自然语言处理(1)之NLTK与PYTHON题记: 由于现在的项目是搜索引擎，所以不由的对自然语言处理产生了好奇，再加上一直以来都想学Python，只是没有机会与时间。碰巧这几天在亚马逊上找书时发现了这本《Python自然语言处理》，瞬间觉得这对我同时入门自然语言处理与Python有很大的帮助。所以最近都会学习这本书，也写下这些笔记。1. NLTK简述NLTK模块及功能介绍语言处理任务NLTK模块功
安装CodeGenie后，在下方对话框内，输入代码需求描述，将根据描述智能生成代码，生成内容可一键复制或一键插入至编辑区当前光标位置。提问示例使用ArkTs语言写一段代码，在页面中间部分插入Swiper组件，其中有3个Image组件，其图片资源名分别为app.media.phone，app.media.watch，app.media.glasses。这些Image组件的宽度撑满父布局，高度为600
自然语言概念自然语言，即我们人类日常所使用的语言，是人类交际的重要方式，也是人类区别于其他动物的本质特征。 我们只能使用自然语言与人进行交流，而无法与计算机进行交流。自然语言处理自然语言处理（NLP Natural Language Processing），是人工智能（AI Artificial Intelligence）的一部分，实现人与计算机之间的有效通信。 自然语言处理属于计算机科学领域与人
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2024-04-07 11:12:22
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Python以其清晰简洁的语法、易用和可扩展性以及丰富庞大的库深受广大开发者喜爱。其内置的非常强大的机器学习代码库和数学库，使Python理所当然成为自然语言处理的开发利器。 那么使用Python进行自然语言处理，要是不知道这8个工具就真的Out了。 NLTK NLTK是使用Python处理语言数据的领先平台。它为像WordNet这样的词汇资源
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2023-07-12 21:48:54
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作者｜Abhishek Sunnak 等AI 前线导读：自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）是自然语言处理的一部分，从知识库或逻辑形式等等机器表述系统去生成自然语言。实际上，自然语言生成出现已久，至今已有 71 年了。早在 1948 年，Shannon 就把离散马尔科夫过程的概率模型应用于描述语言的自动机。但商业自然语言生成技术知道最近才变得普及。但是，你
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2024-08-28 23:19:37
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本文主要讲解自然语言生成的神经方法(NLG)的一般性应用和发展概况。一.概述:LMs和解码算法 NLG： 自然语言生成(NLG)指的是我们生成（即写入）新文本的任何设置。包括：机器翻译、文本摘要、对话、创意写作（讲故事、诗歌创作）、问答系统、图形字幕等等。 语言建模： 是给定之前的单词
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2023-12-15 20:20:55
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1 自动编程“自动编程”这个名字听起来就让人浮想联翩，难道人工智能真的要走程序员的路，让程序员无路可走？本文的“自动编程”是一个从自然语言到编程语言的翻译任务，也就是用户对于一个功能用自然语言描述出来，然后自动编程系统能够将自然语言描述转换成具有相同功能的程序。自动编程的任务目标是在理解自然语言描述语义的基础上，将语义解码成机器可理解的逻辑表示，这属于自然语言处理任务中语义分析任务的一种
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2024-05-15 06:22:09
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python版本：2.7课程目标处理语言：英语(English)NLP自然语言工程师： 初级课程所谓“自然语言”，是指人们日常交流使用的语言。本套课程 是针对人工智能领域--自然语言理解的入门视频讲解，介绍了python语言对自然语言处理的工具包以及自然语言处理的方法使用。本套课程真对具有python编程基础的同学，在有python编程的基础上学习本套视频课程，会比较轻松的学习python对自然语
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2023-11-11 20:59:43
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自然语言生成 - NLG 是 NLP 的重要组成部分，他的主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。本文除了介绍 NLG 的基本概念，还会介绍 NLG 的3个 Level、6个步骤和3个典型的应用。什么是 NLG？NLG 是 NLP 的一部分NLP = NLU + NLG自然语言生成 - NLG 是 NLP 的重要组成部分。NLU 负责理解内容，NLG
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2024-04-23 10:38:14
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# Java自然语言处理之自然语言生成
## 概述
在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中，自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）是一项重要的任务。它涉及将结构化数据或其他非自然语言形式的信息转化为自然语言文本，以达到人类可理解和可交流的目的。
本文将介绍在Java中实现自然语言生成的流程，并提供相关的代
原创
2023-10-02 06:51:14
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人们对人工智能的兴趣随着科幻电影的诞生和发展变得愈发浓厚。每当我们听到“人工智能”这个词，便会联想到《终结者》、《黑客帝国》、《我，机器人》等电影。 机器人具有独立思考的能力在目前看来还比较遥远，但机器学习和自然语言理解领域已经在过去几年取得了重大进展。个人助理（Siri/Alexa）、聊天机器人及问答机器人等应用程序正悄无声息地改变着人们的生活方式。人们需要理解大量有歧义且结构多变的语言并从中获
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2024-08-13 10:58:30
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目录4.视觉语言界面:图像标题及其他4.1数据4.2 核心任务4.2.1图像分析4.2.2文本生成或检索4.3语言如何植根于视觉数据?4.4 视觉和语言：NLG的当前和未来方向5.变体：生成具有风格、个性和情感的文本5.1风格生成：文本变异与个性5.2用感觉生成：情感和礼貌5.3风格控制对神经网络语言的挑战5.4风格与情感：结束语4.视觉语言界面:图像标题及其他在过去的几年里，人们对自动生成图像标
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2024-04-17 23:12:43
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前言：从今天开始正式学习自然语言处理，同时还有统计学习方法和机器学习。希望能够一直坚持下去。(以下答案非标准答案，如有错误请积极回复。谢谢理解。)正文在开始之前首先引入nltk和nltk.bookimport nltk
from nltk.book import *○尝试使用Python 解释器作为一个计算器，输入表达式，如12/(4+1)。12/(4+1)output：2.4○26 个字母可以组
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2024-01-28 10:26:39
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论文：《Survey of the State of the Art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation》 Journal of Artificial Intelligence Research 61 (2018) 65-170 Submitted 02/17; publishe
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2024-04-20 10:52:27
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在我们处理爬虫的时候，有许多文本信息，如电影简介、新闻报道以及评论等，而关键词提取是指从大量文本中提出最核心、最主要的关键词，而实现关键词提取算法的算法有两种：1. TextRank: 基于词与词直接的上下文关系构建共现网络，将处于网络核心位置的词作为关键词、2. TF-IDF:选出一般不常用但是在指定环境文本中频繁出现的词作为关键词。信息的抽取是从非结构化文本中抽取出有意义或者感兴趣的字段。例如
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2023-08-24 12:09:24
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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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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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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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在我们开始之前，我推荐一个我发现的很有用的 Kaggle Kernel 资源，可以帮助理解语言生成算法的结构：https://www.kaggle.com/shivamb/beginners-guide-to-text-generation-using-lstms语言生成自然语言生成（NLG）是一个以生成有意义的自然语言为目标的领域。大多数情况下，内容是以单个词的序列的形式生成的。这是一个很宽泛的
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2024-03-25 17:00:11
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1. 大模型概述目前的NLP任务大都是基于transfomer的预训练语言模型（PLM，pretrained langue models）构造的，预训练大模型可以从无标注的数据中进行学习，随后根据具体的任务进行fine-tuning，得到最终的任务模型。 所谓语言模型，指的是如下的生成模型：1.1 模型分类首先对大模型基础的transfomer要了解，这里放一张结构图： 预训练模型根据是否保留tr
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2024-03-28 21:49:50
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