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“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
梅西(Lionel Messi)无需介绍,甚至不喜欢足球的人都听说过,最伟大的球员之一为这项运动增光添彩。这是他的维基百科页面:
以前版本的spaCy很难拓展。尤其是核心的Doc,Token和Span对象。他们没有直接实例化,所以创建一个有用的子类将涉及很多该死的抽象(想想FactoryFactoryConfigurationFactory类)。继承无法令人满意,因为它没有提供自定义组合的方法。我们希望让人们开发spaCy的扩展,并确保这些扩展可以同时使用。如果每个扩展都需要spaCy返回一个不同Doc子集,那就没办法实现它了。为了解决这个问题,我们引入了一个新的动态字段(dynamic field),允许在运行时添加新的特性,属性和
多标签分类:使用BERT模型对文本数据进行多标签分类,并借助决策树算法对分类结果进行进一步处理。 关系抽取:根据类别之间的关系,对文本数据进行关系抽取。
我一直在寻找有效关键字提取任务算法。目标是找到一种算法,能够以有效的方式提取关键字,并且能够平衡提取质量和执行时间,因为我的数据语料库迅速增加已经达到了数百万行。我对于算法一个主要的要求是提取关键字本身总是要有意义的,即使脱离了上下文的语境也能够表达一定的含义。
正则表达式用于指定字符串的模式,你可以任何需要定位使用匹配某种特定模式的字符串的情况下使用正则表达式 jdk1.4推出java.util.regex包,就为我们提供了很好的JAVA正则表达式应用平台。 先举些入门的概念 ---- // 反斜杠 /t 间隔 ('/u0009') /n 换行 ('/u000A') /r 回车 ('/u000D') /d 数字 等价于[0-9] /D 非数字 等价于[^0-9] /s 空白符号 [/t/n/x0B/f/r] /S 非空白符号 [^/t/n/x0B/f/r] /w
如果你的代码是纯Python。如果你有一个很大的for循环,你只能使用它,而不能放入矩阵中,因为数据必须按顺序处理,那该怎么办?有没有办法加快Python本身的速度?
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
【新智元导读】自然语言处理是AI的一个子领域,从人们日常沟通所用的非结构化文本信息中提取结构化数据,以便计算机理解。本文用通俗易懂的语言深入浅出的介绍了自然语言处理,并用Python实现了几个非常有趣的实例。
【导读】我们从日常每天都会用到的推荐系统到现在研究火热的开放性聊天、对话机器人,越来越多的产品与应用的背后都需要自然语言处理(NLP)和知识图谱的技术。也有越来越多的学者与工作人员投身于 NLP 领域的研究。为什么要研究NLP呢?如果计算机想要更好的理解人类的语言,拥有更好的人机交互体验,都离不开 NLP。那么,计算机到底是如何理解人类语言的?接下来让我们跟着作者 Adam Geitgey ,和他一起体会自然语言处理技术里那些有意思的事情。
自然语言处理是数据科学中的一大难题。在这篇文章中,我们会介绍一个工业级的python库。 自然语言处理(NLP)是数据科学中最有趣的子领域之一,越来越多的数据科学家希望能够开发出涉及非结构化文本数据的解决方案。尽管如此,许多应用数据科学家(均具有STEM和社会科学背景)依然缺乏NLP(自然语言处理)经验。 在这篇文章中,我将探讨一些基本的NLP概念,并展示如何使用日益流行的Python spaCy包来实现这些概念。这篇文章适合NLP初学者阅读,但前提是假设读者具备Python的知识。 你是在说spaCy
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我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果。得益于PyTorch、Keras和TensorFlow等深度学习框架,实现最先进的体系结构变得非常容易。这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法,而只需要很少的概念知识和代码技能。简而言之,它们是数据科学社区的一座金矿!
计算机非常擅长使用结构化数据,例如电子表格和数据库表。但是我们人类通常用文字交流,而不是使用电子表格来交流。这对计算机来说不是一件好事。
自然语言处理(NLP)是数据科学中最有趣的子领域之一,数据科学家越来越期望能够制定涉及利用非结构化文本数据的解决方案。尽管如此,许多应用数据科学家(来自STEM和社会科学背景)都缺乏NLP经验。
Torchtext 是一个非常强有力的库,她可以帮助我们解决 文本的预处理问题。为了能够更好的利用这个工具,我们需要知道她可以做什么,不可以做什么,也要将每个API和其我们想要的做的事情联系起来。另外一个值得夸赞的一点是,Torchtext 不仅可以和 pytorch 一起用,还可以和其它深度学习框架(tf,mxnet,…)。
· 训练算法:分层softmax(对罕见字有利)vs 负采样(对常见词和低纬向量有利)
命名实体识别(NER)是一种自然语言处理技术,用于在给定的文本内容中提取适当的实体,并将提取的实体分类到预定义的类别下。简单来说,NER 是一种用于从给定文本中提取诸如人名、地名、公司名称等实体的技术。在信息检索方面,NER 有其自身的重要性。
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。
SpaCy 是一个免费的开源库,用于 Python 中的高级自然语言处理包括但不限于词性标注、dependency parsing、NER和相似度计算。它可帮助构建处理和理解大量文本的应用程序可用于多种方向,例如信息提取、自然语言理解或为深度学习提供文本预处理。
有时,你需要对预先训练的模型进行微调,以添加新标签或纠正某些特定错误。这可能会出现“灾难性遗忘”的问题。而伪排练是一个很好的解决方案:使用原始模型标签实例,并通过微调更新进行混合。 当你优化连续两次的学习问题可能会出现灾难性遗忘问题,第一个问题的权重被用来作为第二个问题权重的初始化的一部分。很多工作已经进入设计对初始化不那么敏感的优化算法。理想情况下,我们的优化做到最好,无论权重如何初始化,都会为给定的问题找到最优解。但显然我们还没有达到我们的目标。这意味着如果你连续优化两个问题,灾难性遗忘很可能发生。 这
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:
自然语言处理是机器学习的一个领域,涉及到对人类语言的理解。与数字数据不同,NLP主要处理文本。探索和预处理文本数据需要不同的技术和库,本教程将演示基础知识。
如果能创建一个桌面软件,将自然语言直接转换成相关的 Python 数据分析代码,工作就方便了。
Java 提供了功能强大的正则表达式API,在java.util.regex 包下。本教程介绍如何使用正则表达式API。
本文主要介绍了Java技术体系中一些常见的基础概念和知识点,包括面向对象、集合、流程控制、异常处理、多线程、IO模型、网络编程、数据库、框架、设计模式等。通过掌握这些基础概念和知识点,可以更好地理解和掌握Java技术体系,为后续的学习和实践打下坚实的基础。
在去年我们发布了用 Python 实现的基于神经网络的相互引用解析包(Neural coreference resolution package)之后,在社区中获得了惊人数量的反馈,许多人开始将该解析包用到各种各样的应用中,有一些应用场景甚至已经超出了我们原本设计的对话框用例(Dialog use-case)。
选自Analyticsvidhya 作者:Shivam Bansal 机器之心编译 参与:黄小天、李亚洲、Smith 近日,analyticsvidhya 上出现了一篇题为《30 Questions to test a data scientist on Natural Language Processing [Solution: Skilltest – NLP]》的文章,通过 30 道题的测试,帮助数据科学家了解其对自然语言处理的掌握水平。同时文章还附上了截至目前的分数排行榜,最高得分为 24(超过 25
众所周知,在程序开发中,难免会遇到需要匹配、查找、替换、判断字符串的情况发生,而这些情况有时又比较复杂,如果用纯编码方式解决,往往会浪费程序员的时间及精力。因此,学习及使用正则表达式,便成了解决这一矛盾的主要手段。 大 家都知道,正则表达式是一种可以用于模式匹配和替换的规范,一个正则表达式就是由普通的字符(例如字符a到z)以及特殊字符(元字符)组成的文字模式,它 用以描述在查找文字主体时待匹配的一个或多个字符串。正则表达式作为一个模板,将某个字符模式与所搜索的字符串进行匹配。 自从jdk1.4推出ja
文摘菌记得小时候看《哈利·波特》小说的时候,最难记住的就是那些音译的名字,又长又多,最后只能关注那几个主要人物,跟着主要剧情一路过去,当个爽文看完了。
【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。
文本分类是NLP领域的较为容易的入门问题,本文记录文本分类任务的基本流程,大部分操作使用了torch和torchtext两个库。
类 java.util.regex.Pattern 简称 Pattern, 是Java正则表达式API中的主要入口,无论何时,需要使用正则表达式,从Pattern 类开始
本文教你用简单易学的工业级Python自然语言处理软件包Spacy,对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画,以及词嵌入向量的计算和可视化。
主要用到的是这两个类 java.util.regex.Pattern java.util.regex.Matcher。 Pattern对应正则表达式,一个Pattern与一个String对象关联,生成一个Matcher,它对应Pattern在String中的一次匹配; 调用Matcher对象的find()方法,Matcher对象就会更新为下一次匹配的匹配信息。示例: Pattern pattern = Pattern.compile("\\d{4}-\\d{2}-]]d{2}"); String stri
正则对文本的分析或修改过程为:首先正则表达式应用的是文本字符串(text/string),它会以定义的模式从左到右匹配文本,每个源字符只匹配一次。
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
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。
前言 写代码要有单测已经不是什么新鲜理论了。对iOS开发者来说,XCode自带了一个还不错(?)的TDD测试框架XCTest。但聪明的开发者们很快就基于XCTest编写了更好的框架,比如许多团队在单
在下面的文章中,将了解如何以快速简便的方式开始使用spaCy。它对NLP领域的初学者爱好者特别有用,并提供逐步说明和明亮的例子。
假设在存档中有成千上万的文档,其中许多是彼此重复的,即使文档的内容相同,标题不同。现在想象一下,现在老板要求你通过删除不必要的重复文档来释放一些空间。
正则表达式是处理字符串的。 其实更确切的说,正则表达式是处理字符的。 就拿上面的例子来说, 每一个点代表一个字符。 那么abc是不是三个字符呀?是, 所以满足条件。
本文介绍了利用Pytorch框架实现文本分类的关键知识点,包括使用如何处理Out of Vocabulary words,如何解决变长序列的训练问题,举出了具体实例。
在昨天的文章中,为了我的命题用spaCy自然语言处理复盘复联3中我们分析了电影中排名前十的动词、名词、副词和形容词以及由特定角色说出的动词和名词。今天我们继续聊聊排名前30的实体。
正则表达式(Regular Expression,简称Regex)是一种强大的文本处理工具,它定义了搜索或操作字符串的一种逻辑公式。在Java中,正则表达式的处理是通过java.util.regex.Pattern和java.util.regex.Matcher类来实现的。
正则表达式描述的是一种规则,符合这种限定规则的字符串我们认为它某种满足条件的,是我们所需的。在正则表达式中,主要有两种字符,一种描述的是普通的字符,另一种描述的是元字符。其中元字符是整个正则
到目前为止,我们只使用测试工具来创建Pattern对象的最基本形式。本节探讨了一些高级技术,如使用标志创建模式和使用嵌入式标志表达式。它还探讨了一些我们尚未讨论的其他有用方法。
在第一章中,我们看到深度学习可以用于处理自然语言数据集并取得出色的结果。我们的示例依赖于使用预训练的语言模型,并对其进行微调以对评论进行分类。该示例突出了 NLP 和计算机视觉中迁移学习的区别:通常情况下,在 NLP 中,预训练模型是在不同任务上训练的。
相关 Jupyter Notebook 地址:https://github.com/huggingface/100-times-faster-nlp
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