机房动力环境敏感性强且有其特殊性，要想让制冷系统达到最高的工作效率，需要精密计算并统筹设备资源。深圳市英维克科技股份有限公司(以下简称英维克)副总经理王铁旺认为，提升数据中心制冷效率的关键有两点：一是提升制冷系统本身的效率，二是利用好自然冷却方式。 自然冷却效率高 王铁旺告诉记者，英维克可以从多个维度满足不同数据中心对制冷的要求。英维克可为大、中型数据中心提供高效制冷与自然冷却
原创
2014-01-03 10:06:46
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python自然语言处理
我们可以很容易的获得成千上万的文本。假设我们写一些简单的python程序，能用它做什么？在这个章节中，我们将提出以下问题：1.我们使用简单的程序设计能对大量的文本做什么？2.怎样才能自动的提取关键字和短语来确定一个文本的类型和内容？3.python提供什么样的工具和技术来完成像这样的工作？4.自然语言处理面临着什么有趣的挑战？这一章将分成零碎的完全不相同风格的两部分。在
如何处理Python文本时将自然段与自然段分离
## 引言
在进行文本处理的过程中，有时候我们需要将一篇文章或一段文字分割成多个自然段进行进一步的处理。Python作为一门强大的编程语言，提供了很多处理文本的方法和库，可以帮助我们实现这个目标。本文将介绍如何使用Python将自然段与自然段分离，并提供了具体的示例。
## 实际问题
假设我们有一篇长文章，其中包含多个自然段。我们需要将这些自
原创
2023-08-24 18:32:42
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目录前言一、自然语言处理的几个维度二、调包工程师需要掌握的一些技能2-1、理解算法复杂度2-2、语言模型（Language Model）2-2-1、Unigram2-2-2、马尔可夫假设2-2-3、Bigram2-2-4、N-gram（N>2）2-2-5、评估语言模型的好坏（困惑度/Perplexity）2-3、平滑方法2-3-1、Add-one Smoothing（拉普拉斯平滑）2-3-2
前言：自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠。1 提出问题如何让计算机能够自动或半自动地理解自然语言文本，懂得人的意图？如何让计算机实现海量语言文本的自动处理、挖掘和有效利用，满足不同用户的各种需求，实现个性化信息服务？2 学科区分自然语言理解(Natural Language understanding, NLU)：人工智能的角度，研究计算机对于人的语言理解的一种能力，或认知过程的模拟计算语言学(C
一、 引言
自然语言处理的流程可以划分为分析和生成两大部分。自然语言生成固然也有很多难题，但几十年来，自然语言处理研究的重点是分析。自然语言分析的关键就是识别与消解自然语言的歧义。人与人的交流由于有共同的知识背景，并且能领会交流的环境和过程，通常不会产生误解。但是，作为语言学研究对象的任何一个语言单位，如词、短语和句子等，如果脱离语境而孤立存在，通常都是有歧义的。当交流在人和机器之间进行时，由于
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精选
2008-05-07 21:04:06
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自然排序像String 这样的包装类实现了Comparable接口，重写了compareTo()方法给出了比较两个对象大小的方式。可以直接调用sort方法进行排序。如果想排序自定义的类就需要自己重写compareTo()方法。自定义排序时候的规则是小的返回负数，大的返回正数，相等的返回0。String[] arr = new String[]{"AA","BB","DD","CC","ZZ","
原创
2021-12-03 16:45:57
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目录自然语言处理技术综述：自然语言生成与文本摘要摘要自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个分支，其主要目标是让计算机理解和处理自然语言。本文将综述自然语言生成和文本摘要的技术原理和实现步骤。首先介绍自然语言生成的概念和技术原理，然后介绍文本摘要的基本概念和实现步骤，最后将比较相关技术，并对性能、可扩展性和安全性等方面进行讨论。本文旨在为读者提供更深入、全面的自然语言处理技术理解。引言自然语言是
原创
2023-06-21 15:53:27
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-NLP(自然语言处理)开发 什么是NLP ?自然语言处理(NLP)是关于开发能够理解人类语言的应用程序和服务。一些NLP的实际例子比如：词典翻译、聊天机器人、情绪分析等。以下是自然语言处理(NLP)的一些成功应用:搜索引擎：如谷歌，雅虎等。谷歌搜索引擎知道你是一个技术人员，所以它会显示与你相关的结果。像Facebook新闻这样的社交网站。news feed算法使用自然语言处理了解你的
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2023-07-06 19:31:20
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早在2000多年前中国的老子就说：天地不仁，以万物为刍狗。The universe is unconscious; it regards everyone as insignificant.出处《
原创
2022-06-09 09:02:28
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1.背景介绍自然语言生成（NLG, Natural Language Generation）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及将计算机理解的信息转换为自然语言文本。自然语言生成的应用非常广泛，包括机器翻译、文本摘要、文本生成、对话系统等。随着深度学习和自然语言处理技术的发展，自然语言生成技术也取得了显著的进展。本文将从以下六个方面进
1、切分 将文本分割成更小的并被称作标识符的模块的过程。sent_tokenize函数使用了NLTK包的一个叫PunktSentenceTokenizer类的实例。基于那些可以标记句子开始和结束的字母和标记符号，这个歌实例已经被训练用于对不同的欧洲语言执行切分。import nltk
text=" Welcom readers. I hope you find it in
1. 将简单的程序与大量的文本结合起来，我们能实现什么?2. 我们如何能自动提取概括文本风格和内容的关键词和短语?3. Python 编程语言为上述工作提供了哪些工具和技术?4. 自然语言处理中的有哪些有趣的挑战?
1.1 语言计算:文本和单词python入门NLTK 入门from nltk.book import *
import nltk#找到这些文本
print(text1)
print(
某彩票中奖率是百万分之一，则一个人买一百万张彩票仍不中奖的概率是：
(1−1106)106≈1e
e 往往出现在：
许多微小事件带来的总体变化
随机性和无穷多；
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2016-08-14 16:41:00
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自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言工具箱（NLTK，NaturalLanguageToolkit）是一个基于Python语言的类库，它也是当前最为流行的自然语言编程与开发工具。在进行自然语言处理研究和应用时，恰当利用NLTK中提供的函数可以大幅度地提高效率。本文就将通过一些实例来向读者介绍NLTK的使用。NLTKNaturalLanguageToolkit，自然语
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2023-08-15 08:40:45
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1.背景介绍自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是人工智能领域的一个重要分支，它旨在让计算机理解、生成和翻译人类语言
与图像识别不同,在自然语言处理中输入的往往是一段语音或者一段文字,输入数据的长短是不确定的,并且它与上下文有很密切的关系,所以常用的是循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型11.1 模型的选择 使用不同输入和不同数据时，分别适用哪种模型以及如何应用（1）一
本文探讨以不同的方式给文本自动添加词性标记。首先加载要使用的数据。import nltk
from nltk.corpus import brown
brown_tagged_sents = brown.tagged_sents(categories='news')
brown_sents = brown.sents(categories='news')1、默认标注器最简单的标注器是为每个标识符
自然语言处理（NLP）是指使用诸如英语之类的自然语言与智能系统通信的AI方法。当您希望像机器人这样的智能系统按照您的指示执行，当您想要听取基于对话的临床专家系统的决定等时，需要处理自然语言。NLP领域涉及使计算机使用人类使用的自然语言来执行有用的任务。NLP系统的输入和输出可以是 -SpeechWritten TextNLP的组成部分在本节中，我们将了解NLP的不同组件。NLP有两个组成部分。组件
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2023-08-31 07:19:14
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