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中文NLP福利!大规模中文自然语言处理语料

---- 新智元推荐 来源:AINLP 作者:徐亮 【新智元导读】本文介绍一个中文自然语言处理语料库项目:nlp_chinese_corpus ,初步贡献了几个已经预处理好的中文语料,包括维基、 作者徐亮(实在智能算法专家) 创建了一个中文自然语言处理语料库项目:nlp_chinese_corpus ,初步贡献了几个已经预处理好的中文语料,包括维基、新闻和百科语料。 希望大家一起为该项目贡献语料,感兴趣的同学可以直接关注该项目github地址,和作者直接联系,点击文末"阅读原文"直达github链接,可下载相关语料: 大规模中文自然语言处理语料 Large Scale Chinese Corpus for NLP https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus 为中文自然语言处理领域发展贡献语料 贡献中文语料,请联系 贡献语料/Contribution 贡献中文语料,请发送邮件至nlp_chinese_corpus@163.com 为了共同建立一个大规模开放共享的中文语料库,以促进中文自然语言处理领域的发展,凡提供语料并被采纳到该项目中

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中文NLP用什么?中文自然语言处理的完整机器处理流程

虽然同为人类自然语言,但是由于英文和中文其语言自身的特点,导致中文和英文分词是有差别的。 很多读者在后台留言,提到了结巴分词,并要求我们出一些关于中文自然语言处理的内容。 ,目前致力于中文自然语言处理的研究。 为什么会有分词 我们知道自然语言处理中词为最小的处理单元,当你的语料为句子、短文本、篇章时,我们要做的第一步就是分词。 由于英语的基本组成单位就是词,分词是比较容易的。 语料预处理 这里重点介绍一下语料的预处理,在一个完整的中文自然语言处理工程应用中,语料预处理大概会占到整个50%-70%的工作量,所以开发人员大部分时间就在进行语料预处理。 这样做可以让文本在后面的处理中融入更多有用的语言信息。 词性标注是一个经典的序列标注问题,不过对于有些中文自然语言处理来说,词性标注不是非必需的。

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    hanlp中文自然语言处理分词方法说明

    image.png hanlp中文自然语言处理分词方法说明 自然语言处理在大数据以及近年来大火的人工智能方面都有着非同寻常的意义。那么,什么是自然语言处理呢? 中文自然语言处理当然就是将我们的中文翻译成机器可以识别读懂的指令。中文的博大精深相信每一个人都是非常清楚,也正是这种博大精深的特性,在将中文翻译成机器指令时难度还是相当大的! 至少在很长一段时间里中文自然语言处理都面临这样的问题。 Hanlp中文自然语言处理相信很多从事程序开发的朋友都应该知道或者是比较熟悉的。 Hanlp中文自然语言处理是大快搜索在主持开发的,是大快DKhadoop大数据一体化开发框架中的重要组成部分。下面就hanlp中文自然语言处理分词方法做简单介绍。 Hanlp中文自然语言处理中的分词方法有标准分词、NLP分词、索引分词、N-最短路径分词、CRF分词以及极速词典分词等。下面就这几种分词方法进行说明。

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    资料 | 统计自然语言处理基础(中文版)

    统计自然语言处理基础(中文版) 近年来,自然语言处理中的统计学方法已经逐渐成为主流。本书是一本全面系统地介绍统计自然语言处理技术的专著,被国内外许多所著名大学选为计算语言学相关课程的教材。 本书涵盖的内容十分广泛,分为四个部分,共16章,包括了构建自然语言处理软件工具将用到的几乎所以理论和算法。 同时,本书将理论与实践紧密联系在一起,在介绍理论知识的基础上给出了自然语言处理技术的高层应用(如信息检索等)。在本书的配套网站上提供了许多相关资源和工具,便于读者结合书中习题,在实践中获得提高。 本书不仅适合作为自然语言处理方向的研究生的教材,也非常适合作为自然语言处理相关领域的研究人员和技术人员的参考资料。 ❖ 扫 码 即 可 查 看 收 藏 ❖ ?

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    自然语言处理中文语义分析模式介绍

    随着计算机的使用范围更加广泛,社会信息化程度提高,计算机的使用频率增加,人们对自然语言理解也提出了更高的要求,而对于自然语言的理解,则基于中文语义分析的研究和分析。 自然语言中,语义是指篇章中所有句意的综合,句子的语义又由其组成单位词来确定。所以对中文语义的分析,其最后的落脚点是分析最小的基本单位-词,进而达到分析效果。 在对中文语义分析时也会面临技术难点。单词切分中,中文的多样性给中文分词带来了一定难度,对中文的分词往往要建立在语义理解的基础上。 同时,中文现在并没有一个公认的用于计算机处理的语法规则,这也就给中文分析带来了困难。现中文分词基于统计和词典的分词方法上,要统筹好分词精度和分词速度的关系。 现NLPIR大数据语义分析系统能够全方位多角度完成对大数据文本的处理需求,包括大数据完整的技术链条:网络抓取、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析

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    中文自然语言处理数据集:ChineseNLPCorpus(附链接)

    本文为你推荐中文自然语言处理数据集。 推荐一个Github项目:ChineseNLPCorpus,该项目收集了一批中文自然语言处理数据集的相关链接,可以用来练手,点击阅读原文可以直达该项目链接: https://github.com/InsaneLife /ChineseNLPCorpus 以下来自该项目介绍页 中文自然语言处理数据集,平时做做实验的材料。 ,440 万条评论/评分数据 yf_amazon 52 万件商品,1100 多个类目,142 万用户,720 万条评论/评分数据 百科数据 维基百科 维基百科会定时将语料库打包发布: 数据处理博客 https://www.sogou.com/labs/resource/list_pingce.php 中科大自然语言处理与信息检索共享平台 http://www.nlpir.org/?

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    NLPCC:自然语言处理中文计算——诗创作样本

    诗创作 本文主要介绍小禅在中文自语言处理的一些成果。主要包含中文现代诗的创作。 主要的内容如下: 样本的收集和处理 最新算法复现和调参 GPU训练 测试结果 经验总结 ---- 样本收集和处理 部分代码 代码块语法遵循标准markdown代码,例如: @requires_authorization

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    Awesome-Chinese-NLP:中文自然语言处理相关资料

    DuReader中文阅读理解数据 中文语料小数据 包含了中文命名实体识别、中文关系识别、中文阅读理解等一些小量数据 大规模中文自然语言处理语料 维基百科(wiki2019zh),新闻语料(news2016zh 中科院计算所自然语言处理研究组 哈工大智能技术与自然语言处理实验室 复旦大学自然语言处理组 苏州大学自然语言处理组 南京大学自然语言处理研究组 东北大学自然语言处理实验室 厦门大学智能科学与技术系自然语言处理实验室 郑州大学自然语言处理实验室 微软亚洲研究院自然语言处理 华为诺亚方舟实验室 CUHK Text Mining Group PolyU Social Media Mining Group HKUST Human Industry 中文NLP商业服务 百度云NLP 提供业界领先的自然语言处理技术,提供优质文本处理及理解技术 阿里云NLP 为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具 腾讯云NLP 基于并行计算 Martin 52nlp 我爱自然语言处理 hankcs 码农场 文本处理实践课资料 文本处理实践课资料,包含文本特征提取(TF-IDF),文本分类,文本聚类,word2vec训练词向量及同义词词林中文词语相似度计算

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    中文NLP笔记:中文自然语言处理的一般流程

    图片发自简书App 今天开始一起学习中文自然语言处理 ---- 中文NLP一般流程 1. 语料预处理   1.语料清洗   留下有用的,删掉噪音数据   常见的数据清洗方式     人工去重、对齐、删除和标注等,或者规则提取内容、正则表达式匹配、根据词性和命名实体提取、编写脚本或者代码批处理等 模型上线应用   第一就是线下训练模型,然后将模型做线上部署   第二种就是在线训练,在线训练完成之后把模型 pickle 持久化 ---- 学习资料: 《中文自然语言处理入门实战》

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    自然语言处理工具python调用hanlp中文实体识别

    Hanlp作为一款重要的中文分词工具,在GitHub的用户量已经非常之高,应该可以看得出来大家对于hanlp这款分词工具还是很认可的。 本篇继续分享一篇关于hanlp的使用实例即Python调用hanlp进行中文实体识别。 4.写py文件调用hanlp进行中文分析。 用法可参考这个博客  blog.csdn.net/u011961856/article/details/77167546。 NLPTokenizer.segment就可以标注出中文句子中的人名,地名和机构名。 比较使用jieba进行词性标注时,也可以标注出中文句子中的人名,地名和机构名。jieba分词的词性说明: 图3.jpg

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    自然语言处理工具中的中文分词器介绍

    中文分词是中文文本处理的一个基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块,不同于英文的是,中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词,分词效果将直接影响词性,句法树等模块的效果 在人机自然语言交互中,成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果,帮助计算机理解复杂的中文语言。 基于词典分词算法 基于词典分词算法,也称为字符串匹配分词算法。 这类算法的优点:速度快,都是O(n)的时间复杂度,实现简单,效果尚可, 算法的缺点:对歧义和未登录的词处理不好。 算法优点:能很好处理歧义和未登录词问题,效果比前一类效果好 算法缺点: 需要大量的人工标注数据,以及较慢的分词速度 现行常见的中文词分类器 常见的分词器都是使用机器学习算法和词典相结合的算法,一方面能够提高分词准确率 斯坦福分词器:作为众多斯坦福自然语言处理中的一个包,目前最新版本3.7.0, Java实现的CRF算法。可以直接使用训练好的模型,也提供训练模型接口。 Hanlp分词:求解的是最短路径。

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    中文自然语言处理工具hanlp隐马角色标注详解

    本文旨在介绍如何利用HanLP训练分词模型,包括语料格式、语料预处理、训练接口、输出格式等。 语料预处理 语料预处理指的是将语料加载到内存中,根据需要增删改其中部分词语的一个过程。 而Handler是一个处理逻辑(lambda函数),在此可以编写自己的预处理代码。 · CRF分词采用BMES标注集,从人民日报转换到CRF训练语料的完整预处理代码请参考com.hankcs.test.model.TestCRF#testPrepareCRFTrainingCorpus · 若不使用上述预处理代码则请注意:由于在HanLP实现的CRF分词解码算法中,数词被转换为M,英文被转换为W;所以在训练CRF分词之前,需要用相同的逻辑预处理语料。

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    自然语言处理 | 使用Spacy 进行自然语言处理

    地址:https://github.com/explosion/spaCy 主页:https://spacy.io/ 一、什么是Spacy Spacy在它的主页上说它是Python里面的一个工业级别的自然语言处理工具 ,足见其在自然语言处理方面的优势,所以我们有必要去了解,学习它。

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    自然语言处理 | 使用Spacy 进行自然语言处理(二)

    chunk in doc.noun_chunks] print(chunk_root_head_text) print("- * -"*20) 最后给大家附上一个句法依存分析的结果解释的资料,是斯坦福自然语言处理的一个依存句法分析的解释文档 百度文库有中文版:https://wenku.baidu.com/view/1e92891dbceb19e8b8f6bae5.html

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    自然语言处理自然语言处理与人工智能

    这是我们真正搞自然语言理解,搞自然语言处理的人必须面对的问题。我们说要善解人意,人意在哪?它藏在符号怪阵的背后。我们来看这张图: ? 在这张图上,我们看到很多中文难以处理的例子。很多评论的第一反应是中文博大精深,中文不一样,英语很好的方法到中文就不行。有的人就说我们比别人更懂中文。 那为什么自然语言处理还能这么火呢,我认为这里面一个原因是他们还在吃我所说的“规模红利”。 看到各种大脑计划,大脑计划的外显能力都离不开自然语言处理,但是我们还是可以根据语言处理所用到的技术的不同,把它们分几个类型,如下图所示: ? 虽然我是这样的题目,结论是自然语言处理和人工智能并没有强关联,而自然语言处理可以为人工智能的进步做一点点贡献,但是是比较微弱的。谢谢。

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      腾讯云自然语言处理(NLP)深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术,依托千亿级中文语料累积,提供16项智能文本处理能力,包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等,满足各行各业的文本智能需求。

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