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鹅厂AI新春大促折扣有点猛!

如何打破企业AI到普AI的鸿沟,让更多普通的中小企业,甚至从业个体拥抱AI?...腾讯云智能一直关注如何降低技术、产品使用门槛,通过AI与云的深度融合,将超过300多项图像、视频、语音、知识图谱、自然语言处理等AI原子能力封装成标准化的服务,通过公有云的方式开放给各行业的客户,大大降低...腾讯云AI产品的新春采购节,正是我们对这一信念的践行。...腾讯云新春大促AI会场特设两大专区: @首单专区:新用户购买,限购1次,最低0.4折! @专区:不限新老用户,最低1.5折!...活动说明:本次活动为2024年新春采购节-腾讯云智能会场活动; 活动时间:2024年3月1日起至2024年3月31日 23:59:59; 活动对象:腾讯云官网已注册且完成企业或个人实名认证的国内站用户均可参与

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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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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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自然语言处理透析希拉里和朗普各自的“演讲范儿”

不管是演讲或辩论,两位候选人都有自己独特的“演讲范儿”,使用语义分析和自然语言处理分析两人的演讲风格是件有趣的事情。...本文通过自然语言处理分析两人的总统候选人提名演讲,发现了他们在用词和演讲节奏上的不同特点。 ◆ ◆ ◆ 数据科学可以应用到很多领域。从图像处理到人工智能,无所不能。...英语中的名词单复数,动词不同人称时态也用Snowball Stemmer算法做相应处理: 比如Leaders和Leader算一个词,Am和Are也算一个词。...奥巴马的句子长度是朗普和希拉里之和 我们看到了朗普和希拉里的一个明显区别:朗普演讲简单明快,而希拉里更加多样、冷静。但是等等!...◆ ◆ ◆ 写在最后 自然语言处理不是一门精确的科学。只能给我们一些线索和元件,据此来理解演讲。语料库也很短,需要更多的分析来提取更精确的特征。但是从本文的分析,我们发现了什么?

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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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