使用VBA时，有可能需要根据分隔符将字符串拆分为不同的部分。此时，就可以使用VBA的Split函数。
比方说，"Hello World" ，"HELLO" ，"hello world hello world" 都是句子，
Recurrent Neural Network Grammarsgodweiyang.com
本系列为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。
在我之前的文章中，我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词，TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权，因此它的缺点之一是不能应用于单个文本。
專 欄 ❈Jerry，Python中文社区专栏作者。 blog：https://my.oschina.net/jhao104/blog github：https://github.com/jhao104 ❈ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
Unsupervised Latent Tree Induction with Deep Inside-Outside Recursive Autoencodersgodweiyang.com
成分句法分析近年来取得了飞速的发展，特别是深度学习兴起之后，神经句法分析器的效果得到了巨大的提升。一般来说，句法分析器都可以分为编码模型和解码模型两个部分。编码模型用来获取句子中每个单词的上下文表示，随着表示学习的快速发展，编码模型也由最初的LSTM逐渐进化为了表示能力更强的Transformer （VaswaniSPUJGKP17）。而解码模型方面，也诞生了许多不同类型的解码算法，比如基于转移系统（transition-based）的解码算法（WatanabeS15, CrossH16, LiuZ17a），基于动态规划（chart-based）的解码算法（SternAK17, KleinK18）和基于序列到序列（sequence-to-sequence）的解码算法（BengioSCJLS18, Gomez-Rodriguez18）等等。
文本挖掘分析的是包含在自然语言文本中的数据。它可以帮助企业从文本型数据中获得具有潜在价值的商业洞察力，比如Word文档、邮件或Facebook、Twitter、LinkedIn等社交媒体上的帖子。对于
NLTK作为文本处理的一个强大的工具包，为了帮助NLPer更深入的使用自然语言处理(NLP)方法。本公众号开更Natural Language Toolkit（即NLTK）模块的“ Natural Language Processing”教程系列。
从文档中获取的句子片段的嵌入可以作为该文档的提取摘要方面，并可能加速搜索，特别是当用户输入是一个句子片段时。这些片段嵌入不仅比传统的文本匹配系统产生更高质量的结果,也是问题的内在驱动的搜索方法。现代向量化表示挑战创建有效的文档嵌入,捕捉所有类型的文档,使其通过使用嵌入在文档级别进行搜索。
https://godweiyang.com/2019/04/20/NAACL19-URNNG/godweiyang.com
AI 科技评论按，本文作者韦阳，本文首发于知乎专栏自然语言处理与深度学习，AI 科技评论获其授权转载。
版权申明 作者：Murat Yazici 原文链接：http://www.ibmbigdatahub.com/b ... rning 翻译：星星 PPV课原创翻译文章，如需转载请微信留言获得授权，不得未经授权转载! 文本挖掘分析的是包含在自然语言文本中的数据。它可以帮助企业从文本型数据中获得具有潜在价值的商业洞察力，比如Word文档、邮件或Facebook、Twitter、LinkedIn等社交媒体上的帖子。对于在信息检索和自然语言处理等方面应用机器学习技术这
AI 开发者按，本文的作者是数据科学家 Maël Fabien。在过去的几个月里，他在个人博客上写了 100 多篇文章。这个内容量相当可观。他突然想到一个主意：训练一个能像他一样说话的语言生成模型。
本文的作者是数据科学家 Maël Fabien。在过去的几个月里，他在个人博客上写了 100 多篇文章。这个内容量相当可观。他突然想到一个主意：训练一个能像他一样说话的语言生成模型。
文本情感分析系统，使用Python作为开发语言，基于文本数据集，使用Word2vec对文本进行处理。通过支持向量机SVM算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的识别。并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。
数组基本操作可以归纳为增、删、改、查，需要留意的是哪些方法会对原数组产生影响，哪些方法不会
Neural Language Modeling by Jointly Learning Syntax and Lexicongodweiyang.com
Straight to the Tree：Constituency Parsing with Neural Syntactic Distancegodweiyang.com
NLP研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论与方法。本文整理了NLP领域常用的16个术语，希望可以帮助大家更好地理解这门学科。
一般是针对于标签而言，比如现在有猫：0，狗：1，人：2，船：3，车：4这五类，那么就有：
维基百科作为一个开放协同式的百科网站，是全世界最受欢迎的十大网站之一。目前，维基百科已经累积了超过上百万个词条。
Transformer架构在机器学习领域（尤其是NLP里）是一项热门研究，为我们带来了许多重要成果，比如：GPT-2、GPT-3等写稿机器人；第一代GPT及其性能更优越的“继任者”BERT模型，在众多语言理解任务中以前所未有的数据利用效率获得了最准确的结果，而且几乎不需要调整任何参数，也就是在过去花费一个月做的事情、现在只需要花费30分钟，还达到了更好的效果；以及AlphaStar等。
这道题是给一个词典和句子，词典中保存着词根，将句子中的所有继承词（在词根后面加字符）用对应词根替换掉。如果继承词有许多可以形成它的词根，则用最短的词根替换它。
TextBlob 是一款 Pythonic 的文本处理工具，用于处理文本数据，它提供了一个简单的 API，用于潜入常见的自然语言处理（NLP）任务，如词性标注、名词短语提取、情感分析、分类等
「论文地址：」A Span-based Linearization for Constituent Trees[1] 「代码地址：」https://github.com/AntNLP/span-linearization-parser[2] 「PPT地址：」https://godweiyang.com/2020/08/30/acl20-yangwei-parsing/ACL2020.pdf[3]
在自然语言处理（NLP）中，我们经常将词映射到包含数值的向量中，以便机器可以理解它。词嵌入是一种映射，允许具有相似含义的单词具有相似的表示。本文将介绍两种最先进的词嵌入方法，Word2Vec和FastText以及它们在Gensim中的实现。
Constituency Parsing with a Self-Attentive Encodergodweiyang.com
In-Order Transition-based Constituent Parsinggodweiyang.com
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你是一个
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在过去的几个月里，我在个人博客上写了100多篇文章。这是相当可观的内容量。我突然想到一个主意：
今天我们学习的是谷歌的同学 2018 年的论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，目前引用量超 3800 次。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。
原文链接： What's Going On in Neural Constituency Parsers? An Analysisgodweiyang.com 论文地址：What's Going On
条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。
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自然语言处理（NLP）是指对人类语言进行自动分析和表示的计算技术，这种计算技术由一系列理论驱动。NLP 研究从打孔纸带和批处理的时代就开始发展，那时分析一个句子需要多达 7 分钟的时间。到了现在谷歌等的时代，数百万网页可以在不到一秒钟内处理完成。NLP 使计算机能够执行大量自然语言相关的任务，如句子结构解析、、机器翻译和等。
自然语言处理（NLP）是指对人类语言进行自动分析和表示的计算技术，这种计算技术由一系列理论驱动。NLP 研究从打孔纸带和批处理的时代就开始发展，那时分析一个句子需要多达 7 分钟的时间。到了现在谷歌等的时代，数百万网页可以在不到一秒钟内处理完成。NLP 使计算机能够执行大量自然语言相关的任务，如句子结构解析、词性标注、机器翻译和对话系统等。
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。
对于大多数前端开发者来说JavaScript可谓是我们最熟悉的编程语言了，它十分强大可是有些语言特性却十分难以理解，例如闭包和this绑定等概念往往会让初学者摸不着头脑。网上有很多诸如《你看完这篇还不懂this绑定就来砍我》之类的文章来为大家传道解惑。可是在我看来这些文章大多流于表面，你读了很多可能还是会被面试官问倒。那么如何才能彻彻底底理解这些语言特性，从而在面试的时候立于不败之地呢？在我看来要想真的理解一样东西，最好的途径就是实现这样东西，这也是西方程序员非常喜欢说的learning by implementing。例如，你想更好地理解React，那么最好的办法就是你自己动手实现一个React。因此为了更好地理解JavaScript的语言特性，我就自己动手实现了一个叫做Simple的JavaScript语言解释器，这个解释器十分简单，它基于TypeScript实现了JavaScript语法的子集，主要包括下面这些功能：
前面章节初步学习数据的采集和一些快速的数据分析方法，如果需要更加深入去做数据分析，那么会使用到更加丰富的知识。自然语言处理（NLP）的其中一个方向就是文本处理。后面两章节将讲解基础的文本分类的知识点，学习完成入门知识点后将在实践中开始数据分析之旅。
想象一下，你在网上订购了一台咖啡机和一袋咖啡，咖啡机第二天到了，但咖啡在三天后才到。一次下单同时购买多个商品，最后却被拆分成多个订单包裹陆续收货，这样的情况不知道您是否遇见过。
在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中，Google AI团队新发布的BERT模型，交出了一份惊人的成绩单。
上周看到别的实验室学姐发来的研究生毕业要求。其中 Master Degree 的要求是 3 篇会议论文或者 1 篇杂志论文。对于目前的我来说，这个要求有点高，因为我的英文水平和韩文水平都很渣。最后决定还是用英文来写论文比较好。想要提升英文写作水平，这是个长久战，是个日积月累的过程。我选择在 Coursera 上报了这门课程来辅助学习，感兴趣的可以戳这：Academic English: Writing 专项课程
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