一、作业内容1.实验要求利用Word2Vec模型训练Word Embedding，根据小说中人物、武功、派别或者其他你感兴趣的特征，基于Word Embedding来进行聚类分析。2.数据集金庸小说数据集 数据库地址： https://share.weiyun.com/5zGPyJX （导入文本时注意选择编码格式） 需要用到的人物武功门派文本和停词文本： https://pan.baidu.com
1.背景介绍语音识别，也被称为语音转文本(Speech-to-Text)，是自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域的一个重要研究方向。它旨在将人类语音信号转换为文本形式，从而实现人机交互的自然语言沟通。随着深度学习(Deep Learning)和神经网络(Neural Networks)技术的发展，语音识别的准确性和效率得到了显著提高。本文将详细介绍语
Python 自然语言处理（NLP）工具汇总NLTK简介：NLTK 在使用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的接口，以及分类、分词、词干提取、标注、语法分析、语义推理等类库。网站：Natural Language Toolkit安装：安装 NLTK:[root@master ~]# pip install nltk
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2024-01-17 12:46:25
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本月的每月挑战会主题是NLP，我们会在本文帮你开启一种可能：使用pandas和python的自然语言工具包分析你Gmail邮箱中的内容。NLP-风格的项目充满无限可能： 情感分析是对诸如在线评论、社交媒体等情感内容的测度。举例来说，关于某个话题的tweets趋向于正面还是负面的意见？一个新闻网站涵盖的主题，是使用了更正面/负面的词语，还是经常与某些情绪相关的词语？这个“正面”的Yelp点评不是很讽
自然语言处理词向量：自然语言处理问题要转化为机器学习的问题，首先就要把单词数学化表示，就是用n维实数向量来代表一个单词。对话系统对话系统发展历程的三个阶段：1.基于符号规则和模板的对话系统 2.基于统计机器学习的对话系统 3.基于数据驱动的深度学习的对话系统对话系统根据不同的应用场景可以分为两种类型:1.任务型对话系统面向垂直领域，目的是帮助用户完成预定任务或动作， 应用场景：虚拟个人助理，预定机
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2024-09-10 09:00:22
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为什么需要语言模型？想象“语音识别”这样的场景，机器通过一定的算法将语音转换为文字，显然这个过程是及其容易出错的。例如，用户发音“Recognize Speech”，机器可能会正确地识别文字为“Recognize speech”，但是也可以不小心错误地识别为“Wrench a nice beach"。简单地从词法上进行分析，我们无法得到正确的识别，但是计算机也不懂语法，那么我们应该如果处
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2017-12-16 14:04:00
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1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支，其主要目标是让计算机理解、生成和处理人类语言。在过去的几年里，随着深度学习和神经网络技术的发展，NLP 领域取得了显著的进展。然而，在处理自然语言中的罕见词(out-of-vocabulary, OOV)问题方面，NLP 仍然面临着巨大的挑战。罕见词是指在训练数据中出现频率较低的词语，它们在处理大规模语言数据时会对模型性能产生负面影响
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2024-08-22 15:42:00
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本文是对网上的NLP论文资料的收集和整理综合性资料1.NLP Progress本文对记录自然语言处理（NLP）领域的新进展，并概述最常见的NLP任务及其相应数据集的新技术，涵盖了目前NLP领域常用任务的最佳实验 结果和数据集资源。新智元介绍：新智元专栏原文介绍：https://nlpprogress.com/Github链接：https://github.com/sebastianruder/NL
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2024-05-08 23:38:49
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自然语言处理相关问题总结基础算法结巴分词的原理Word2vec的两种训练目标是什么 其中skip-gram训练的loss function是什么NER相关命名实体识别 评价指标 是什么？介绍下基于深度学习的命名实体识别怎么做介绍下 BiLSTM-CRF？介绍下标签解码器有哪些，优缺点？对比CNN-CRF vs BiLSTM-CRF vs IDCNN-CRF?为什么 DNN 后面要加 CRF?NE
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2024-03-29 20:34:06
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自然语言处理分类自然语言理解是个综合的系统工程，涉及了很多细分的学科。代表声音的 音系学：语言中发音的系统化组织。代表构词法的 词态学：研究单词构成以及相互之间的关系。代表语句结构的 句法学：给定文本的那部分是语法正确的。代表理解的语义 句法学 和 语用学 ：给定文本的含义和目的是什么。语言理解涉及语言、语境和各种语言形式的学科。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
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2024-03-18 16:37:44
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Content 文章目录20201231LM分词最大匹配算法最短路径法（最少分词法）句法分析Chart Parsing? 9.4 CYK 分析算法? 9.5 概率上下文无关文法9.6 PCFG 的三个问题第一个问题：内向概率第一个问题：外向概率第二个问题：Viterbi 算法第三个问题：参数估计? 9.8 短语结构分析方法评估9.10 依存句法分析表示方法依存句法分析方法**决策式的 (确定性的)
通过互联网搜索引擎，发掘、建立语音信息数据库，利用云计算、大数据、自然语义分析、机器学习和深度神经网络技术进行语音信息聚类处理，力求得到更准确的答案。在实际生活场景下，用户口语化表述更加多样，容易产生歧义，人机交互难度非常大。微软在构建Bing和Azure过程中成熟应用了NLP，计算语义学，情感分析，逻辑或者统计机器学习，信号处理，大规模计算，云端存储和响应，本地硬件加速等技术，所以Cortana
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2024-05-26 16:34:06
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第 1 章-自然语言处理基础概念什么是自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门融合了计算机科学、人工智能以及语言学 的交叉学科。自然语言是人工智能的一个领域。自然语言处理的终极目标是理解人类语言或人工智能 。自然语言概述人类独有的自然语言非常独特，仔细思考一下，我们日常中每天都在用的自然语言（尤其是中文）具有高度灵活 的特点。⭐️ 自然语言与
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2024-02-20 20:33:16
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2019-02-07修改，完善NLP关键的实际应用场景描述一、自然语言处理步骤1.收集数据：文本信息的常见来源包括-商品评价、用户产出的内容(推文、帖子、提问等)、问题解决方案等2.清洗数据：去除一切不相关的字符-比如任何非数字字母的字符(针对英文)；标记文本，并拆分为独立的单词；去除不相关的词语；所有字母转换为小写；将拼错的单词或者多种拼法的单词与某个特定的表达绑定；考虑词形还原3.找到好的数据
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2024-04-25 17:26:54
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Smartbi 10.5版本已发布，我们知道它的一大亮点是智能。比如对话式分析，帮助用户以业务思维和业务术语，在PC端和手机端通过自然语言输入的方式快速展现出想要洞察的数据，实现所问即所答！针对不同的用户，我们有不同的智能应用场景（点击了解更多场景）：以上场景功能都是基于自然语言分析NLA来实现，Smartbi让用户通过NLA能更容易地获得数据洞见，让智能无处不在。那么，自然语言分析NLA到底是什
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2024-04-19 08:50:18
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摘要自然语言处理 (NLP) 是语言学、计算机科学和人工智能的一个子领域，涉及计算机与人类语言之间的交互 （引自维基百科）【1】。NLP 的目标是让计算机理解人类所说和所写的内容，并以同样的方式进行交流。NLP 在过去十年中一直是一个有趣的领域，伴随着人们对自动化信息提取、处理和生成业务价值的期望越来越高。通常，专业知识领域的上下文和非结构化数据会给NLP增加额外的难度。命名实体识别（NER）是
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2024-04-10 10:30:13
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首先来看数据。 一、数据概述：数据集，NYT+Freebase数据： （1）一共53种所要预测的关系，其中包括一种‘NA’，即没有关系。 （2）训练集中一共522611个句子， 281270个实体关系对，共63696个实体， 以及18252个含有关系的句子（即不是NA）。 （3）测试集中一共172448个句子，96678个实体关系对，共16706个实体，以及1950个含有关系的句子 (4) 测试集
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2024-06-28 20:20:42
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dataloader_make_umask.py根据文件名 dataloader_make_umask.py，可以猜测该文件的功能是创建一个数据加载器，并对数据进行预处理，生成一个掩码（umask）。import random
import os
import numpy as np
import torch
def seed_torch(seed):
seed = int(s
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2024-06-06 01:40:52
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基于文本语义智能问题
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原创
2022-06-28 22:24:44
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1.获取文本语料库NLTK库中包含了大量的语料库，下面一一介绍几个：（1）古腾堡语料库：NLTK包含古腾堡项目电子文本档案的一小部分文本。该项目目前大约有36000本免费的电子图书。>>>import nltk
>>>nltk.corpus.gutenberg.fileids()
['austen-emma.txt','austen-persuasion.txt
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2024-04-18 12:21:21
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