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自然语言处理的基本问题——分词问题
中文分词
https
网络安全
NLP 服务
注：本文选自人民邮电出版社出版的《PyTorch自然语言处理入门与实战》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。
机器学习AI算法工程
2022-12-13
1.1K
0
基于Bert-NER构建特定领域中文信息抽取框架
中文分词
NLP 服务
腾讯云测试服务
机器学习
神经网络
本文通过多个实验的对比发现，结合Bert-NER和特定的分词、词性标注等中文语言处理方式，获得更高的准确率和更好的效果，能在特定领域的中文信息抽取任务中取得优异的效果。
机器学习AI算法工程
2020-03-26
2.5K
0
基于LSTM搭建文本情感分类的深度学习模型:准确率95%
深度学习
中文分词
NLP 服务
python
传统的基于情感词典的文本情感分类，是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟，如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇，如否定词语有“不”，积极词语有“喜欢”、“爱”，消极词语有“讨厌”、“恨”等，从而在大脑中形成一个基本的语料库。然后，我们再对输入的句子进行最直接的拆分，看看我们所记忆的词汇表中是否存在相应的词语，然后根据这个词语的类别来判断情感，比如“我喜欢数学”，“喜欢”这个词在我们所记忆的积极词汇表中，所以我们判断它具有积极的情感。
机器学习AI算法工程
2019-10-28
3.8K
0
达观数据NLP技术的应用实践和案例分析
NLP 服务
中文分词
数据挖掘
分类算法
编程算法
达观文本挖掘系统整体方案 达观文本挖掘系统整体方案包含了NLP处理的各个环节，从处理的文本粒度上来分，可以分为篇章级应用、短串级应用和词汇级应用。 篇章级应用有六个方面，已经有成熟的产品支持企业在不同方面的文本挖掘需求： 垃圾评论：精准识别广告、不文明用语及低质量文本。 黄反识别：准确定位文本中所含涉黄、涉政及反动内容。 标签提取：提取文本中的核心词语生成标签。 文章分类：依据预设分类体系对文本进行自动归类。 情感分析：准确分析用户透过文本表达出的情感倾向。 文章主题模型：抽取出文章的隐
机器学习AI算法工程
2018-03-15
1.5K
0
中文分词实践（基于R语言）
中文分词
java
r 语言
http
编程算法
背景：分析用户在世界杯期间讨论最多的话题。 思路：把用户关于世界杯的帖子拉下来，然后做中文分词+词频统计，最后将统计结果简单做个标签云. 后续：中文分词是中文信息处理的基础，分词之后，其实还有特别多有趣的文本挖掘工作可以做，也是个知识发现的过程。 * 中文分词常用实现： 单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、
机器学习AI算法工程
2018-03-14
1.1K
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