1 请列出几种文本特征提取算法 答：文档频率、信息增益、互信息、X^2统计、TF-IDF 2 简述几种自然语言处理开源工具包 答：LingPipe、FudanNLP、OpenNLP、CRF++、Standord CoreNLP、IKAnalyzer 3 简述无监督和有监督算法的区别 答： （1）有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。 PS:部分带标记的是半监督学习 （3）训练集有输入有输出是有监督，包括所有的回归算法分类算法，比如线性回归、决策树、神经网络、KNN、SVM等；训练集只有输入没有输出是无监督，包括所有的聚类算法，比如k-means 、PCA、 GMM等 4 请简述几种熟悉的分类算法 答：kNN，kMeans，决策树，随机森林等 5 以下代码是Java实现中文分词，请简述分词过程 public class SplitChineseCharacter
这里“遗忘”不是笔误，这个系列要讲的“遗忘算法”，是以牛顿冷却公式模拟遗忘为基础、用于自然语言处理（NLP）的一类方法的统称，而不是大名鼎鼎的“遗传算法”！ 在“遗忘”这条非主流自然语言处理路上，不知不觉已经摸索了三年有余，遗忘算法也算略成体系，虽然仍觉时机未到，还是决定先停一下，将脑中所积梳理成文，交由NLP的同好们点评交流。 在自然语言处理中，很多对象比如：词、词与词的关联、模板等，都具备按相对稳定重现的特征，因此非常适用遗忘来处理。 三、牛顿冷却公式 那么，我们用什么来模拟遗忘呢？ 四、已经实现的功能 如果把自然语言处理比作从矿砂中淘金子，那么业界主流算法的方向是从矿砂中将金砂挑出来，而遗忘算法的方向则是将砂石筛出去，虽然殊途但同归，所处理的任务也都是主流中所常见。 本系列文章将逐一讲解遗忘算法如何以O（N）级算法性能实现： 1、大规模语料词库生成 1.1、跨语种，算法语种无关，比如：中日韩、少数民族等语种均可支持 1.2、未登录词发现（只要符合按相对稳定周期性重现的词汇都会被收录
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具体的，我们可以使用像TextBlob这样的Python NLP(自然语言处理库)来评估语句是正面的还是负面的。 总的来说，本算法主要有两个流程： 获取微博信息 将微博信息作为字符串输入TextBlob，并估算其极性 ? 算法基本内容 在此，我们并不重点分析市场的情绪如何，而是讨论的是如何收集和分析我们的数据。 使用BeautifulSoup库可以很容易地对这些信息进行处理。 以上是本算法的基本内容，你可以参考本算法去评估更多的市场行为。 对于本算法的优化，可行的方向有：使用机器学习模型来细化极性输出或者使用极性作为其他机器学习模型的输入，等等。
自然语言处理背后的数据科学 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能范畴内的一门学科。 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。 本文将详细介绍自然语言处理领域的一些算法的基本功能，包含一些Python代码示例。 标记化 开始自然语言处理之前，我们看几个非常简单的文本解析。 使用Python判断词性：（使用NLTK库） 你必须安装NLTK，这是一个用于自然语言处理的Python库。 计算系统中的自然语言不是噱头或玩具，而是我们生活中无缝对接计算系统的未来。 Arcadia Data刚刚发布了5.0版，其中包括我们称之为Search Based BI的自然语言查询功能。
地址：https://github.com/explosion/spaCy 主页：https://spacy.io/ 一、什么是Spacy Spacy在它的主页上说它是Python里面的一个工业级别的自然语言处理工具 ，足见其在自然语言处理方面的优势，所以我们有必要去了解，学习它。
CSDN:白马负金羁 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。 目前市面上可以参考的在Python下进行自然语言处理的书籍是由Steven Bird、Ewan Klein、Edward Loper编写的《Python 自然语言处理》。 Python自然语言处理：词干、词形与MaxMatch算法 自然语言处理中一个很重要的操作就是所谓的stemming 和 lemmatization，二者非常类似。 3、最大匹配算法（MaxMatch） MaxMatch算法在中文自然语言处理中常常用来进行分词（或许从名字上你已经能想到它是基于贪婪策略设计的一种算法）。 以上便是我们对NLTK这个自然语言处理工具包的初步探索，最后，我想说《Python 自然语言处理》仍然是当前非常值得推荐的一本讲述利用NLTK和Python进行自然语言处理技术的非常值得推荐的书籍。
chunk in doc.noun_chunks] print(chunk_root_head_text) print("- * -"*20) 最后给大家附上一个句法依存分析的结果解释的资料，是斯坦福自然语言处理的一个依存句法分析的解释文档
这是我们真正搞自然语言理解，搞自然语言处理的人必须面对的问题。我们说要善解人意，人意在哪？它藏在符号怪阵的背后。我们来看这张图： ? 那为什么自然语言处理还能这么火呢，我认为这里面一个原因是他们还在吃我所说的“规模红利”。 第一是我们做自然语言处理的，不指望人工智能的天上掉下语言处理的馅饼，还是靠自己认识语言，真正地在这个语言上做文章，而不要在其他的地方做文章，其他的地方没有出路。 看到各种大脑计划，大脑计划的外显能力都离不开自然语言的处理，但是我们还是可以根据语言处理所用到的技术的不同，把它们分几个类型，如下图所示： ? 虽然我是这样的题目，结论是自然语言处理和人工智能并没有强关联，而自然语言处理可以为人工智能的进步做一点点贡献，但是是比较微弱的。谢谢。
国内自然语言处理期刊 现代语言学(汉斯出版社) 汉斯出版社（Hans Publishers, www.hanspub.org) 聚焦于国际开源 (Open Access) 中文期刊的出版发行, 覆盖以下领域 刊登内容：综述、软件技术、信息安全、计算机网络、体系结构、人工智能、计算机应用技术（图形图象、自然语言处理、信息检索）、数据库技术、存储技术及计算机计算机基础理论等相关领域。 《软件学报》 《软件学报》注重刊登反映计算机科学和计算机软件新理论、新方法和新技术以及学科发展趋势的文章,主要涉及理论计算机科学、算法设计与分析、系统软件与软件工程、模式识别与人工智能、数据库技术、计算机网络 中国中文信息学会2018年学术活动计划 国际自然语言处理及中文计算会议 中文信息学报 《中文信息学报》刊登内容有：计算语言学，包括：音位学、词法、句法、语义、知识本体和语用学；语言资源，包括：计算词汇学 国外自然语言处理期刊 【2018年自然语言处理及相关国际会议重要日期整理】 NLP会议 会议名称 截稿日期 通知日期 会议日期 举办地点 ACL 2018 2.22 4.20 7.15-7.20 墨尔本
智能文档分析(IDA)是指使用自然语言处理(NLP)和机器学习从非结构化数据(文本文档、社交媒体帖子、邮件、图像等)中获得洞察。 例如，在招聘环境中处理文档时，我们想要识别工作头衔和技能。在零售环境中，我们希望识别产品名称。 关系提取可用于处理非结构化文档，以确定具体的关系，然后将这些关系用于填充知识图。 例如，该技术可以通过处理非结构化医学文档来提取疾病、症状、药物等之间的关系。 7. 基于摘要的摘要使用自然语言生成来改写和压缩文档。与基于提取的方法相比，这种方法更加复杂和实验性。 文本摘要可用于使人们能够快速地消化大量文档的内容，而不需要完全阅读它们。 如何处理智能文档分析项目?
一文理解Skip-Gram上下文的预测算法 自然语言处理属于人工智能领域，它将人类语言当做文本或语音来处理，以使计算机和人类更相似，是人工智能最复杂的领域之一。 要想使机器能从原始文本中学习，就需要将数据转换成计算机易于处理的向量格式，这个过程叫做词表示法。 词向量 词表示法在向量空间内表达词语。 如果在指定上下文位置中预测的单词是错误的，我们会使用反向传播算法来修正权重向量W和W’。 以上步骤对字典中的每个单词w(t) 都要执行。 而且，每个单词w(t) 会被传递K次。 所以我们可以得知，正向传播算法在每段时间内会执行 |v|*k次。 训练这个算法耗时较长。 编译组： 章文斐、苏英豪
这个假设分词无关的公式，也是本文所介绍的分词算法所使用的。 三、算法分析 问：假设分词结果中各词相互无关是否可行？ 答：可行，前提是使用遗忘算法系列（二）中所述方法生成的词库，理由如下： 分析ICTCLAS广受好评的分词系统的免费版源码，可以发现，在这套由张华平、刘群两位博士所开发分词系统的算法中假设了：分词结果中词只与其前面的一个词有关 3、算法特点 3.1、无监督学习； 3.2、O(N)级时间复杂度； 3.3、词库自维护，程序可无需人工参与的情况下，自行发现并添加新词、调整词频、清理错词、移除生僻词，保持词典大小适当 往期回顾 ： 非主流自然语言处理——遗忘算法系列（一）：算法概述 非主流自然语言处理——遗忘算法系列（二）：大规模语料词库生成
2.1 自然语言处理概述 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，其范畴广泛，比如：语音合成、分词、词法分析、问答系统、机器翻译 2.1.1 什么是自然语言处理 对于开发者而言，至少掌握了一种自然语言，也至少掌握了一种计算机编程语言。 在上述示例中，“计算机”是人研究著作中的自然语言的工具，须让“机器”读懂自然语言，这个过程就是自然语言处理（NLP）。 而这些自然语言，多数是以非结构化的文本或语音形式存在，如何理解和处理这些海量的非结构化数据，是 NLP 的核心目标之一。 诚然，自然语言处理所要解决的问题还很多，下面就具体介绍。
2.英文分词 相对于中文分词处理来说，英文分词主要处理三个问题： 将所有大写字母改为小写字母； 将英文句尾结束符与句尾最后一个单词用空格分开； 同样将数字、日期、时间、网址等不可枚举的类型进行识别，然后分别采用特殊名字进行泛化处理 预处理结果： 中文：$date 我 买 了 $number 本 书 。 英文：i bought $number books on $date . 其它说明： 1） 中文的全角字符可以考虑改写为半角字符来处理； 2） 同一类型的泛化名字在中英文中最好一样，如中文/英文数字=>$number； 3） 也可以采用 CRF 或者语言模型来实现高性能中文分词 双语句对的泛化结果需要检查一致性，例如中文句子中包含$number，正常情况下，英文句子中也应该包含$number 等； 6） 目前有很多开源的分词工具可以被使用，如 NiuTrans 提供的双语数据预处理工具从
自然语言处理的目的是让机器试图理解和处理人类的文字。通常来说，人的语言是冗余的，含有歧义的，而机器是准确的，无歧义的，要让机器理解，这之间存在一个转换的问题。 通常做法的逻辑思路是，文本处理-->特征提取-->建立模型 文本处理是为了让数据干净，便于输入数学模型做处理。 文本处理的常见流程： 文本获取：下载数据集；通过爬虫程序从网上收集；通过SQL语句从数据库读取等等； 文本提取：从多种数据来源提取文本（如从网页、txt、pdf文件、OCR纸张的复印件、甚至语音识别）， 文本正则化：也就是规范化文本，英文需要处理大小写，可以根据需要去除标点符号， 文本词语切分：中文需要分词，英文直接按空格拆分出一个个单词。
隐马尔科夫模型的三大基本问题与解决方案包括： 对于一个观察序列匹配最可能的系统一一评估，使用前向算法(forward algorithm)解决； 对于已生成的一个观察序列，确定最可能的隐藏状态序列一一解码 ，使用维特比算法(Viterbi algorithm)解决； 对于已生成的观察序列，决定最可能的模型参数一一学习，使用前向-后向算法(forward backward algorithm)解决； 文本分类 分类的使用 根据名字判别性别； 文本分类； 词性分类； 句子分割； 识别对话行为； 分类算法 朴素贝叶斯分类器； 决策树 建立分类器的步骤： 确定输入特征—特征提取器； 划分数据集； 使用训练集构建分类器 Precison + Recall) 文本聚类 特征选择(feature selection) 近邻测度(proximity measure) 聚类准则(clustering criterion) 聚类算法 希望将所有记录组成不同的类或聚类，并在这种分类情况下，以某种度量为标准的相似度，在同一聚类之间最小化，而在不同聚类之间最大化； 与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记
直到所有样本被聚为一类； 动态聚类：k-means 1、选择K个点作为初始质心； 2、将每个点指派到最近的质心，形成K个簇(聚类) 3、重新计算每个簇的质心； 4、重复2-3直至质心基本不变，此时算法达到稳定状态 ； 需要多次运行，然后比较各次运行结果，然后选取最优解，K值使用肘部法则进行确定； K-means算法的优缺点 效率高，且不易受初始值选择的影响； 不能处理非球形的簇； 不能处理不同尺寸、密度的簇； 要先剔除离群值，因为它可能存在较大干扰； 基于密度的方法：DBSCAN 算法将具有足够高密度的区域划分为簇，并可以发现任何形状的聚类； r-邻域：给定点半径r内的区域； 核心点：若一个点的r-邻域至少包含最少数目 Pn,P1=q,Pn=P,Pi+1是从Pi关于r和M直接密度可达，则称点P是从q关于r和M密度可达的； 若样本集D中存在点o，使得p，q是从o关于r和M密度可达的，那么点p、q是关于r和M密度相连的； 算法基本思想 ，则创建一个以p为核心点的新簇； 3、反复查找这些核心点直接密度可达(之后为密度可达)的点，将其加入到相应的簇，对于核心点发生“密度相连”状况的簇，进行合并； 4、当无新的点可以被添加到任何簇时，算法完成
； P：一组重写规则的有限集合，P=｛α→β｝，其中α，β是V种元素所构成的串，α种至少应该含有一个非终结符号； S：S∈N，叫做句子的符戒初始符； 上下文无关文法： 解析器： 定义：根据文法产生式处理输入的矩阵 因此可以才用动态规划的方法进行解析； 依存关系与依存文法： 依存文法：关注词与其他词之间的关系； 依存关系：中心词与其他从属直接的二元非对称关系； 当前的一些语法困境 语言数据与无限可能性； 句子构造； 句子歧义问题； 自然语言理解 特定语音的参考语料； 质量控制 Kappa系数：衡量两个人的判断类别，然后修正其期望一致性，越大一致性越好； windowdiff打分器：衡量两个句子分词的一致性； 维护与演变 数据采集 采集方式 网上获取； 文字处理器文件获取
自然语言处理（NLP Natural Language Processing）是一种专业分析人类语言的人工智能。就是在机器语⾔和⼈类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。 自然语言处理(N LP , Natural Language Processing)是使用自然语言同计算机进行通讯的技术, 因为处理自然语言的关键是要让计算机“理解”自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解 NLG的3个LEVEL 简单的数据合并：自然语言处理的简化形式，这将允许将数据转换为文本（通过类似 Excel的函数）。 模板化的NLG:这种形式的NLG使用模板驱动模式来显示输出。。 HMM、CRF、SVM、深度学习等算法，比如Stanford、Hanlp分 词工具是基于CRF算法。 形还原更主要被应用于文本挖掘、自然语言处理，用于更细粒 度、更为准确的文本分析和表达。
Java) SnowNLP (Python) Python library for processing Chinese text YaYaNLP (Python) 纯python编写的中文自然语言处理包 Segmentation Genius 中文分词 (Python) Genius是一个开源的python中文分词组件，采用 CRF(Conditional Random Field)条件随机场算法 使用TensorFlow实现的Sequence to Sequence的聊天机器人模型 (Python) 使用深度学习算法实现的中文阅读理解问答系统 (Python) DuReader中文阅读理解 中文数据预处理材料 中文分词词典和中文停用词 漢語拆字字典 Organizations 相关中文NLP组织和会议 中国中文信息学会 NLP Conference Calender Main Martin 52nlp 我爱自然语言处理 hankcs 码农场 文本处理实践课资料 文本处理实践课资料，包含文本特征提取（TF-IDF），文本分类，文本聚类，word2vec训练词向量及同义词词林中文词语相似度计算
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