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。
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
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
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。
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。
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:
“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。
自然语言处理是使用计算机科学与人工智能技术分析和理解人类语言的一门学科。在人工智能的诸多范畴中,自然语言的理解以其复杂性、多义性成为难度最大也是最有价值的领域之一。
【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。
授人以鱼不如授人以渔,今天的文章由作者Adam Geitgey授权在人工智能头条翻译发布。不仅给出了具体代码,还一步步详细解析了实现原理和思路。正所谓有了思路,无论是做英语、汉语的语言处理,才算的上有了指导意义。
如果你已经处理过文本数据并应用过一些机器学习算法,那么你肯定了解「NLP 管道」是多么复杂。
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。
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。
今天也来当把【自来水】,一开始我对这部剧是没什么想法的,但架不住这部剧频频在我眼前刷屏,多次上热搜也就算了,朋友圈、豆瓣、微博、常看的一些大佬公众号还能经常看到安利。 对于不怎么看视频的我来说,也就记着个名字,并没有去刷的欲望,上周末闲来无事,找个下饭视频就又想起来这个了,刚好也在腾讯首页推荐, 打开之后,一发不可收拾,熬夜通宵追剧,一个周末淦完了!难怪豆瓣评分足足冲到了 8.4 分,口碑在同期播出的古装剧中达到最佳。个人觉得长大后看的最出彩的一部剧了!
我们在有关词干的文章中讨论了文本归一化。但是,词干并不是文本归一化中最重要(甚至使用)的任务。我们还进行了其他一些归一化技术的研究,例如Tokenization,Sentencizing和Lemmatization。但是,还有其他一些用于执行此重要预处理步骤的小方法,将在本文中进行讨论。
1、vim编辑器 2、vim编辑器的三种模式 3、命令模式下的常用光标移动 4、命令模式下的常用基本操作 5、底行模式下常用命令
神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)借助深度神经网络对不同语言的文本进行翻译,本文主要介绍机器翻译数据集WMT16 en-de的预处理过程。
本文利用Python对Amazon产品的反馈对数据文本进行探索性研究与分析,并给出结论。
文本是一类序列数据,一篇文章可以看作是字符或单词的序列,本节将介绍文本数据的常见预处理步骤,预处理通常包括四个步骤:
给定一个段落 (paragraph) 和一个禁用单词列表 (banned)。返回出现次数最多,同时不在禁用列表中的单词。
linux之文本编辑器vi常用命令 由于经常在linux下面文本操作,所以这里稍微系统的总结一下自己常用的vi命令
一、实现一个函数isDuplicate(s),接受一个字符串,判断这个符串是否含有重复的字符,如果有的话函数返回True,没有的话返回False
川普作为一个推特狂人,上台以来一共发了一万多条推特,本文爬取了川普在2020年的全部推特内容并将其绘制成了词云图。
文本预处理是指在进行自然语言处理(NLP)任务之前,对原始文本数据进行清洗、转换和标准化的过程。由于现实中的文本数据通常存在噪音、多样性和复杂性,直接使用原始文本数据进行分析和建模可能会导致结果不准确或不稳定。因此,文本预处理是NLP中非常重要的一步,它有助于提高文本数据的质量,减少数据中的干扰因素,并为后续的文本分析和挖掘任务提供更好的基础。
在工作中经常遇到很多特殊的标点符号,像中文标点符号,英文标点符号。英文的标点符号比较容易过滤,而过滤中文的标点符号较麻烦。下面是从邮件中过滤特殊符号的方式供参考。
前端工程师们注意啦,尤其是做网站安全的工程师。想必XSS都耳熟能详了吧,即使不知道这具体是什么,也听过它,它可是和DDoS齐名的攻击手段。
无论您是想要统一中文排版风格、改进文字质量还是提高技术文章的清晰度与易读性,这里推荐的几个开源项目都能满足您的需求。它们提供了详细的规范和指南,帮助您正确使用空格、标点符号以及中英文之间的排版等方面。这些项目还支持多种文件格式,并且具有灵活性和可定制性,让您能够根据自己的需要进行调整。无论您是初学者还是经验丰富的作者,在撰写中文文案或技术文档时,这些开源项目都将成为不可或缺的资源。
注:注意我们每一行代码后面的分号表示我们一句代码的结束,就像我们在写文字的时候的标点符号,一个句号表示一句话的结尾。
在处理文本数据时,经常会遇到需要进行字符检测、过滤、分割等操作。而在处理中文文本时,更需要考虑到中文标点的问题。zhon是一个Python库,提供了对中文标点的支持,能够方便地进行相关的操作。本文将介绍zhon库的基本用法,帮助读者快速入门。
在上一篇文章中我们讨论了编译器的一次完整工作流程,需要经历解析阶段 (Parsing)、转化阶段 (Transformaiton)、生成阶段 (Code Generation) 三个阶段来处理我们的输入最终得到输出的结果。
主题建模是一种从大量文本中提取隐藏主题的技术。Latent Dirichlet Allocation(LDA)是一种流行的主题建模算法,在Python的Gensim包中具有出色的实现。然而,挑战在于如何提取清晰,隔离和有意义的高质量主题。这在很大程度上取决于文本预处理的质量以及找到最佳主题数量的策略。本教程试图解决这两个问题。
【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。
经常听一些技术牛人演讲,张嘴闭嘴就是某某协议。各种协议成百上千种,小白听了一脸懵,又不敢多问。协议像只能意会不能言传的东西。介绍具体协议的资料通篇生硬的描述,只有本来就懂的人才能看懂。
CREATE VIEW命令定义视图的内容。定义视图的SELECT语句可以引用多个表,也可以引用其他视图。
很多时候我们需要过滤掉标点符号等特殊字符,网上虽然有一堆的方法,但是都没有找到一个非常满意的,有些过滤不了中文的标点符号,有些过滤不了英文的标点符号,有些过滤不全。
该文是关于统计字符串中英文、空格、数字、标点个数的摘要。介绍了如何使用Python的string模块和collections模块中的namedtuple来简化处理字符串的过程,快速统计字符串中的各种字符的个数。并通过一个示例字符串来演示了如何应用该代码。
------------------------------------------------------------ Golang中的正则表达式 ------------------------------------------------------------ 用法: ------------------------------ 单一: . 匹配任意一个字符,如果设置 s = true,则可以匹配换行符 [字符类]
尼玛。。。简直蛋了个翔。。。 没保存,,,, ( E___E ) 念昏了头 注:注意我们每一行代码后面的分号表示我们一句代码的结束,就像我们在写文字的时候的标点符号,一个句号表示一句话的结尾。
当我们提到数据科学时,我们经常想到的是针对数字的统计分析。但实际上,更为常见的是由机构所产生的大量非结构化文本数据,它们需要被量化和分析。其中的一些例子有社交网络评论,产品评价,电邮,采访稿。
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给定一个段落 (paragraph) 和一个禁用单词列表 (banned)。 返回出现次数最多,同时不在禁用列表中的单词。
一、定义和用法 encodeURI() 函数可把字符串作为 URI 进行编码。 语法 encodeURI(URIstring) 参数描述 URIstring 必需。一个字符串,含有 URI 或其他要编码的文本。 返回值 URIstring 的副本,其中的某些字符将被十六进制的转义序列进行替换。 说明 该方法不会对 ASCII 字母和数字进行编码,也不会对这些 ASCII 标点符号进行编码: - _ . ! ~ * ' ( ) 。 该方法的目的是对 URI 进行完整的编码,因此对以下在 URI 中
有句话叫“听过很多道理,却依然过不好这一生”,同样,看过很多文章,却还是不知道怎么排版才好看。其实好的排版就是好的设计,而设计总会遵循一定的规则,当没有人明确告诉我们什么是好的设计时,参考最通用、最流行的做法总是没错的,毕竟能被大众所接受,就是最好的证明。
前两天,因为一个没有经过深思熟虑的建议,让一位粉丝朋友写的一行代码,足足跑了一下午还没跑完,深感内疚;而且发现这个问题在实际的开发中也很容易遇到,且很难发现,今天来反思总结一下;
JS编码解码 一、定义和用法 encodeURI() 函数可把字符串作为 URI 进行编码。
API NOTE 创建UIAlertController并定义UIAlertControllerStyleAlert来在你的代码中使用警告框。
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:unescape,decodeURI,decodeURIComponent 。
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