作者：涂铭 刘祥 刘树春 本文摘编自《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》，如需转载请联系我们 ? 01 什么是NLP 1....音系学：指代语言中发音的系统化组织。 词态学：研究单词构成以及相互之间的关系。 句法学：给定文本的哪部分是语法正确的。 语义学：给定文本的含义是什么？ 语用学：文本的目的是什么？...规则分词 基于规则的分词是一种机械分词方法，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不予切分。...更多详细内容请参考《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》一书第3章第3.3节。 4....刘树春，七牛云高级算法专家，七牛AI实验室NLP&OCR方向负责人，主要负责七牛NLP以及OCR相关项目的研究与落地。 本文摘编自《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》，经出版方授权发布。
分词规范：词这个概念一直是汉语语言学界纠缠不清又挥之不去的问题，也就是说，对于词的抽象定义(词是什么)和词的具体界定(什么是词)迄今拿不出一个公认的、具有权威性的词表来。...这类算法的优点是速度快，时间复杂度可以保持在O（n）,实现简单，效果尚可，但是对歧义和未登录词处理效果不佳。...在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。 这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。..., 'punctuation mark')] StanfordCoreNLP 斯坦福NLP组的开源，支持python接口。...HanLP HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。
除此之外，从特征（feature）与NLP任务的角度来说，字相比词来说，是更原始和低级的特征，往往与任务目标的关联比较小；而到了词级别后，往往与任务目标能发生很强的关联。...，最终得到 夕小瑶/正在/讲/NLP 这种简单的算法即为前向最大匹配法（FMM） 虽然做法很朴素，但是名字听起来还有点高端╮(╯▽╰)╭ 不过，由于中文句子本身具有重要信息后置的特点，从后往前匹配的分词正确率往往要高于从前往后...双向最大匹配算法是指对待切分句子分别使用FMM和RMM进行分词，然后对切分结果不重合的歧义句进行进一步的处理。...总结一下，与HMM比，使用CRF进行分词有以下优点： CRF可以使用输入文本的全局特征，而HMM只能看到输入文本在当前位置的局部特征 CRF是判别式模型，直接对序列标注建模；HMM则引入了不必要的先验信息...程序员 不 是 一 名 好 的 算法 工程 5 HanLP HanLP是随《自然语言处理入门》配套开源的一系列NLP算法库。
相比之下，BERT 使用编码器类型的架构，因为它经过训练可用于更大范围的 NLP 任务，例如下一句预测、问答检索和分类。...1.2 分词粒度介绍 在使用GPT BERT模型输入词语常常会先进行tokenize ，tokenize具体目标与粒度是什么呢？...与压缩算法类似，我妈们希望找到表示图像、文本或您正在编码的任何内容的最佳方式，它使用最少的数据量，或者在我们的例子中是令牌。在 BPE 算法中，合并是我们尝试将文本“压缩”为子词单元的方式。...这种方法与 WordPiece 相同点是：同样使用语言模型来挑选子词。与 WordPiece 最大区别：WordPiece 算法的词表大小都是从小到大变化。...2.4 SentencePiece 以上三种方法都存在着两个问题就是：1）无法逆转；2）训练的时候需要提前切分。无法逆转是什么意思呢，就是对句子 s 进行切分后得到的结果无法准确复原回 s。
分词是 NLP 的基础任务，将句子，段落分解为字词单位，方便后续的处理的分析。 本文将介绍分词的原因，中英文分词的3个区别，中文分词的3大难点，分词的3种典型方法。...最后将介绍中文分词和英文分词常用的工具。 什么是分词？ 分词是 自然语言理解 – NLP 的重要步骤。 分词就是将句子、段落、文章这种长文本，分解为以字词为单位的数据结构，方便后续的处理分析工作。...为了应对这些复杂的变换，英文NLP相比中文存在一些独特的处理步骤，我们称为词形还原（Lemmatization）和词干提取（Stemming）。...分词的方法大致分为 3 类： 基于词典匹配 基于统计 基于深度学习 给予词典匹配的分词方式 优点：速度快、成本低 缺点：适应性不强，不同领域效果差异大 基本思想是基于词典匹配，将待分词的中文文本根据一定规则切分和调整...基于统计的分词方法 优点：适应性较强 缺点：成本较高，速度较慢 这类目前常用的是算法是HMM、CRF、SVM、深度学习等算法，比如stanford、Hanlp分词工具是基于CRF算法。
NLP基础 自然语言处理 (Natural Language Processing，NLP) NLP基本分类 音系学：指代语言中__发音__的系统化组织。...词态学：研究__单词构成__以及相互之间的关系。 句法学：给定文本的哪部分是__语法__正确的。 语义学：给定文本的__含义__是什么？ 语用学：文本的__目的__是什么？...问答系统（QA system) 中文分词技术 规则分词 缺点：词典难维护 机器分词，通过维护词典，在切分语句时，与词典中的词逐一匹配，找到则切分，否则不切分。...基于统计的分词，一般要做如下两步操作： 建立统计语言模型。 对句子进行单词划分，然后对划分结果进行概率计算，获得概率最大的分词方式。...《Python自然语言处理实战 核心技术与算法》涂铭、刘祥、刘树春 著 本文作者： yiyun 本文链接： https://moeci.com/posts/分类-读书笔记/NLP-Core-Technology-and-Algorithm-with-Python
也有越来越多的学者与工作人员投身于 NLP 领域的研究。为什么要研究NLP呢？如果计算机想要更好的理解人类的语言，拥有更好的人机交互体验，都离不开 NLP。那么，计算机到底是如何理解人类语言的？...但是要实现这一目标，就必须教会计算机学习书面语言的最基本的概念，然后再继续前进。 ▌第一步：句子切分（Sentence Segmentation） 工作流的第一步，是将文本切分成单独的句子。...NLP工作流中的下一步就是将这个句子切分成单独的单词或标记。这就是所谓的“标记”（Tokenization）。...人们可以根据文本中上下文来理解这些代词的含义。但NLP模型做不到这一点，它不会知道这些代词代表的是什么意思，因为它只能逐句检测每个句子。...▌提取事实 除了用 spaCy 外，还可以用一个叫 textacy 的 python 库，它在spaCy 的基础上，实现了几种常见的数据提取算法。
为什么选它呢，因为与文本中已有的其它词相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个词的语义信息，从而更好的表示整句话的语义。...而[CLS]位本身没有语义，经过12层，得到的是attention后所有词的加权平均，相比其他正常词，可以更好的表征句子语义。...这种层间输入分布变动的情况，就是Internal Covariate Shift （2）Layernormlization NLP的layernorm是对最后一维进行的（B，T，d） NLP任务，输入是句子...和原有的分词相比，能够极大的降低OOV的情况，例如cosplayer, 使用分词的话如果出现频率较低则是UNK，但bpe可以把它切分吃cos play er, 模型可以词根以及前缀等信息，学习到这个词的大致信息...《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码 《深度学习：基于Keras的Python实践》PDF和代码 特征提取与图像处理(第二版
---- 3.中文分词 中文分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。众所周知，英文单词是用空格来进行分隔的，在中文的字与字之间、句子与句子之间、段落与段落之间也都能找到分界符。...因此 一般采用其他算法如：动态规划等相结合提高准确率。 3.2 基于统计的分词方法 基于统计的分词方法只需对语料中的字信息进行统计，不需要切分词典，因而又称为无词典分词法或统计取词法。...这种方法首先切分与词典能匹酷成功的所有可能的词，即找出所有候选词条，然后运用统计语言模型和决策算法得出最优的切分结果。...7.2 标签云 回头打算，把自己的csdn博客爬一遍，写个python生成的标签云 哈哈，2018年12月这个系列已经开始了： 我给他起名叫做《简单中文NLP分析套路》---- 简单NLP分析套路...基本实现算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的
1、HanLP —— 汉语言处理包 HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。...HanLP提供下列功能： l 中文分词 l HMM-Bigram（速度与精度最佳平衡；一百兆内存） l 最短路分词、N-最短路分词 l 由字构词（侧重精度，可识别新词；适合NLP任务...2、jieba —— Python 中文分词组件 “结巴”中文分词，做最好的 Python 中文分词组件。...l 支持繁体分词 l 支持自定义词典 算法 l 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) l 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合...(6).NLP 模式：继承自复杂模式，更改了数字，单位等词条的组合方式，增加电子邮件，大陆手机号码，网址，人名，地名，货币等以及无限种自定义实体的识别与返回。
语义角色标注：标注句子中的谓语和其他成分的关系 语义依存分析：分子句子中的词语之间的语义关系 高级任务 自动问答 自动摘要 机器翻译 NLP流派 一、基于规则的专家系统 规则指的是由专家制定的确定性流程...成功的案例有：波特词干算法。 二、基于统计的学习方法 降低对专家的依赖，自适应灵活的语言问题，使用统计方法让计算机能够自动学习语言。 语料库指的是人工标注的结构化文本。...特征越多，参数就越多，模型就复杂 语料库：NLP领域中的数据集 中文语料库：由人工正确切分后的句子集合 2. 词性标注语料库：切分+为词语指定一个词性的语料库 3...." 禁用词性标注hanlp segment —no-tag <<< '欢迎来到hanlp的世界' 文件重定向输入与输出hanlp segment output.txt -a crf...—no-tag 句法分析hanlp parse <<< '我们是共产主义接班人' 在Python中调用hanlp接口 from pyhanlp import * print(HanLP.segment
阅读大概需要20分钟 跟随小博主，每天进步一丢丢 作者：JayLou，NLP算法工程师 知乎专栏：高能NLP之路 地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56382372 本文以...glove则是基于全局语料库、并结合上下文语境构建词向量，结合了LSA和word2vec的优点。 ? 3、传统的词向量有什么问题？怎么解决？各种词向量的特点是什么？...word2vec 与NNLM相比，word2vec的主要目的是生成词向量而不是语言模型，在CBOW中，投射层将词向量直接相加而不是拼接起来，并舍弃了隐层，这些牺牲都是为了减少计算量，使训练更加 2、word2vec...具体做法是以 N+1 个点对区间 [0,1] 做非等距切分，并引入的一个在区间 [0,1] 上的 M 等距切分，其中 M >> N。源码中取 M = 10^8。...为学习参数，本质上与监督学习的训练方法一样，采用了AdaGrad的梯度下降算法，对矩阵 ?
NLP 技术按照由浅入深可以分为三个层次，分别为： 基础技术 核心技术 NLP+ ? 1.1 基础技术 这三个层次中，基础技术主要是对自然语言中的基本元素进行表示和分析，比如词汇，短语，句子。...5.2 汉语分词技术 由于国际上常用的NLP算法，深层次的语法语义分析通常都是以词作为基本单位，很多中文的自然语言处理的任务，也就多了一个预处理的过程来把连续的汉字分隔成更具有语言语义学上意义的词。...1.基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 2.采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 3.对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的...HMM 模型，使用了 Viterbi 算法 6.2 分词算法 jieba 分词算法的主要流程为三步 0.首先加载词库，完成初试环境设置 1.对于给定待分词的句子, 使用正则获取匹配的中文字符(和英文字符...)切分成的短语列表（在语料库中）； 即，对指定的词库dict.txt进行计算生成前缀词典，到jieba进程的初始化工作完成后就调用get_DAG获得句子的DAG（有向无环图）； 2.根据句子的DAG则使用
文本切分 1.句子切分 我们知道一篇文章是由段落组成，一个段落中有多个句子。那把文本语料库分解成句子的过程就是句子切分。这些句子是组成语料库的第一步。...基于字符串匹配的分词方法是一种基于词典的中文分词，核心是首先创建一个词典表，当对一个句子进行分词是，句子拆分成多个部分，每一个部分与字典一一查找，如果词语在此字典中，则分词成功，否则继续拆分继续直到匹配成功...这种方法的核心就是字典。优点是速度比较快，实现简单，比较依赖字典的丰富程度。 基于理解的分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。...，与TextBlob不同的是，并没有用NLTK，所有的算法都是自行实现的，并且自带了一些训练好的字典。...文本规范化 文本规范化是指对文本进行转换、清洗以及将文本数据标准化形成可供NLP、分析系统和应用程序的使用的格式的过程。通常情况下，上一个小节的文本切分也是文本规范化的一部分。
阅读大概需要6分钟 跟随小博主，每天进步一丢丢 转载自：AI算法之心 NLTK作为文本处理的一个强大的工具包，为了帮助NLPer更深入的使用自然语言处理(NLP)方法。...在之后学习NLTK的过程中，我们将主要学习以下内容： 将文本切分成句子或者单词NLTK命名实体识别NLTK文本分类如何将Scikit-learn (sklearn)和NLTK结合使用使用Twitter...欢迎大家持续关注“AI算法之心” 在学习NLTK之前，当然是NLTK的安装。在安装NLTK之前，首先需要安装Python。 这里就此略过...... ...现在，看看这些标记化的单词，我们必须开始考虑下一步可能是什么。我们开始思考如何通过看这些单词来产生意义。我们可以清楚地想到为许多单词赋予价值的方法，但是我们也看到了一些基本上毫无价值的单词。...投稿或交流学习，备注：昵称-学校（公司）-方向，进入DL&NLP交流群。 方向有很多：机器学习、深度学习，python，情感分析、意见挖掘、句法分析、机器翻译、人机对话、知识图谱、语音识别等。
，主要由基于sememes的同义词替换以及基于PSO（粒子群优化算法）的最优对抗样本搜索两个部分组成。...这种选择同义词的方法，相比使用语言模型word embedding的方式可解释性更强，并且能够保证所有同义词的质量。...PSO是一种最优搜索算法，假设我们有N个粒子，要在D维空间中寻找最优点，最基础的PSO算法由以下4个步骤组成： Initialize：最开始随机初始化每个粒子的速度和位置； Record：空间中的每个位置对应一个...不同的规则包括：谐音、文字形状相似、一个文字切分成多个多个文字、同义词替换、文字转拼音等等。...总结 NLP模型的鲁棒性是学术界和工业界持续关注的焦点，而对抗样本的引入是提升NLP模型鲁棒性的一个重要方法。这篇文章从4个角度介绍了对抗样本生成在NLP领域的进展。
如例句「严守一把手机关了」所示，按照语义理解，正确切分方式为「严守一/把/手机/关了」，而算法有误时容易切分为「严守/一把/手机/关了」。...为了应对这些复杂的变换，英文 NLP 相比中文存在一些独特的处理步骤，我们称为词形还原（Lemmatization）和词干提取（Stemming）。...相比中文的从细到粗的多粒度切分要简单很多。 六、句法结构分析方法异同 自然语言处理在词汇级别之上是语句级别，因为语句是由一系列的词汇排列组合后生成的。...所以当我们训练算法去识别句子主语和定语的时候，必须要小心的判断哪个名词才是句子的真正主语所在。...十、歧义问题与子串转义处理 虽然大部分 NLP 的算法都具备语言无关性（Language independent），但是在具体工程任务中还是有很多语言相关的问题。
我们用各种各样的方式交流，包括交谈和书写符号。人与人之间的交流可以像隔着房间看一眼那么简单。斯坦福大学机器学习教授克里斯•曼宁将沟通描述为“一个离散的、符号的、分类的信号系统”。这是什么意思呢?...自然语言处理 (NLP) 是计算机科学和人工智能领域的一门学科。NLP 是人与机器之间的沟通, 它既能解释我们的意思, 也能构建有效的反应。...本文的其余部分详细介绍了这些算法在自然语言处理领域的一些基本功能，同时将包含一些使用 Python 的代码示例。 标记化 为了开始自然语言处理, 我们将从一些非常简单的文本解析开始。...这称为单词规范化, 两者都可以生成相同的输出结果。然而, 它们的工作方式却大不相同。词干提取试图将单词切分而词形还原给你提供观察单词是名词、动词还是其他词性。让我们以单词 "saw"为例。...让我们看一个 Python 示例, 它将词干提取与词形还原进行了比较: from nltk.stem import PorterStemmer # from nltk.tokenize import word_tokenizefrom
1.1 hanlp : Han Language Processing 首先来看，HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。...（Structured Perceptron）算法构建，具有准确率高、速度快等优点；同时支持用户自定义词典，适应不同用户的需求；另外还新增了个性化（增量式）训练功能，用户可以根据自己的实际需求，如对新领域的文本进行分词等...(3) 将识别出的未登录词以计算出来的概率加入到基于类的切分隐马尔可夫 模型中，未登录词与歧义均不作为特例，与普通词一起参与各种候选结果的竞争。...支持三种分词模式： 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，...《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》 https://github.com/nlpinaction/learning-nlp 4.黄昌宁, 赵海. 中文分词十年回顾[J].
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