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动态 | 斯坦福大学发布 StanfordNLP，支持多种语言

AI 科技评论按，近日，斯坦福大学发布了一款用于 NLP 的 Python 官方库，这个库可以适用于多种语言，其地址是： https://stanfordnlp.github.io/stanfordnlp...PyTorch 中大体上对这个版本的代码进行了复制，尽管与原始版本有一些不同。 启动 StanfordNLP 支持 Python3.6 及其以上版本。...有几个初始设置步骤： 下载 Stanford CoreNLP 和需要使用的语言的模型； 将模型原型放在分发文件夹中； 告诉 python 代码 Stanford CoreNLP 的位置： export...corenlp_home=/path/to/stanford-corenlp-full-2018-10-05 我们提供了另一个演示脚本，演示如何使用 corenlp 客户机并从中提取各种注释。...神经管道训练模型 目前，CoNLL 2018 共享任务中的所有 treebanks 模型都是公开的，下载和使用这些模型的说明： https://stanfordnlp.github.io/stanfordnlp

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    这把神器，让你用 Python 一口气掌握 53 种自然语言处理

    导读：前一段时间，斯坦福大学公开了它最新的自然语言处理代码库—— StanfordNLP。它不但包含了完整的语义分析工具链，还带有 73 个不同的高精度神经网络模型，能解析 53 种不同的人类语言。...词性分析与标注 用于词性分析的 POSProcessor 可以又快又准地处理多种不同语言。...的时候，我最喜欢的就是它带来的方便与易用。...在 Python 中能方便直观地运行与调试它。 然而，还是有一些问题需要解决。...结语 就目前来说，类似 CoreNLP 这样神奇的工具正在积极拥抱 Python 软件生态系统，斯坦福这样的科研巨头也正在努力开源他们的软件，这让我对未来抱着乐观的态度。

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    资源 | 斯坦福大学发布Stanford.NLP.NET：集合多个NLP工具

    选自斯坦福 机器之心编译 参与：李泽南、Smith 近日，斯坦福大学发布了 Stanford.NLP for .Net，为自然语言处理领域的开发者们提供帮助。...Stanford.NLP.Segmenter Stanford.NLP.CoreNLP Stanford CoreNLP Stanford CoreNLP 提供了一组自然语言分析工具，可采用原始的英文文本输入...Stanford CoreNLP 整合了所有 Stanford NLP 工具，其中包括（POS）标记器、命名实体识别器（NER）、解析器、核心分析系统和情绪分析工具，并提供了英文分析模型文件。...分割器代码被双重授权（与 MySQL 的方式相类似）。开源许可是经过全部授权的，很多使用都是免费的。 安装 a. 选择适用于任务的软件包。...如果你需要使用多于一个，请引用 Stanford CoreNLP 软件包，所有特性都在包中。 版本 NuGet 软件包中的模型版本与 Stanford NLP Group 中的相对应。

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    今日 Paper | 多人姿势估计；对话框语义分析；无监督语义分析；自然语言处理工具包等

    研究意义：在这个数据集上，解析模型的性能优于序列到序列的方法。 ? ?...斯坦福CoreNLP自然语言处理工具包 论文名称：The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit...John Bauer 发表时间：2014/6/23 论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/P14-5010.pdf 推荐原因 最近在做英文的数据预处理的时候，使用了斯坦福大学的数据预处理工具包...这种联合方式与以前的策略形成了鲜明的对比，后者通过首先检测人们并随后估计其身体姿势来解决该问题。此论文提出了基于CNN的部分检测器生成的一组身体部位假说的划分和标记公式。...研究意义：通过这种方式来搭建的网络模型，可以完成精确的回答（是在作者们自己收集的数据中）。 ? ?

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    Python作为机器学习语言的老大，跟在它后面的语言都是谁？

    Caffe —— 深度学习框架 Caffe 是一个清晰而又高效的深度学习框架，模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出，并给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重，方便立即上手。...同时，它能够运行最棒的模型与海量的数据，也能很方便扩展到新的任务和设置上。...4、Java CoreNLP —— 自然语言处理工具 coreNLP 是斯坦福大学开发的一套关于自然语言处理的工具，使用简单功能强大。...H2O —— 机器学习和预测分析框架 H2O 是一个分布式的、基于内存的、可扩展的机器学习和预测分析框架，适合在企业环境中构建大规模机器学习模型。...它使用开发者熟悉的界面，可与 Hadoop 和 Spark 等大型数据技术无缝工作。

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    初学者|一文读懂命名实体识别

    目前常用的模型或方法包括隐马尔可夫模型、语言模型、最大熵模型、支持向量机、决策树和条件随机场等。值得一提的是，基于条件随机场的方法是命名实体识别中最成功的方法。...混合方法：几种模型相结合或利用统计方法和人工总结的知识库。...下载地址：https://bosonnlp.com/dev/resource 工具推荐 Stanford NER 斯坦福大学开发的基于条件随机场的命名实体识别系统，该系统参数是基于CoNLL、MUC-6...，下载地址：https://nlp.stanford.edu/software/corenlp-backup-download.html # 对中文进行实体识别 from stanfordcorenlp...官方地址：http://mallet.cs.umass.edu/ Hanlp HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。

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    Python自然语言处理工具小结

    GitHub:https://github.com/machinalis/quepy HanNLP：HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。...3 StanfordNLP： Stanford NLP Group是斯坦福大学自然语言处理的团队，开发了多个NLP工具。...最后附上关于中文分词器性能比较的一篇文章:http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/3748764.html 实现中文命名实体识别 1、分词介绍 斯坦福大学的分词器，该系统需要JDK...最后，去http://nlp.stanford.edu/software/corenlp.shtml下载stanford-corenlp-full-2014-10-31，将解压之后的stanford-corenlp...主要功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、用户词典功能，同时支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码，新增微博分词、新词发现与关键词提取。可以可视化界面操作和API方式调用。

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    李飞飞卸任斯坦福AI实验室负责人，NLP领军人物Manning接任

    李飞飞将继续留在SAIL，并带领斯坦福大学视觉与学习实验室(SVL)。 ?...从斯坦福大学毕业后，他先后在卡内基梅隆大学和悉尼大学担任教职，并于1999年回到斯坦福，加入计算机科学和语言学系。他创建了斯坦福 NLP Group，负责管理斯坦福 CoreNLP 软件的开发工作。...Christopher Manning目前是斯坦福大学计算机科学与语言学系Thomas M. Siebel教授。他的研究目标是能够智能地处理、理解和生成人类语言材料的计算机。...Manning是将深度学习应用于自然语言处理领域的领军人物，在树递归神经网络、情感分析、神经网络依赖解析、词向量 GloVe 模型、神经机器翻译、深度语言理解等领域有着许多著名研究。...直到最近，深度学习浪潮一直没有在自然语言处理领域掀起太大波澜，但研究人员的不断努力正在改变这一点。

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    资源 | Facebook开源DrQA的PyTorch实现：基于维基百科的问答系统

    选自GitHub 机器之心编译 参与：Panda 今年 4 月，斯坦福大学和 Facebook 人工智能研究所在 arXiv 发布了一个基于维基百科的开放域问题问答系统 DrQA。...这个 repo 包含了代码、数据和用于处理和查询维基百科的预训练的模型，该模型如论文中描述的一样，参阅后文「训练后的模型与数据」一节。我们也列出了几种用于评估的不同数据集，参见后文「问答数据集」一节。...如果你要使用 CoreNLPTokenizer 或 SpacyTokenizer，你还需要分别下载 Stanford CoreNLP jar 包和 spaCy en 模型。...比如：export CLASSPATH=$CLASSPATH:/path/to/corenlp/download/* 为了方便，如果没有给定模型参数，Document Reader、Retriever...参阅下面内容下载这些模型。 训练后的模型与数据 要下载我们提供的所有用于维基百科问答的训练后的模型和数据，请运行： .

    1.6K50

    初学者|别说还不懂依存句法分析

    重要概念 依存句法认为“谓语”中的动词是一个句子的中心，其他成分与动词直接或间接地产生联系。 依存句法理论中，“依存”指词与词之间支配与被支配的关系，这种关系不是对等的，这种关系具有方向。...www.clips.uantwerpen.be/conll2008/ 2007年多语言依存分析评测： https://www.clips.uantwerpen.be/conll2007/ 工具推荐 StanfordCoreNLP 斯坦福大学开发的...Github地址：https://github.com/Lynten/stanford-corenlp 官网：https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/ # 安装：pip...install stanfordcorenlp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 使用stanfordcorenlp进行依存句法分析 # 先下载模型...amod', 6, 3), ('compound', 6, 4), ('compound', 6, 5), ('dobj', 2, 6), ('punct', 2, 7)] HanLP HanLP是一系列模型与算法组成的

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    【一分钟知识】依存句法分析

    重要概念 依存句法认为“谓语”中的动词是一个句子的中心，其他成分与动词直接或间接地产生联系。 依存句法理论中，“依存”指词与词之间支配与被支配的关系，这种关系不是对等的，这种关系具有方向。...www.clips.uantwerpen.be/conll2008/ 2007年多语言依存分析评测： https://www.clips.uantwerpen.be/conll2007/ 工具推荐 StanfordCoreNLP 斯坦福大学开发的...Github地址：https://github.com/Lynten/stanford-corenlp 官网：https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/ # 安装：pip...amod', 6, 3), ('compound', 6, 4), ('compound', 6, 5), ('dobj', 2, 6), ('punct', 2, 7)] HanLP HanLP是一系列模型与算法组成的...是时候研读一波导师的论文--一个简单有效的联合模型 近年来NLP在法律领域的相关研究工作

    1.6K30

    初学者|一文读懂命名实体识别

    目前常用的模型或方法包括隐马尔可夫模型、语言模型、最大熵模型、支持向量机、决策树和条件随机场等。值得一提的是，基于条件随机场的方法是命名实体识别中最成功的方法。...混合方法：几种模型相结合或利用统计方法和人工总结的知识库。...下载地址：https://bosonnlp.com/dev/resource 工具推荐 Stanford NER 斯坦福大学开发的基于条件随机场的命名实体识别系统，该系统参数是基于CoNLL、MUC-6...，下载地址：https://nlp.stanford.edu/software/corenlp-backup-download.html # 对中文进行实体识别 from stanfordcorenlp...官方地址：http://mallet.cs.umass.edu/ Hanlp HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。

    1.4K50

    中文分词最佳记录刷新了，两大模型分别解决中文分词及词性标注问题丨已开源

    创新工场大湾区人工智能研究院执行院长宋彦表示，与前人的模型进行比较发现，该模型在所有数据集上的表现均超过了之前的工作，“把中文分词领域广泛使用的标准数据集上的性能全部刷到了新高。”...针对这一问题，该论文提出了一个基于双通道注意力机制的分词及词性标注模型。该模型将中文分词和词性标注视作联合任务，可一体化完成。...一般领域实验结果显示，该模型在5个数据集（CTB5，CTB6，CTB7，CTB9，Universal Dependencies）的表现（F值）均超过前人的工作，也大幅度超过了斯坦福大学的 CoreNLP...即使是在与CTB词性标注规范不同的UD数据集中，该模型依然能吸收不同标注带来的知识，并使用这种知识，得到更好的效果。 ?...△ CTB5（CTB5是使用最多的中文分词和词性标注的数据集）结果 而在跨领域的实验中，和斯坦福大学的 CoreNLP 工具相比，该模型也有近10个百分点的提升。 ?

    1.8K40

    今天开始采用的十大大数据技术

    大数据正在爆炸式增长，每天都有来自世界各地的公司涌现出新的项目。 好消息是，所有技术都是开源的，可供您今天开始采用。 Hadoop 稳固，企业实力和其他一切的基础。...在HBase上添加凤凰城的建设正在使其成为NoSQL的首选。这为HBase添加了SQL，JDBC，OLTP和操作分析。...该工具正在获得支持和功能。他们只需要提升他们的图表和绘图。 H2O H2O填补了Spark的机器学习的空白，并且正常工作。它可以完成您所需的所有机器学习。...Stanford CoreNLP 自然语言处理是巨大的，只是增长更多。斯坦福大学正在继续改进他们的框架。...显然，有大量的大数据项目，因此您最好的选择是从基础分发开始，该分布包含并测试项目的各个版本，并确保它们与安全性和管理平稳地协同工作。

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    除了 Python ，这些语言写的机器学习项目也很牛

    Caffe —— 深度学习框架 https://github.com/BVLC/caffe Caffe 是一个清晰而又高效的深度学习框架，模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出，并给出了模型的定义...同时，它能够运行最棒的模型与海量的数据，也能很方便扩展到新的任务和设置上。...➤ 4、Java CoreNLP —— 自然语言处理工具 https://github.com/stanfordnlp/CoreNLP coreNLP 是斯坦福大学开发的一套关于自然语言处理的工具，使用简单功能强大...它使用开发者熟悉的界面，可与 Hadoop 和 Spark 等大型数据技术无缝工作。...在与 AForge.NET 项目合并之后，该框架现在提供了一个用于学习/训练机器学习模型的统一 API ，其易于使用和可扩展。

    1.6K81

    MIT中国博士生开发出第一套保护自动驾驶车辆的感知算法

    近日，清华大学校友、MIT 在读的中国博士生杨珩与团队合作开发了第一套针对自动驾驶汽车的“可认证的感知”算法，有助于提高下一代自动驾驶汽车的行驶安全。...比方说，机器人在进行感知之前，首先捕捉图像，如自动驾驶汽车会拍下正在靠近自己的汽车快照。...在这个过程中，杨珩与团队必须解决一个优化问题，将 3D 模型旋转与平移，以使模型与图像上的关键点对齐。这个 3D 模型有助于机器人了解真实世界的环境。...这个工作的主要亮点如下： 1）将常见的鲁棒成本（如TLS、最大共识、Geman-McClure、Tukey 双权重等）转化为多项式优化问题（POP）； 2）通过关注 TLS 的成本，他们利用 POP 中的稀疏性...2 使模型适应不同的汽车 在将 2D 图像与 3D 模型进行匹配时，一个假设是 3D 模型要与识别的汽车类型相一致。但是，如果图像中的汽车具有机器人从未见过的形状，会发生什么？

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    李飞飞再次告别！卸任斯坦福AI Lab负责人后，她只做一件事！

    斯坦福人工智能实验室“SAIL”官方推特宣布：李飞飞正式卸任SAIL主任一职，由斯坦福大学计算机科学和语言学教授Christopher Manning接任。...能够明显感知到，李飞飞这一新项目主要围绕“人类与AI的相处与未来”这一问题开展。也正是因为这一理念，连李开复都称李飞飞是“AI领域的良心，是一位胸怀大志的人。”...SAIL大牛云集 如果问NLP界神级人物有哪些的话，Chris Manning绝对是其中之一，其是斯坦福大学计算机科学与语言学系机器学习的首席Thomas M....除此之外，Manning还是Stanford NLP公司的创始人，主要从事Stanford CoreNLP软件开发方面的工作。 和李飞飞一样，Manning对SAIL也做出了很多贡献。...2018年年初，李飞飞祭出大招，宣布Cloud AutoML的诞生——一款定位在“无需精通机器学习，每个人都能用”的定制机器学习模型产品。

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