## day1自然语言处理基础梳理 文章目录## day1自然语言处理基础梳理前言一、nlp基本处理流程二、数据库/语料库&数据集/语料分析1.数据库/语料库：2.数据集/语料分析三、基于规则的方法和基于统计的方法1.方法概述2.词法分析(分词+词性标注) 前言NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向
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2023-06-25 16:16:31
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# 深入探索 Stanford NLP：自然语言处理的前沿
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它使计算机能够理解和处理人类的语言。Stanford NLP是一个广泛使用的NLP工具包，由斯坦福大学开发。本文将带你走进Stanford NLP的世界，介绍其基本功能，并通过代码示例帮助你更好地理解如何使用这个工具包。
## 什么是Stanford NLP？
Stanford
原创
2024-09-18 03:29:27
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依存句法分析，法国语言学家L.Tesniere1959年提出。句法，句子规则，句子成分组织规则。依存句法，成分间依赖关系。依赖，没有A，B存在错误。语义，句子含义。依存句法强调介词、助词划分作用，语义依存注重实词间逻辑关系。依存句法随字面词语变化不同，语义依存不同字面词语可同一意思，句法结构不同句子语义关系可相同。依存句法分析和语义分析结合，计算机理解句子含义，匹配到最合适回答，通过置信度匹配实现
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2024-09-03 12:56:56
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Stanford CoreNLP Stanford CoreNLP提供一组自然语言处理的工具。这些工具可以把原始英语文本作为输入，输出词的基本形式，词的词性标记，判断词是否是公司名、人名等，规格化日期、时间、数字量，剖析句子的句法分析树和词依存，指示那些名词短语指代相同的实体。Stanford CoreNLP是一个综合的框架，这可以很简单的使用工具集的一个分支分析一小块文本。从简单的文本开始，你可
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2024-09-05 21:10:16
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说到抽象，想必大家第一个联想到的就是抽象画，基本上看不懂画的是啥，只能说它在表达某个概念。 在java中我们中abstract关键字来表达抽象。举个例子： 我们说车子都可以跑(run)。但有几个轮子，怎么跑，对于不同的车有不同的结果。自行车需要人踩着跑，汽车发动机推动跑等等，那么我们可以车表达为抽象类。/**
* 车子类
*/
public abstract class Car {
pu
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2024-06-24 17:26:08
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自然语言处理任务中，有很重要的一块，就是分析语言的结构。对于句法结构（syntactic structure）分析，主要有两种方式组成分析（Constituency parsing）依赖分析（Dependency parsing）前者主要关心的是句子是怎么构成的，词怎么组成短语。所以研究Constituency，主要 是研究忽略语义的“ 语法” 结构（content-free grammars）
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2024-09-25 18:44:03
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# Stanford CoreNLP 信息提取简介
在大数据时代，信息提取（Information Extraction, IE）成为了从海量数据中提取有用信息的重要工具。斯坦福大学开发的Stanford CoreNLP是一个强大的自然语言处理工具包，能够进行多种信息提取任务，如命名实体识别、关系提取、情感分析等。本文将详细介绍Stanford CoreNLP的基本用法，并提供相应的代码示例。
原创
2024-09-02 06:07:32
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# 斯坦福大学数据挖掘硕士学费解析
斯坦福大学（Stanford University）作为世界顶尖的学府之一，其数据挖掘硕士项目备受瞩目。然而，高昂的学费常常成为申请者们关注的焦点。本文将从不同角度分析斯坦福大学数据挖掘硕士的学费，并提供一些代码示例，帮助读者更直观地理解学费的构成。
## 学费构成
斯坦福大学的数据挖掘硕士项目学费主要由以下几个部分构成：
1. **学费**：这是最直接
原创
2024-07-25 09:42:17
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1. 总述关系抽取(Relation Extraction, RE)是从纯文本中提取未知关系事实，是自然语言处理领域非常重要的一项任务。过去的关系抽取方法主要将注意力集中于抽取单个实体对在某个句子内反映的关系，然而单句关系抽取在实践中受到不可避免的限制：在真实场景如医疗、金融文档中，有许多关系事实是蕴含在文档中不同句子的实体对中的，且文档中的多个实体之间，往往存在复杂的相互
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2024-08-19 02:34:26
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【简介】中大型企业通常会使用Windows Server对电脑进行管理，我们可以利用Windows Server的自动安装功能，将所有电脑安装FortiClient客户端。 FortiClient EMS 添加域 我们可以FortiClient添加域，并将域用户信息加入FortiClient EMS。 ① 登录FortiClient EMS，选择菜单【Endpoints】-【Ma
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2024-01-20 01:14:57
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在日常生活中新闻具备有多的信息，在AINWIN互联网舆情企业风险事件的识别和预警 比赛中参赛选手需要根据新闻识别主体和新闻类型。比赛官网（报名即可下载数据集）：http://ailab.a...
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2022-06-29 09:16:31
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之前也提到了，一般而言我们会采用LSTM处理输入的句子，根据上下文等信息调整词向量，但是LSTM终究有长期依赖问题，这是它的结构决定的，而self-attention的出现，既可以实现以上的目的，同时又避免了长期依赖问题，那为什么不用self-attention替代LSTM进行分析呢，这就是transformer提出的缘由。简单来说，transformer就是在seq2seq的基础上，引入mult
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2023-11-10 19:10:01
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文章目录前言：目录1. Paper：2. 动机介绍3. 背景介绍4. 论文摘要5. 研究成果6. 研究意义7. Fasttext模型8. Fasttext模型优缺点9. 论文总结 前言：我汇总了论文中涉及的大部分概念，以便更好的理解论文。1. Paper：Bag of Tricks for Efficient Text Classification 对于高效文本分类的一揽子技巧2. 动机介绍结合
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2023-08-14 15:32:28
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# 使用Stanford NLP的完整指南
在自然语言处理（NLP）的领域，Stanford NLP提供了强大的工具和库，为开发者提供解析、标记、实体识别等多种功能。这篇文章旨在为刚入行的小白提供一个全面的指南，帮助他们实现Stanford NLP，并带领他们完成从安装到运行样例代码的全过程。
## 整体流程概述
为了更清晰地展示整个过程，以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
brat 是一个强大的开源标注工具，它适用于自然语言处理（NLP）项目，尤其是在文本标注方面。在这篇博文中，我们将详细探讨如何有效使用 brat，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用等内容。
## 环境准备
在启动 brat 之前，我们需要确保我们的软硬件环境满足基本要求。以下是所需的软硬件规格。
| 组件 | 版本要求
(一) 概述1.NLTKNLTK是一款著名的python自然语言处理工具包，其内收集了NLP领域大量的公开数据集以及常用模型，涵盖了分词，词性标注，命名实体识别，句法分析，依存分析等各种NLP领域的子任务。2.Stanford NLPStanford NLP 是由斯坦福大学的NLP小组开源的用Java实现的NLP工具包，同样对 NLP 领域的各个问题提供了解决办法。相比NLTK，Stanford
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2024-10-16 09:23:19
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干货！详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包作者：白宁超2016年11月6日19:28:43摘要：NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包，其收集的大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口，涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名实体识别(Named Entity Recogn
# 如何使用框架实现自然语言处理（NLP）
在这一篇文章中，我们将学习如何使用常见的NLP框架来实现一个简单的自然语言处理项目。我们将分步骤地进行讲解，并提供相应的代码片段，以帮助初学者理解。
## 项目流程
首先，让我们来看一下实现一个NLP项目的流程。以下是各个步骤的概述：
| 步骤 | 描述 | 工具/框架 |
|--
写在前面今天跟大家分享的是 NLP标注工具 Brat 的简单使用。1. 背景Brat 所支持的标注任务有：实体识
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2022-09-04 00:02:15
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前言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，目的是让计算机能够理解和处理人类语言。随着深度学习技术的快速发展，NLP领域取得了突破性进展。本文将探讨深度学习在自然语言处理中的应用，并详细说明每个要点原理以及实际应用。1. 文本分类文本分类是NLP领域中最基本的任务之一，目的是将给定文本分配到一个或多个类别。深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在文本分类任
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2023-10-11 22:53:11
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