# Python 最新的中文NLP技术概述
随着自然语言处理（NLP）技术在各个领域的不断发展，中文自然语言处理的应用越来越广泛。Python 作为一种灵活且功能强大的编程语言，已成为NLP任务的首选语言之一。在这篇文章中，我们将探讨Python中最新的中文NLP技术和工具，提供一些代码示例，并展示一个完整的处理流程。
## 1. 中文NLP的基本流程
中文NLP的基本流程通常包括以下几个步
原创
2024-09-29 05:21:32
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初入python，直接学习自然语言处理，没有意外的话这就是我研究生的研究方向了，瞬间就变得顺眼了起来。一、python安装我个人下载的是python2.7.13x32位，比较稳定。(后来由于nltk包实在不允许，换成了3.6)下面是IDLE的显示情况。这里可以看出，python2和python3在语法上有一些不同。下面是python.exe的显示情况。然后我看这个有点寒酸，就想用一个ide，想来想
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2023-09-15 17:39:27
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Python yield方法原理您可能听说过，带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器），何谓 generator ？我们先抛开 generator，以一个常见的编程题目来展示 yield 的概念。如何生成斐波那契數列斐波那契（Fibonacci）數列是一个非常简单的递归数列，除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到。用计算机程序输出斐波那契數
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2024-06-24 17:09:02
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文章目录前言一、中文分词的痛点1.1 中文的歧义性1.2 识别未登录词二、基于规则的分词算法2.1 切分方式2.1.1 正向匹配法2.1.2 逆向匹配法2.1.3 双向匹配法2.2 词典机制三、基于统计的分词算法3.1 HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型）3.1.1 HMM概念及推导3.1.2 HMM求解中文分词问题3.1.2.1 训练3.1.2.2 预测3.1.2.
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2023-08-15 15:00:01
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python书籍整理PYTHON自然语言处理中文翻译 NLTK 中文版.pdf http://www.22wenku.com/pdf/21433.htmlpython简明教程中文.pdf http://www.22wenku.com/pdf/22083.htmlPython编程：从入门到实践.pdf http://www.22wenku.com/pdf/22775.html
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2023-07-02 14:50:56
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翻译自官网手册:NLP From Scratch: Translation with a Sequence to Sequence Network and AttentionAuthor: Sean Robertson原文github代码 这是NLP从零开始三个教程的第三个。教程中编写了自己的类和函数预处理数据来完成NLP建模任务。希望完成本教程的学习后你可以通过后续的三个教程，继续学习使用tor
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2024-03-09 20:34:35
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一、什么是变量 顾名思义：变量就是可以改变的量 如： z=0 x=5 y=5 z=x+y（z=?） 上方的z就是变量，其值可以改变。 通俗的理解就是： 变量 = 生活中的容器（饭盒） 变量赋值= 把东西放到容器里面 变量类型= 放了不同东西的饭盒（容器里放的是稀饭，就是早饭/晚饭；放的是面条/米饭，就是午饭）二、变量的命名规
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2023-05-28 21:38:48
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1.在python中文本用链表来表示：['Monty','Pyton']。我们可以使用索引，分片和len()函数对链表进行操作。（文本在python中都是用链表表示）2词“token”（标识符）是指文本中给定词的特定出现;词“type”类型则是指词作为一个特定序列字母的唯一形式。我们使用len(text)计数词的标识符计数词的标识符，使用len(set(text))计数词的类型。（len()统计的
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2023-06-21 16:19:54
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python中nlp的库by Praveen Dubey 通过Praveen Dubey 单词词汇入门以及如何在Python中为NLP 编写代码的简介 (An introduction to Bag of Words and how to code it in Python for NLP)Bag of Words (BOW) is a method to extract features fr
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2024-04-09 13:43:30
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之前提到，seq2seq的一大缺点是单一的语义向量难以表达长序列的完整语义，而改善这一问题的一个有效方法就是结合注意力机制，在不同的时刻针对输出计算包含不同语义的语义向量： 所谓注意力机制，本质上就是在分析过程中引入权重，在本文，我主要介绍两种注意力计算框架：原始的计算框架和multi-head attention，从原始的框架中又进一步划分为：soft attention（key=value）、
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2024-01-25 17:10:44
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NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，也是AI领域中一个最重要、最艰难的方向。近些年,NLP在中文分词、词性标注、词汇语义、句法解析方面均获得了很大的突破。大量的技术都应用于商业实践,并...
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2019-03-25 09:22:37
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NLP学术会议（甚至包括期刊）论文已经形成比较固定的结构。绝大部分论文由以下六大部分构成：摘要（Abstract）、介绍（Introduction）、相关工作（Related Work）、方法（Method）、实验（Experiment）、结论（Conclusion）。少数论文会根据创新成果形式不同而略有不同，例如提出新数据集的论文，可能会把Method部分调整为Dataset的标注与分析，但不影
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2024-07-09 07:52:36
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## 实现Python中文NLP库的步骤
为了实现Python中文NLP库，我们可以按照以下步骤进行操作：
步骤 | 描述
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1. 下载和安装必要的软件和库 | 需要下载和安装Python、pip、nltk、jieba等必要的软件和库。
2. 导入所需的库 | 在Python脚本中导入所需的库，如nltk、jieba等。
3. 下载所需的语料库 | 下载所需的中文语料库，以
原创
2023-09-28 14:04:20
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## 中文 NLP Python 包简介及示例
自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）是人工智能领域的重要分支，主要研究如何使计算机能够理解和处理自然语言。随着中文互联网的快速发展，中文 NLP 成为了一个热门的研究方向。Python 作为一种简洁优雅的编程语言，有许多优秀的中文 NLP 包可供使用。
以下是几个常用的中文 NLP Python 包
原创
2023-08-21 09:15:49
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# 中文 NLP Python 包的实现指南
在自然语言处理（NLP）领域，处理中文文本通常需要一些特殊的工具和包。在这篇文章中，我将向刚入行的小白介绍如何使用Python中的中文NLP包。我们将分步骤进行，每一步都会附带具体代码示例和详细注释。
## 流程概览
以下是实现中文NLP的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录1、简介2、Jieba（中文分词）2.1 简介2.2 安装2.3 测试3、THULAC（中文分词）3.1 简介3.2 安装3.3 测试4、SnowNLP（中文分词）4.1 简介4.2 安装4.3 测试5、NLTK（英文分词）5.1 简介5.2 安装5.3 测试结语 1、简介机器学习之所以看上去可以解决很多复杂的问题，是因为它把这些问题都转化为了数学问题。 而 NLP 也是相同的思路，文本
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2023-12-04 19:04:43
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大家好，卷王们and懂王们好，我是对白。本次我挑选了ICLR2021中NLP领域下的六篇文章进行解读，包含了文本生成、自然语言理解、预训练语言模型训练和去偏、以及文本匹配和文本检索。从这些论文的思想中借鉴了一些idea用于公司自身的业务中，最终起到了一个不错的效果。1、Contrastive Learning with Adversarial Perturbations for Condition
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2023-10-01 12:56:42
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导语 | 在进行 NLP 模型评测时，我们通常会使用一些准确性指标去评价模型，例如 F1, MAP, ACC 等。虽然这些指标可以较为公正的评判模型的总体能力，但在对模型进行监控和优化时，有时需要知道更多的细化指标。本文以语义相似度模型为例，浅谈 NLP 可解释评测，希望与大家一同交流。文章作者：许元博、周磊，腾讯CSIG质量部评测研究员。一、背景如果一项 NLP 任务是考试，
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2024-08-24 09:03:27
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DeepMind NLP科学家Sebastian Ruder在这篇文章中概述了2020年机器学习和自然语言处理领域在10个振奋人心和影响深远的研究方向上的进展。注：领域和方法的选择在很大程度上取决于作者自己的兴趣；所选的主题偏向于表征和迁移学习以及自然语言处理（NLP）。作者试图囊括知晓的全部论文，但未必会面面俱到，请读者随时在下方的评论区中补充相关要点。总之，作者将讨论以下研究亮点：
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2024-01-05 21:31:10
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一、 实验目的深入理解汉语分词的基本概念。掌握并实现前向最大匹配算法、后向最大匹配算法和最少分词法。掌握分词的评价指标，学会计算正确率、召回率和F-测度值。二、 实验内容利用人民日报语料库或自己构建的语料库（30词以上）作为词典，任选五个句子，并基于正向最大匹配算法和最短路径法分别对这五个句子进行分词，并分别计算分词结果的正确率，召回率和F-测度值。输出句子，基于两种算法的分词结果和其对应的评价指
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2023-12-14 00:11:55
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