用实现,尤其是对话式智能系统上应用,还是非常有帮助
原创 2022-03-21 09:38:14
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自然语言理解自然语言处理 什么是自然语言处理? (What is natural language processing?)Natural language processing, or NLP, is a type of artificial intelligence (AI) that specializes in analyzing human language. 自然语言处理(NLP
这篇博客根据中文自然语言预处理步骤分成几个板块。以做LDA实验为例,在处理数据之前,会写一个类似于实验报告东西,用来指导做实验,OK,举例:一,实验数据预处理(python,结巴分词)1.对于爬取评论做分词和词性标注处理(mac-result.txt)2.对于结果只用公版停用词表去停用词,不进行人工筛选(mac-result1.txt)3.保留:名词,名词短语(两者为评论描述主题)
转载 2023-06-21 16:13:22
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# Python自然语言语义理解实现教程 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD A(开始) --> B(准备数据) B --> C(构建模型) C --> D(训练模型) D --> E(评估模型) E --> F(使用模型) F --> G(结束) ``` ## 状态图 ```mermaid stateDiagram
原创 2024-04-04 06:49:37
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1.17 自然语言理解自然语言理解目的是为聊天任务生成一种语义表示形式[8] 。通常来说,聊天机器人系统中自然语言理解功能包括用户意图识别、用户情感识别、指代消解、省略恢复、回复确认及拒识判断等技术。1)用户意图识别:用户意图又包括显式意图和隐式意图,显示意图通常对应一个明确需求,如用户输入“我想预定一个标准间”,明确表明了想要预定房间意图;而隐式意图则较难判断,如用户输入“我手机用了三
特点展示如何使用基于 Python 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 优化张量操作库基础知识概述传统 NLP 概念和方法学习构建神经网络所涉及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设计模式内容介绍 监督学习范式观察和目标
1.自然语言工具包(NLTK)NLTK 创建于2001 年,最初是宾州大学计算机与信息科学系计算语言学课程一部分。从那以后,在数十名贡献者帮助下不断发展壮大。如今,它已被几十所大学课程所采纳,并作为许多研究项目的基础。表P -2 列出了NLTK 一些最重要模块。 这本书提供自然语言处理领域非常方便入门指南。它可以用来自学,也可以作为自然语言处理或计算语言学课程教科书,或是人
转载 2024-04-25 16:08:29
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英文资料:  http://github.com/lovesoft5/ml一、自然语言处理概述               1)自然语言处理:利用计算机为工具,对书面实行或者口头形式进行各种各样处理和加工技术,是研究人与人交际中以及人与计算机交际中演员问题一门学科,是人工智能主要内容。&n
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