StanfordNLP是一个软件包组合,包括斯坦福团队在CoNLL 2018 的通用依存解析(Universal Dependency Parsing)共享任务上使用的软件包,以及斯坦福CoreNLP软件的官方Python接口。
StanfordNLP 结合了斯坦福团队参加 CoNLL 2018 Shared Task on Universal Dependency Parsing 使用的软件包,和 Stanford CoreNLP 软件的官方 Python 接口。StanfordNLP 不仅提供 CoreNLP 的功能,还包含一系列工具,可将文本字符串转换为句子和单词列表,生成单词的基本形式、词性和形态特征,以及适用于 70 余种语言中的句法结构。
今天的教程里,我就手把手带你在 Python 上使用 StanfordNLP,进行自然语言处理实战。
CoreNLP 项目是Stanford开发的一套开源的NLP系统。包括tokenize, pos , parse 等功能,与SpaCy类似。SpaCy号称是目前最快的NLP系统, 并且提供现成的python接口,但不足之处就是目前还不支持中文处理, CoreNLP则包含了中文模型,可以直接用于处理中文, 但CoreNLP使用Java开发,python调用稍微麻烦一点。
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:
【前言】近年来,自然语言处理(NLP)的应用程序已经无处不在。NLP使用率的快速增长主要归功于通过预训练模型实现的迁移学习概念,迁移学习本质上是在一个数据集上训练模型,然后使该模型能够适应在不同的数据集上执行不同的NLP操作。这一突破使得每个人都能轻松地开启NLP任务,尤其是那些没有时间和资源从头开始构建NLP模型的人。所以,使用预训练模型处理NLP任务是目前非常热门的研究方向,本文将重点介绍八个预训练的NLP模型以及每个模型的相关资源。
NLP的快速增长主要得益于通过预训练模型实现转移学习的概念。在NLP中,转移学习本质上是指在一个数据集上训练模型,然后调整该模型以便在不同数据集上实现NLP的功能。
今天看视频看到的Stanford NLP,这里按照视频的讲解,简单做个笔记。Stanford NLP是少有的支持中文语料的工具,Stanford NLP提供了一系列自然语言分析工具。它能够给出基本的词形、词性,并且能够标记句子的结构,语法形式和字词的依赖,指明那些名字指向同样的实体,指明情绪,提取发言中的开放关系等。需要注意的就是Stanford NLP代码库运行比较慢。
众所周知,斯坦福大学自然语言处理组出品了一系列NLP工具包,但是大多数都是用Java写得,对于Python用户不是很友好。几年前我曾基于斯坦福Java工具包和NLTK写过一个简单的中文分词接口:Python自然语言处理实践: 在NLTK中使用斯坦福中文分词器,不过用起来也不是很方便。深度学习自然语言处理时代,斯坦福大学自然语言处理组开发了一个纯Python版本的深度学习NLP工具包:Stanza - A Python NLP Library for Many Human Languages,前段时间,Stanza v1.0.0 版本正式发布,算是一个里程碑:
(深入浅出Stanford NLP 基础篇) 本文主要介绍Stanford NLP工具的基本使用方法。
我喜欢机器学习开源社区,作为一个有抱负且资深的数据科学家,我的大部分学习来自开源的资源和工具。
继续中文分词在线PK之旅,上文《五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP》我们选择了5个中文分词开源工具,这次再追加3个,分别是FoolNLTK、哈工大LTP(pyltp, ltp的python封装)、斯坦福大学的CoreNLP(stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP),现在可以在AINLP公众号测试一下:中文分词 我爱自然语言处理
话不多说直接上图,下图按类型表示了每个库,并按星级和贡献者对其进行了绘制,其符号大小反映了该库对Github的提交数量以对数标度表示。
你肯定已经了解流行的开源工具,如R、Python、Jupyter笔记本等。但是,除了这些流行的工具之外还有一个世界——一个隐藏在机器学习工具下的地方。这些并不像他们的同行那样出色,但可以成为许多机器学习任务的救星。
1. NumPy - 数值计算扩展库。提供高效的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。http://www.numpy.org/2. SciPy - 科学计算库。构建在NumPy之上,用于科学与技术计算。https://www.scipy.org/3. Pandas - 数据分析与操作库。提供高性能易用的数据结构和数据分析工具。http://pandas.pydata.org/4. Matplotlib - 数据可视化库。产生 Publication quality figures。http://matplotlib.org/5. Scikit-learn - 机器学习库。用于数据挖掘和数据分析。http://scikit-learn.org/stable/6. TensorFlow - 深度学习库。由谷歌开源,用于机器学习,深度神经网络与人工智能。http://tensorflow.org7. Django - Web框架。提供开发Web应用的骨架。https://www.djangoproject.com/8. Flask - 微型Web框架。提供Werkzeug、Jinja2等高质量成功的库集成。http://flask.pocoo.org/9. Scrapy - 网络爬虫框架。用于进行网络爬取,提供操作各种网站的能力和工具。https://scrapy.org/10. BeautifulSoup - HTML/XML解析库。提供解析器,用于从HTML和XML文件中提取数据。https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/
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。
允中 编译整理自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 自然语言处理入门该上什么课,看什么书,有哪些工具可用?Medium作者Melanie Tosik汇总了一份资源,量子位节选了其中
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备,成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习,已然是各大项目最偏爱的语言。 其实除了 Python ,也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在此,列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目,比如C、C++、Go、Java、Javascript、PHP、Ruby、Objective C、Swift、Scala等等,看看人工智能的语言适配性吧~~~ ➤ 1、C Darknet —— 神经网络框架 https://g
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件(按编程语言排序)。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
Jellyfin 是一个免费的媒体系统,它让您掌握管理和流媒体播放器。它是专有 Emby 和 Plex 的替代品,通过多个应用程序从专用服务器向终端用户设备提供媒体服务。Jellyfin 源自 Emby 3.5.2 版本,并移植到 .NET Core 框架以实现完全跨平台支持。该项目没有任何附加条件、高级许可证或功能,也没有隐藏议程:只有一群希望构建更好东西并共同努力实现目标的团队成员。
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件(按编程语言排序)。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB 接口,并支持 Windows, Linux, Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
在自然语言处理中比较热门的操作就是中文或英文语句分词了,分词就是按照不同的算法和参数将语句分成若干词汇。拆分后的关键词可以进行词频统计或者词云图片生成等,能够快速方便的找到语句的核心主题热点。
作者:伏草惟存 来源:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html 1 Python 的几个自然语言处理工具 NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口,还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。 Pattern:Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger),N元搜索(n-gram search),情感分析(senti
这篇文章事实上整合了之前文章的相关介绍,同时添加一些其他的Python中文分词相关资源,甚至非Python的中文分词工具,仅供参考。
这篇综述文章,A Survey on Contextual Embeddings[1]提供了有关学习上下文嵌入的方法简要概述,论文中还回顾了其在迁移学习,模型压缩方法和模型分析中的应用。
最近,Analytics Vidhya发布了2019年AI技术回顾报告,总结了过去一年中,AI在不同技术领域取得的进展,并展望了2020年的新趋势。
请注意,下面是由Gregory Piatetsky绘制的图示,并按类型标表示了每个库,按星标和贡献者对其进行绘制,它的符号大小则是以该库在Github上的提交次数的对数表示。
每天给你送来NLP技术干货! ---- NLP算法工程师(校招) 工作地点:北京 工作时长:早10晚7,从不加班 工作职责 1. 负责数美风控业务场景下自然语言处理技术;包括文本分类、句法分析、自动摘要、情感分析和语义理解等; 2. 负责关键词识别、文本分类、意图识别、语义蕴含学习等工作; 3. 应用NLP技术解决场景中的对话评价、情感分析、引导、内容识别、问答匹配等工作; 4. 通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和需求,进而提供更有价值的产品和服务,通过技术创新
授权转载自数据派THU ID:DatapiTHU 作者:Melanie Tosik 翻译:闵黎 校对:丁楠雅 Melanie Tosik目前就职于旅游搜索公司WayBlazer,她的工作内容是通过
Melanie Tosik目前就职于旅游搜索公司WayBlazer,她的工作内容是通过自然语言请求来生产个性化旅游推荐路线。回顾她的学习历程,她为期望入门自然语言处理的初学者列出了一份学习资源清单。
该软件包包含 GloVe 和 Mittens 的快速 TensorFlow 和 NumPy 实现。
【人工智能头条导读】作者一年前整理了这份关于 NLP 与知识图谱的参考资源,涵盖内容与形式也是非常丰富,接下来人工智能头条还会继续努力,分享更多更好的新资源给大家,也期待能与大家多多交流,一起成长。
主要是为了列个机器学习相关的提纲,方便对已经学过的知识进行整理,相同的知识点,每次或者每个阶段都会有不同的想法,而我需要做的就是把自己的想法写下来,在这里进行汇总,方便以后复习等等。
致谢 钟崇光博士参与了数据派THU于6月5日、THU数据派于6月8日发布的《循序渐进提升Kaggle竞赛模型精确度,以美国好事达保险公司理赔为例》一文的校对工作,并且给出了许多有建设性的意见,在此数据派翻译组对钟博士表达诚挚的感谢! 作者:Melanie Tosik 翻译:闵黎 校对:丁楠雅 本文长度为1100字,建议阅读3分钟 Melanie Tosik目前就职于旅游搜索公司WayBlazer,她的工作内容是通过自然语言请求来生产个性化旅游推荐路线。回顾她的学习历程,她为期望入门自然语言处理的初学者
来源 | Analytics Vidhya 【磐创AI导读】:继之前介绍使用GPT-2生成类披头士歌词(有兴趣的可以查看往期文章),现在让我们再来看看这个强大的GPT-2。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
本文是对Stanfordcorenlp工具使用方法的描述。Stanford CoreNLP提供了一套人类语言技术工具。 支持多种自然语言处理基本功能,Stanfordcorenlp是它的一个python接口。
主要资源来自TensorFlow中文社区,翻译借助谷歌翻译,仅用于资源分享。 以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库,持续更新中。 C 通用机器学习 推荐人 -一个产品推荐的Ç语言库,利用了协同过滤。 计算机视觉 CCV – C / Cached /核心计算机视觉库,是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat – VLFeat是开源的计算机视觉算法库,有Matlab工具箱。 ---- C ++ 计算机视觉 OpenCV – 最常用的视觉库。有C ++,C,Python以及Java接口),支持Win
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好,本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦!
对于NLP任务,可能需要在预处理中标记文本或构建词汇表。可能已经体验到预处理代码与桌面一样混乱。如这就是为什么创建LineFlow来缓解痛苦!它将使“桌面”尽可能干净。真正的代码如何?看看下图。预处理包括标记化,构建词汇表和索引。
本周我们给大家整理了机器学习和竞赛相关的NLP库,方便大家进行使用,建议收藏本文。
---- 新智元报道 编辑:桃子 【新智元导读】问世6年来,Transformer不仅成为NLP领域的主流模型,甚至成功向其他领域跨界,一度成为风靡AI界的机器学习架构。恰在今天,Transformers库在GitHub上星标破10万大关! 2017年,谷歌团队在论文「Attention Is All You Need」提出了开创性的NLP架构Transformer,自此一路开挂。 多年来,这一架构风靡微软、谷歌、Meta等大型科技公司。就连横扫世界的ChatGPT,也是基于Transformer
原文链接:https://github.com/fighting41love/funNLP
1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有:文档聚类、文档分类和摘要抽取。 2 什么是自然语言处理? 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。 自然语言处理原理:形式化描述-数学模型算法化-程序化-实用化 语音的自动合成与识别、机器翻译、自然语言理解、
本文简要介绍了自然语言处理中极其重要的句法分析,并侧重对依存句法分析进行了重点总结,包括定义、重要概念、基本方法、性能评价、依存分析数据集,最后,分享了一些流行的工具以及工具实战例子。
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。旨在从文本数据中提取信息。目的是让计算机处理或“理解”自然语言,以执行自动翻译、文本分类和情感分析等。自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一。
在此总结一些在数据分析/挖掘中可能用到的功能,方便大家索引或者从一种语言迁移到另一种。如果大家已经熟悉python和R的模块/包载入方式,那下面的表查找起来相对方便。python在下表中以模块的方式引
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