现代公司要处理大量的数据。这些数据以不同形式出现，包括文档、电子表格、录音、电子邮件、JSON以及更多形式。这类数据最常用的记录方式之一就是通过文本，这类文本通常与我们日常所使用的自然语言十分相似。
在本文中，我将对分类任务应用两种不同的方法。我将首先应用一个经典的机器学习分类算法-梯度增强分类器。
本教程的这一部分将重点介绍使用 Word2Vec 算法创建分布式单词向量。 （深度学习的概述，以及其他一些教程的链接，请参阅“什么是深度学习？”页面）。
NLP（自然语言处理）是一组用于处理文本问题的技术。这个页面将帮助你从加载和清理IMDB电影评论来起步，然后应用一个简单的词袋模型，来获得令人惊讶的准确预测，评论是点赞还是点踩。
作者 | Dipanjan (DJ) Sarkar 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】在研究和处理自然语言处理的很多问题时，除了关注各种各样基础的数据，高级的深度学习模型、算法外，其实中间还涉及了很多处理技术，比如：词干提取、词形还原、句法分析、语义分析等，虽然不同的语言特征不同，但是这其中大部分步骤都是存在于大多数NLP领域任务中的。今天特别为大家准备了一篇包含NLP重要技术概念学习和实践的文章，希望无论是基础数据、技术理论还是代码实践大家都可
普鲁塔克的贵族希腊人和罗马人的生活，也被称为平行生活或只是普鲁塔克的生活，是一系列着名的古希腊人和罗马人的传记，从忒修斯和Lycurgus到马库斯安东尼斯。
词干提取通过识别和删除词缀（例如动名词）同时保持词的根本意义，将词语简化为词干。 NLTK 的PorterStemmer实现了广泛使用的 Porter 词干算法。
单个标记称为 unigram。Unigram 标记器是一种只需要一个单词来推断单词的词性标记器类型。它有一个单词的上下文。NLTK库为我们提供了UnigramTagger，并从NgramTagger继承而来。
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。本公众号开更Natural Language Toolkit（即NLTK）模块的“ Natural Language Processing”教程系列。
当你从教育实践中学习数据科学时，你将看到大多数数据都是从多个来源、多个查询中获得的，这可能会导致一些不干净的数据。
主题建模是一种从大量文本中提取隐藏主题的技术。Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种流行的主题建模算法，在Python的Gensim包中具有出色的实现。然而，挑战在于如何提取清晰，隔离和有意义的高质量主题。这在很大程度上取决于文本预处理的质量以及找到最佳主题数量的策略。本教程试图解决这两个问题。
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： The Data Science Behind Natural Language Processing 作者 | John Thuma 翻译 | luyao777 校对 | Pita 审核 | 酱番梨 整理 | 立鱼王 原文链接： https://medium.com/dataseries/the-data-science-behind-natural-language-processing-69d6df06a1f
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
那么 NLP 到底是什么？学习 NLP 能带来什么好处？
NLP是人与机器之间的沟通，使得机器既可以解释我们的语言，也可以就此作出有效回答。自20世纪50年代以来，这个领域一直存在，你可能听说过Alan Turing开创的“图灵测试”。图灵测试测量计算机对人类所提出问题做出反应的好坏程度。
自然语言是指人类相互交流的语言，而自然语言处理是将数据以可理解的形式进行预处理，使计算机能够理解的一种方法。简单地说，自然语言处理(NLP)是帮助计算机用自己的语言与人类交流的过程。
欢迎阅读自然语言处理系列教程，使用 Python 的自然语言工具包 NLTK 模块。
在本文中，我们将研究FastText，它是用于单词嵌入和文本分类的另一个极其有用的模块。
在过去的几个月里，我在个人博客上写了100多篇文章。这是相当可观的内容量。我突然想到一个主意：
如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？ Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a giant raven perched at the treetop. Under the afternoon sun, the raven gleamed ma
人工智能辅助撰写文章的技术现在无处不在!ChatGPT已经解锁了许多基于语言的人工智能应用程序，人工智能在任何类型的内容生成中的使用都已经达到了以前前所未有的高度。
从大量文本中自动提取人们谈论的主题（主题识别）是自然语言处理的基本应用之一。大型文本示例包括社交媒体订阅、消费者对酒店、电影和其他业务的评价、用户评论、新闻和客户发来的邮件。
接下来我们就应用技术手段，基于Python，建立一个工具，可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
Python 处理文本是一项非常常见的功能，本文整理了多种文本提取及NLP相关的案例，还是非常用心的
标星★公众号 爱你们♥ 作者：Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译：公众号进行了全面整理 如你所见，我们手动复制了Trump的一条Twitter，将其分配给一个变量，并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet
「学习内容总结自 coursera 上的 Natural Language Processing 课程」
命名实体识别（NER）是信息提取的第一步，旨在在文本中查找和分类命名实体转换为预定义的分类，例如人员名称，组织，地点，时间，数量，货币价值，百分比等。NER用于自然语言处理（NLP）的许多领域，它可以帮助回答许多现实问题，例如：
朴素贝叶斯分类器算法是一系列概率算法，基于贝叶斯定理和每对特征之间条件独立的“朴素”假设而应用。 贝叶斯定理计算概率P（c | x），其中c是可能结果的类别，x是必须分类的给定实例，表示某些特定特征。
在本文中，我将使用NLP和Python解释如何分析文本数据并为机器学习模型提取特征。
在本文中，我列出了当今最常用的 NLP 库，并对其进行简要说明。它们在不同的用例中都有特定的优势和劣势，因此它们都可以作为专门从事 NLP 的优秀数据科学家备选方案。每个库的描述都是从它们的 GitHub 中提取的。
当使用Python的自然语言处理库（NLTK）的时候，你可能会遇到一个LookupError的错误，错误信息中提示："Resource [93maveraged_perceptron_tagger[0m not found"。这个错误通常出现在你尝试使用NLTK进行词性标注（part-of-speech tagging）时。这篇博客文章将向你介绍该错误的原因，以及如何通过使用NLTK Downloader来解决这个问题。
本文将使用 Python 实现和对比解释 NLP中的3 种不同文本摘要策略：老式的 TextRank（使用 gensim）、著名的 Seq2Seq（使基于 tensorflow）和最前沿的 BART（使用Transformers ）。
来源：Deephub Imba本文约8400字，建议阅读15分钟本文将使用Python实现和对比解释NLP中的3种不同文本摘要策略。 本文将使用 Python 实现和对比解释 NLP中的3种不同文本摘要策略：老式的 TextRank（使用 gensim）、著名的 Seq2Seq（使基于 tensorflow）和最前沿的 BART（使用Transformers ）。 NLP（自然语言处理）是人工智能领域，研究计算机与人类语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。最难的 NLP
分块，根据句子的词和词性，按照规则组织合分块，分块代表实体。常见实体，组织、人员、地点、日期、时间。名词短语分块(NP-chunking)，通过词性标记、规则识别，通过机器学习方法识别。介词短语(PP)、动词短语(VP)、句子(S)。
文档聚类是指根据文档的文本和语义背景将其归入不同的组别。它是一种无监督的技术，因为我们没有文件的标签，它在信息检索和搜索引擎中得到了应用。
我相信你一定听说过Duolingo:一款流行的语言学习应用。它以其创新的外语教学风格而广受欢迎，其概念很简单：一天五到十分钟的互动训练就足以学习一门语言。
关键词提取是从简明概括长文本内容的文档中，自动提取一组代表性短语。关键词是一个简短的短语（通常是一到三个单词），高度概括了文档的关键思想并反映一个文档的内容，清晰反映讨论的主题并提供其内容的摘要。
也许你听说过Duolingo（多邻国）：一种流行的语言学习应用程序，它可以通过游戏来练习一种新的语言。由于其创新的外语教学风格，它非常受欢迎。它的思想很简单：每天五到十分钟的交互式培训足以学习一门语言。
Apache Spark是一个大数据处理引擎，与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码，Spark提供了更大的简单性。此外，由于Spark处理内存中的大多数操作，因此它通常比MapReduce更快，在每次操作之后将数据写入磁盘。
1. 分词（Word Cut） 英文：单词组成句子，单词之间由空格隔开 中文：字、词、句、段、篇 词：有意义的字组合 分词：将不同的词分隔开，将句子分解为词和标点符号 英文分词：根据空格 中文分词：三类算法 中文分词难点：歧义识别、未登录词 中文分词的好坏：歧义词识别和未登录词的识别准确率 分词工具：Jieba，SnowNLP，NlPIR，LTP，NLTK 2. 词性标注（POS Tag） 词性也称为词类或词汇类别。用于特定任务的标记的集合被称为一个标记集 词性：词类，词汇性质，词汇的语义
译者 | Arno 来源 | Analytics Vidhya 概览 想开始学习自然语言处理(NLP)吗?如果是，这是完美的第一步。 学习如何进行标识化(tokenization)[1]——这是为构
核心观点，AI是程序员跨环境执法好帮手。之前我了解一门语言。到用它做些什么需要一周，现在立刻马上。
AI 开发者按，本文的作者是数据科学家 Maël Fabien。在过去的几个月里，他在个人博客上写了 100 多篇文章。这个内容量相当可观。他突然想到一个主意：训练一个能像他一样说话的语言生成模型。
本文的作者是数据科学家 Maël Fabien。在过去的几个月里，他在个人博客上写了 100 多篇文章。这个内容量相当可观。他突然想到一个主意：训练一个能像他一样说话的语言生成模型。
作者 | Md Sohel Mahmood 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
本文简要介绍了如何使用spaCy和Python中的相关库进行自然语言处理(有时称为“文本分析”)。以及一些目前最新的相关应用。
【磐创AI 导读】：本文介绍了如何使用Python中的NLTK和spaCy删除停用词与文本标准化，欢迎大家转发、留言。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
