在这个博客中,我尝试构建一个python代码生成器,可以将简单的英语问题语句转换为相应的python代码。
本文将讨论文本预处理的基本步骤,旨在将文本信息从人类语言转换为机器可读格式以便用于后续处理。此外,本文还将进一步讨论文本预处理过程所需要的工具。
仓库地址:https://github.com/beyondguo/LLM-Tuning
datawhale8月组队学习 -基于transformers的自然语言处理(NLP)入门
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。
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字,而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展,这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。
在之前的 《前端进阶》系列的学习笔记中已经讲到过不少跟字符串处理相关的内容。但是我们的主要学习的都是如何进行对字符串做一些初步的分析。我们这里就来一起学一些边缘里面的稍微高级一点的字符串处理,就是使用 LL 算法构建 AST。
我正打算写写 Python 的生成器,然而查资料时发现,引入生成器的 PEP 没人翻译过,因此就花了点时间翻译出来。如果在阅读时,你有读不懂的地方,不用怀疑,极有可能是我译得不到位。若出现这种情况,我建议你直接阅读原文,最好也能将错误处告知于我,以便做出修改。
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2022年11月OpenAI的ChatGPT发布之后,大型语言模型(llm)变得非常受欢迎。从那时起,这些语言模型的使用得到了爆炸式的发展,这在一定程度上得益于HuggingFace的Transformer库和PyTorch等库。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。
下图展示了完整的 tokenization 流程,接下来会对每个步骤做进一步的介绍。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子,如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词,以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌,Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
本文是关于如何使用Python和Keras开发一个编解码器模型的实用教程,更精确地说是一个序列到序列(Seq2Seq)。在上一个教程中,我们开发了一个多对多翻译模型,如下图所示:
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子,如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词,以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌,Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你是一个
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專 欄 ❈Jerry,Python中文社区专栏作者。 blog:https://my.oschina.net/jhao104/blog github:https://github.com/jhao104 ❈ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)
在上一篇<NLTK基础 | 一文轻松使用NLTK进行NLP任务(附视频)>中,简单介绍了NLTK的安装和使用。大家都知道命名实体识别作为NLP几大基础任务之一,在工业界应用也是非常广泛。那么NLTK包能不能进行命名实体识别呢?下面将详细介绍NLTK如何出色的完成命名实体识别任务!
嘿,大家好!今天我要和大家分享一个有趣的话题:如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词。你知道吗,社交媒体已经成为我们生活中不可或缺的一部分。每天,我们都会在社交媒体上发布各种各样的内容,包括文字、图片、视频等等。但是,这些海量的数据中,如何找到我们感兴趣的关键词呢?
前言:目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作,不过自己是把别人做好的项目进行迁移。因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ,PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的。不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本(4.8.0 bate版),而PanGu分词,目前有人正在做,貌似已经做完,只是还没有测试~,Lucene升级的改变我都会加粗表示。 Lucene.net 4.8.0 https://
在上一节的基础上,下面从一些最有趣的内容开始,这些内容构建了 Python 作为一种语言的基础,逐一对内置函数进行探讨。
在本文中,我将以run_classifier.py以及MRPC数据集为例介绍关于bert以及transformer的源码,官方代码基于tensorflow-gpu 1.x,若为tensorflow 2.x版本,会有各种错误,建议切换版本至1.14。
0、前言 在之前的文章【编程课堂】词云 wordcloud 中,我们曾使用过 jieba 库,当时并没有深入讲解,所以本次将其单独列出来详细讲解。 jieba库是进行中文分词的利器,根据文档描述,具有以下特点: 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,提高召回率,适合用于搜索引擎分词 支持繁体分词 支持自定义词典 本文立足实际需求,提取出部分常用的
摘要的主要思想是找到包含整个集合的“信息”的数据子集。这种技术在今天的工业中被广泛使用。搜索引擎就是一个例子;其他的例子包括文档、图像集合和视频的汇总。文档摘要试图通过寻找信息最丰富的句子,对整个文档进行有代表性的总结或抽象,而在图像摘要中,系统会找到最具代表性和最重要的(或最显著的)图像来做代表。对于监控视频,则会从平平无奇的环境中提取出重要的事件。
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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。
文本情感分析系统,使用Python作为开发语言,基于文本数据集,使用Word2vec对文本进行处理。通过支持向量机SVM算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的识别。并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。
前面为大家介绍了一款为tag添加链接的插件:simple-tags,并且进行了简单的设置,但是事情总不十全十美,如图:
熟悉redis的朋友都知道,大key是在应用的设计和实践当中应该尽量避免的风险。大key的危险有很多,例如:
上一篇(R语言实现︱局部敏感哈希算法(LSH)解决文本机械相似性的问题(一,基本原理))讲解了LSH的基本原理,笔者在想这么牛气冲天的方法在R语言中能不能实现得了呢?
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
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:
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
现代搜索引擎的力量非常强大,可以让你瞬间从互联网中获取想要的知识。但是,现有技术也存在着无法忽视的局限性,比如搜索非文字内容或者内容难以用“关键词”描述时,都难以达到预期的搜索效果。更进一步,现有搜索技术难以让用户实现“语义”搜索,即通过文字内容的意义来检索相关内容。
作者:徐志强 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22289383 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 在本部分,我们将会从头开始用python实现一个完整的循环神经网络,然后hui用Theano(一个可以在GPU上进行运算的库)对实现进行优化。我会跳过一些对理解循环神经网络不是很重要的代码片段,但完整的代码可以在这里找到。
花下猫语:Python 之父在 Medium 上开了博客,现在写了两篇文章,本文是第二篇的译文。前一篇的译文 在此 ,宣布了将要用 PEG 解析器来替换当前的 pgen 解析器。
中文分词是中文自然语言处理的基础,中文分词的正确率如何直接影响后续的词性标注(也有些词性标注算法不需要事先分词,但标注效果往往比先分词后标注差),实体识别、句法分析、语义分析。常用的分词方法主要有依赖词典的机械分词和序列标注方法。
众所周知,在 python 中可以使用 exec 函数来执行包含 python 源代码的字符串:
在Github上搜索关键字“机器学习”时,我们发现了246632个机器学习代码仓库。由于这些是机器学习中的TOP代码仓库,我们希望这些存代码仓库的所有者和贡献者能够成为机器学习方面的专家或胜任者。因此,我们决定提取这些用户的个人资料,以获得对他们的背景以及统计数据的一些有趣的见解。
前几天在Python最强王者交流群【修素】问了一个Python处理text文本数据的实战问题。问题如下:
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。
经过之前几篇的实践, 当你把这个模型应用到任务当中时,你会发现,这并不能达到论文中所描述的 SOTA 结果。 这篇文章中,我们聊一聊那些在论文中一笔带过的 tricks,这些 tricks 让 Transformer 达到了真正的高度。
from nltk.tokenize import regexp_tokenize
那么 NLP 到底是什么?学习 NLP 能带来什么好处?
@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:
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