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
《精通Python自然语言处理》Deepti Chopra(印度) 王威 译第六章 语义分析：意义很重要语义分析（意义生成）被定义为确定字符或单次序列意义的过程，可用于执行语义消歧任务。6.1语义分析简介名词解释：语义解释：将意义分配给句子上下文解释：将逻辑形式分配给知识表示语义分析的原语或基本单位：意义或语义（meaning或sense）语义分析用到的Python库：Python库说明TextB
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2023-08-11 15:43:24
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python语义分析 Discovering topics are very useful for various purposes such as for clustering documents, organizing online available content for information retrieval and recommendations. Various content
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2023-08-22 21:15:03
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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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众所周知，Python在诸多领域都有非常优异的表现，比如：人工智能、机器学习、深度学习、网络爬虫、游戏开发、数据分析等，而在不同的领域中Python还内置了很多第三方库，拿来即用，十分方便，也正因如此Python在机器学习和深度学习领域得到了很好的应用。那么Python常用的深度学习及机器学习库有哪些?本文为大家介绍10个python常用机器学习及深度学习库! 1、Ilastik Ilas
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2023-10-10 10:48:22
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一.产品概述文智中文语义开放平台是基于并行计算系统和分布式爬虫平台，结合独特的语义分析技术，一站式满足用户NLP、转码、抽取、全网数据抓取等中文语义分析需求的开放平台。用户能够基于平台对外提供的OpenAPI实现搜索、推荐、舆情、挖掘等语义分析应用腾讯云文智中文语义平台以SDK模块方式提供服务，支持多种编程语言二.产品功能1.分词/命名实体识别API，提供智能分词(基本词+短语)、词性标注、命名实
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2024-08-30 13:41:08
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语法分析（英语：syntactic analysis，也叫 parsing）是根据某种给定的形式文法对由单词序列（如英语单词序列）构成的输入文本进行分析并确定其语法结构的一种过程。 语法分析器使用由词法分析器生成的各个词法单元的第一个分量来创建树形的中间表示。 语义分析是审查源程序有无语义错误，为代码生成阶段收集类
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2023-07-01 12:54:32
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词法分析一、状态转换图1.1 词法分析器概述1.1.1 功能功能
输入源程序、输出单词符号单词符号种类
基本字：如begin、repeat、for、...标识符：用来表示各种名字，如变量名、数组名和过程名常数：各种类型的常数运算符：+、-、*、/、...界符：逗号、分号、括号和空白1.1.2 输出输出的单词符号的表示形式
(单词种类编号，单词自身值)单词种别通常用整数编码表
以前 曾经有一个人教会我一件事 要学会相信一些看似不可能的事 当你真的相信的时候 或许 没有什么事情是不可能的——《秦时明月•与子同归》 在编译原理的众多书籍中，陈述了很多生成语法树的经典算法，它们大多是基于递归的方式进行工作的。在本文中，将与大家分享一种基于迭代方式的、易于理解的语法树生成算法，由于其一次成功迭代仅生成一个语法“树枝”的处理
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2024-08-12 20:46:51
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1. 需求分析能分析以下几类语句，并建立符号表及生成中间代码（三地址指令和 四元式形式）：声明语句（包括变量声明、数组声明、记录声明和过程声明）表达式及赋值语句（包括数组元素的引用和赋值）分支语句：if_then_else循环语句：do_while过程调用语句能够识别出测试用例中的语义错误，包括变量（包括数组、指针、结构体）或过程未经声明就使用变量（包括数组、指针、结构体）或过程名重复声明运算分量
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2023-09-20 23:01:47
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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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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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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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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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Python语义处理与xiaogenggou的幸福生活1——jieba库一、分词1、jieba.cut 和jieba.lcut2、jieba.cut_for_search和jieba.lcut_for_search二、外加词典三、关键词提取1、jieba.analyse.extract_tags2、jieba.analyse.textrank3、自定义语料库四、词性及起始位置1、词性2、起始位置
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2024-02-22 13:30:18
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在上一篇文章中，我们完成了词法分析器，下面我们继续努力，今要开发的是语法分析器的AST部分，让我们开始吧！目标分析我们在上一篇文章中已经完成了一个简单的词法分析器，将代码映射成了Token流，这次我们要分析Token流中的语法关系，并将其转换为AST树（语法树）。注：为了方便起见，我们将语义分析的部分拆分进语法分析和执行两大板块中。这篇文章只需搭出一个AST的框架即可。注：我们的大多数代码都是用面
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2024-08-31 20:29:08
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语言结构顺序从上到下，依次执行选择if语句if (最后结果为布尔值的东西) :
语句...if-else 语句if(...):
....
else:
....if-elif-else 语句if(...) :
....
elif (...) :
.
.
.
else:
...循环for 循环 ---》 已知循环次数for i in rang
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2023-06-20 15:01:03
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六万字长文！让你懂透编译原理(七)——第七章 语义分析和中间代码产生编译原理最后一篇，完结撒花，555，马上考试了，学不完了，同样长文预警！ 文章目录六万字长文！让你懂透编译原理(七)——第七章 语义分析和中间代码产生7.1.2 图表示法7.1.3 三地址代码7.2 赋值语句的翻译7.2.1 简单算术表达式及赋值语句7.3.2 数组元素的引用7.3 类型转换7.4 布尔表达式的翻译计算布尔表达式的
导读：Python 被称为是最接近 AI 的语言。最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python(3.6及以上版本)实现7种机器学习算法的笔记，并附有完整代码。所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库。这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解，但并不是提供最有效的实现。在这一章节里，我们将实现一个简单的神经网络架构，将 2 维的输入
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2023-12-04 22:47:14
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什么是网页抓取？从网站提取数据的方法称为网络抓取。也称为网络数据提取或网络收集。这项技术的使用时间不超过3年。为什么要进行网页爬取？Web抓取的目的是从任何网站获取数据，从而节省了收集数据/信息的大量体力劳动。例如，您可以从IMDB网站收集电影的所有评论。之后，您可以执行文本分析，以从收集到的大量评论中获得有关电影的见解。抓取开始的第一页如果我们更改地址空间上的页码，您将能够看到
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2024-08-26 10:57:03
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