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Flair 是 Zalando Research 开发的一款简单易用的 Python NLP 库,近日,Flair 0.4 版发布!
Flair 0.4 版本集成了更多新模型、大量新语言、实验性多语言模型、超参数选择方法、BERT 嵌入和 ELMo 嵌入等。
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NLP(Nature Language Processing,自然语言处理)是计算机及人工智能领域的一个重要的子项目,它研究计算机如何处理、理解及应用人类语言。是人类在漫长的进化过程中形成的计算机语言复杂的符号等系统(类似C/Java的符号等系统)。以下是关于自然处理的常见定义:
最近在了解到,在机器学习中,自然语言处理是较大的一个分支。存在许多挑战。例如: 如何分词,识别实体关系,实体间关系,关系网络展示等。
NLP(Nature Language Processing,自然语言处理)是计算机学科及人工智能领域一个重要的子学科,它主要研究计算机如何处理、理解及应用人类语言。所谓自然语言,指人说的话、人写的文章,是人类在长期进化过程中形成的一套复杂的符号系统(类似于C/Java等计算机语言则称为人造语言)。以下是关于自然语言处理常见的定义:
分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列)。结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头),M(中间),E(结尾),S(独立成词)
Flair是一个基于PyTorch构建的NLP开发包,它在解决命名实体识别(NER)、语句标注(POS)、文本分类等NLP问题时达到了当前的顶尖水准。本文将介绍如何使用Flair构建定制的文本分类器。
转载自:Python中文社区 ID:python-china 最近在了解到,在机器学习中,自然语言处理是较大的一个分支。存在许多挑战。例如: 如何分词,识别实体关系,实体间关系,关系网络展示等
本项目是基于VGG-Speaker-Recognition开发的,本项目主要是用于声纹识别,也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练,声纹对比,和声纹识别。
上篇中分析了gPRC支持的四种类型示例,本文继续示例解读,Header传值、错误处理。
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本系列文章主要分享近年来事件抽取方法总结,包括中文事件抽取、开放域事件抽取、事件数据生成、跨语言事件抽取、小样本事件抽取、零样本事件抽取等。主要包括以下几大部分:
在本文中,我们将研究如何处理文本数据,这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。文本数据通常由文档组成,文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。文本数据固有的非结构化(没有格式整齐的数据列)和嘈杂的特性使得机器学习方法更难直接处理原始文本数据。因此,在本文中,我们将采用动手实践的方法,探索从文本数据中提取有意义的特征的一些最流行和有效的策略。这些特征可以很容易地用于构建机器学习或深度学习模型。
介绍了一些传统但是被验证是非常有用的,现在都还在用的策略,用来对非结构化的文本数据提取特征。
MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目,本项目是基于masr 进行开发的。
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的,做了较大的修改,方便训练中文自定义数据集,同时也方便测试和使用。DeepSpeech2是基于PaddlePaddle实现的端到端自动语音识别(ASR)引擎,其论文为《Baidu’s Deep Speech 2 paper》 ,本项目同时还支持各种数据增强方法,以适应不同的使用场景。支持在Windows,Linux下训练和预测,支持Nvidia Jetson等开发板推理预测。
去年,亚马逊宣布推出一款自然语言处理工具Comprehend,帮助企业从信息集中提取常用词汇和短语。今天,在其Re:invent customer会议前的一周,亚马逊宣布了Comprehend性能的增强,允许开发人员在没有机器学习领域知识的情况下构建专业单词和短语列表。
本文主要介绍了如何使用Python的gensim库对中文文本进行分词和建立词袋模型。首先介绍了Gensim库的安装和配置,然后通过一个示例文本展示了如何使用Gensim库对文本进行分词和建立词袋模型。最后介绍了如何使用Gensim库中的TF-IDF模型进行相似性检索。
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中的一个重要分支,致力于使计算机能够理解、理解和生成自然语言。自然语言处理的发展历程经历了多个阶段,从最早的基于规则的方法到后来的统计学习和深度学习方法。本文将深入探讨自然语言处理的发展历程,结合实例演示,并提供详细的代码解释,同时介绍数据处理的关键步骤。
聊天机器人知识主要是自然语言处理。包括语言分析和理解、语言生成、机器学习、人机对话、信息检索、信息传输与信息存储、文本分类、自动文摘、数学方法、语言资源、系统评测。
大家好,今天开始和大家分享,我在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)的一些学习经验和心得体会。
命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER) , 是指识别文本中具有特定意义的词(实体),主要包括人名、地名、机构名、专有名词等等,并把我们需要识别的词在文本序列中标注出来。
RAG 评测数据集建设尚处于初期阶段,缺乏针对特定领域和场景的专业数据集。市面上常见的 MS-Marco 和 BEIR 数据集覆盖范围有限,且在实际使用场景中效果可能与评测表现不符。目前最权威的检索榜单是 HuggingFace MTEB,今天我们来学习使用MTEB,并来评测自研模型recall效果。
推荐Github上一个很棒的中文自然语言处理相关资料的Awesome资源:Awesome-Chinese-NLP ,Github链接地址,点击文末"阅读原文"可直达:
作为软件开发人员,我们大多数人在日常生活中使用或构建 REST api。API 是系统之间的默认通信方式。亚马逊是如何有效地使用 api 进行通信的最佳例子。
在本章中,我们将学习遗传算法。 首先,我们将描述什么是遗传算法,然后将讨论进化算法和遗传编程的概念,并了解它们与遗传算法的关系。 我们将学习遗传算法的基本构建模块,包括交叉,变异和适应度函数。 然后,我们将使用这些概念来构建各种系统。
作者:Jason Brownlee 翻译:梁傅淇 本文长度为1500字,建议阅读3分钟 本文提供了七个不同分类的自然语言处理小型标准数据集的下载链接,对于有志于练习自然语言处理的新手而言,是极有帮助的资源。 在你刚开始入手自然语言处理任务时,你需要数据集来练习。 最好是使用小型数据集,这样你可以快速下载,也不用花费很长的时间来调试模型。同时,使用被广泛使用和了解的标准数据集也是有所帮助的,你可以用你的结果来做比较,看一下是否有所进步。 在这篇博文中,你会找到一系列标准数据集来开始你的深度学习之旅。 总
随着智能 AI 的普及,对话式人工智能产品也越来越常见。从产品定义出发,智能问答类产品最根本的价值在于以低成本的优势取代人工工作中大量重复性的部分。我司由于业务系统较为复杂,开发同学大部分的时间都在处理技术支持、业务方、测试同学反馈的真线"问题"。有些"问题"重复性极高,完全可以沉淀为 FAQ。但现状是开发同学依然在重复性地回答之前已经处理过的类似问题,这也占用了同学们大量的时间去进行无效的"沟通"。基于目前的痛点,我们觉得有必要使用智能问答机器人来管理这部分 FAQ,除此之外,智能问答机器人内部也闭环了线上 ONCALL 问答机制,这样更加方便管理所有问题的生命流程,也方便后续问题数据的总结分类及复盘。实现了 ONCALL 跟踪,QA 应答的自动化能力。本文简单聊一聊赋能给政采云同学们的智能问答机器人"贾维斯"的设计及落地推广。
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践,并分享各种案例,涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者,更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦,更加学术,更加深入,也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的,系统安全也是块硬骨头,但我也试试,看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度,漫漫长征路,偏向虎山行。享受过程,一起加油~
本文主要介绍如何使用原生js,通过面向对象的方式实现一个文件上传预览的组件,该组件利用FileReader来实现文件在前端的解析,预览,读取进度等功能,并对外暴露相应api来实现用户自定义的需求,比如文件上传,进度监听,自定义样式,读取成功回调等。
到本章为止,我们已经使用Transformers模型来解决英文语料的NLP任务,但如果我们语料是用Greek, Swahili或者Klingon等语言组成,现在怎么办? 一种方法是在Hugging Face Hub上搜索合适的预训练语言模型,并在手头的任务上对其进行微调。 然而,这些预训练的模型往往只存在于像德语、俄语或普通话这样的 "丰富资源 "的语言,这些语言有大量的网络文本可供预训练。 当语料库是多语言的时候,另一个常见的挑战出现了,在产品化环境中维护多个单语模型对我们以及工程团队来说是没有乐趣的。
自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。这些资源能为想要深入钻研一个NLP任务的人们提供一个良好的开端。 指代消解 https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks#coreference-resolution 论文自动评分 论文:Automatic Text Scoring Using Neural Net
句子分割可以看作是一个标点符号的分类任务:每当我们遇到一个可能会结束的句子的符号,我们必须决定他是否终止了当前句子。
英文词干提取器,import nltk,porter = nltk.PorterStemmer(),porter.stem('lying') 。
首先,我们要做的第一件事是创建一个简单的数据集,这样我们就可以测试我们工作流程的每一部分。理想情况下,我们的数据集将包含各种易读性和时间段的扫描文档,以及每个文档所属的高级主题。我找不到具有这些精确规格的数据集,所以我开始构建自己的数据集。我决定的高层次话题是政府、信件、吸烟和专利,随机的选择这些主要是因为每个地区都有各种各样的扫描文件。
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pyhanlp是python版封装的的HanLP,项目地址:https://github.com/hankcs/pyhanlp
我们都知道斯坦福 NLP 组的开源工具——这是一个包含了各种 NLP 工具的代码库。近日,他们公开了 Python 版本的工具,名为 Stanza。该库有 60 多种语言的模型,可进行命名实体识别等 NLP 任务。一经开源,便引起了社区的热议。李飞飞就在推特上点赞了这个项目。
好烦啊,分不清REST RPC RESTful的区别,所以只能翻译一篇谷歌的文章,括号中是我的补充
RemObjects SDK ‘Vinci’ 是成功的跨平台远程框架的第五个版本,它允许用户方便地创建能够在面向对象模式中的跨网络通信的客户端以及服务器应用程序。使用强大且灵活的组件库、以及用于定义以及测试服务的高级工具,RemObjects SDK 提供了使用 RAD进行分布式开发的方法。
对于做工程项目和搞科研的人来说,有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊,无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API,即一些预先定义的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API,主要涉及的领域如下:
es会根据创建的文档动态生成映射,可以直接将动态生成的映射直接复制到需要自定义的mapping中
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说,机器学习听起来就像航天技术一样,属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统,机器学习确实是这样的。(注:Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站,曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。)但受万物皆服务(everything-as-a-service)这一趋势的影响,机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手,并且只想实现一些很容易
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