「原来以为语料已经匮乏了,大模型训练已经没有语料了,实际上不是的,数据还远远没有跑光」。
NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口,涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)、句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能。本文主要介绍NLTK(Natural language Toolkit)的几种语料库,以及内置模块下函数的基本操作,诸如双连词、停用词、词频统计、构造自己的语料库等等,这些都是非常实用的。
文本已成为最常见的表达形式之一。我们每天都要发送电子邮件、短信、推文、更新状态。因此,非结构化文本数据变得非常普遍,分析大量文本数据现在是了解人们的想法的关键方法。
📷 大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Karlijn Willems 编译团队 | 饶蓁蓁,Mirra,apple黄卓君 文本挖掘应用领域无比广泛,可以与电影台本、歌词、聊天记录等产生奇妙的化学反应,电影对白、歌词和聊天记录等文本中往往藏着各种有趣的故事。想要开始文本挖掘,但是使用的教程过于复杂 ?找不到一个合适的数据集?大数据文摘的这篇文章将会引导你学习8个技巧和诀窍,希望能够激励你开始文本挖掘的进程并且保持兴趣。 1、对文章产生好奇 在数据科学中,几乎做所有事情的
结巴分词使用 中文分词之结巴分词~~~附使用场景+demo(net) jieba分词、自定义词典提取高频词、词性标注及获取词的位置 jieba分词增加自定义词表 词性标注 [python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念 jieba分词词性标记含义 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) FudanNLP
推荐Github上一个很棒的中文自然语言处理相关资料的Awesome资源:Awesome-Chinese-NLP ,Github链接地址,点击文末"阅读原文"可直达:
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 中文微博情感分类语料库 "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt)
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt) 数据格式 文档的每一行代
原文链接:https://github.com/fighting41love/funNLP
自然语言处理是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科,研究如何通过机器学习等技术,让计算机学会处理人类语言、理解人类语言。
在自然语言处理(NLP)和信息检索领域中,文本向量化是一个重要的任务。文本向量化可以将文本数据转换为数值向量,以便于计算机进行处理和分析。Gensim是一个强大的Python库,专门用于处理文本数据和实现文本向量化。 本篇文章将带你入门使用Gensim库,介绍如何在Python中对文本进行向量化,并用其实现一些基本的文本相关任务。
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。
有什么问题请致邮:wujunchaoIU@outlook.com,我会第一时间为你解答
前两天教师节,人工智能头条的某个精神股东粉群里,大家纷纷向当年为我们启蒙、给我们带来快乐的老师们表达感激之情。
豆瓣评分高达8.6的国产剧《长安十二时辰》,终于在今晚迎来大结局——幕后BOSS究竟是谁?张小敬和李必命运如何,都一一揭开谜底。该剧改编自以“脑洞大”著称的作家马伯庸同名小说,悬疑反转的快节奏剧情,美轮美奂的长安城场景,唐朝韵味的妆法服装,刻画细致的人物角色,情节、灯光、道具、演技均比肩电影制作。
作者:Vikash Singh 编译:肖依月、吴双、钱天培 “当遇到一个文本处理问题时,如果你在第一时间想到了正则表达式,那么恭喜你,你的问题从一个变成了俩!“ 如果你曾参与过文本数据分析,正则表达式(Regex)对你来说一定不陌生。词库索引、关键词替换……正则表达式的强大功能使其成为了文本处理的必备工具。然而, 在处理大文本的情境下,正则表达式的低效率却常常让人抓耳挠腮。今天,文摘菌将为你介绍一款比正则表达式快数百倍的Python库——FlashText。 让人抓狂的数据清洗工作 即便是最简单的文本分析,
在中文文本挖掘预处理流程总结中,我们总结了中文文本挖掘的预处理流程,这里我们再对英文文本挖掘的预处理流程做一个总结。
python 舆情分析 nlp主题分析 (1) 待续: https://www.cnblogs.com/cycxtz/p/13663895.html
前言 自然语言处理(4)之中文文本挖掘流程详解(小白入门必读) 干货 | 自然语言处理(3)之词频-逆文本词频(TF-IDF)详解 干货 | 自然语言处理(2)之浅谈向量化与Hash-Trick 干货 | 自然语言处理(1)之聊一聊分词原理 干货 | 自然语言处理入门资料推荐 原文链接:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6756534.html 在中文文本挖掘预处理流程总结中,我们总结了中文文本挖掘的预处理流程,这里我们再对英文文本挖掘(English text mi
自然语言处理是什么?谁需要学习自然语言处理?自然语言处理在哪些地方应用?相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况,作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础,并介绍使用这些知识的应用和工具,以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性,其是一门多学科交叉的学科,初学者难以把握知识的广度和宽度,对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况,经过科学调研分析,选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍,然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析,最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
NLP(Natural Language Processing),自然语言处理,是一门融合了计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。 自然语言和编程语言对比 自然语言比编程语言的词汇量丰富 自然语言是非机构化的;编程语言是结构化的。结构化指的是信息具有明确的结构关系,比如编程语言中具有类和成员、数据库中的表和字段等,都可以通过明确的机制来进行读写。 自然语言存在大量的歧义,这些歧义根据语境的不同变现为特定的义项。 自然语言容错性高,编程语言中程序员必须保证拼写、语法绝对规范。 编程语言的变化缓慢温和
大家好,今天开始和大家分享,我在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)的一些学习经验和心得体会。
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科,它们的关系如下图所示。这门学科研究的是如何通过机器学习等技术,让计算机学会处理人类语言,乃至实现终极目标–理解人类语言或人工智能。
支持向量机(SVM)是一种机器学习方法,基于结构风险最小化原则,即通过少量样本数据,得到尽可能多的样本数据。支持向量机对线性问题进行处理,能解决非线性分类问题。本文介绍了R语言中的 SVM工具箱及其支持向量机(SVM)方法,并将其应用于文本情感分析领域,结果表明,该方法是有效的。在此基础上,对文本挖掘新闻语料进行情感分类和词云可视化,从视觉上对文本进行情感分析。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx Chinese NLP Toolkits 中文NLP工具 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) pylyp LTP的python封装 FudanNLP by 复旦 (Java) BaiduLac by 百度 Baidu's open-source lexi
简说Python助手 GPTs 体验地址:https://chat.openai.com/g/g-p2bM05cEq-jian-shuo-python
聊天机器人知识主要是自然语言处理。包括语言分析和理解、语言生成、机器学习、人机对话、信息检索、信息传输与信息存储、文本分类、自动文摘、数学方法、语言资源、系统评测。
语言技术平台(Language Technology Platform, LTP)是哈工大社会计算与信息检索研究中心(HIT-SCIR)历时多年研发的一整套高效、高精度的中文自然语言处理开源基础技术平台。该平台集词法分析(分词、词性标注、命名实体识别)、句法分析(依存句法分析)和语义分析(语义角色标注、语义依存分析)等多项自然语言处理技术于一体。
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。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/88643645
翻译自 Top 5 NLP Tools in Python for Text Analysis Applications 。
文章基于简单算法和人工判断,使用多阶段剔除法,构建了 中文金融情感词典CFSD(ChineseFinancialSentimentDictionary), 这个词典能帮到那些想用文本分析研究会计金融领域的中文文档的研究者。CFSD词典有1489个负面词,1108个正面词。并且简单讨论了CFSD词典的应用领域。
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
作为一名数据科学家,文本数据提出了一个独特的挑战:虽然金融、年龄和温度数据可以立即被注入线性回归,但词汇和语言本身对统计模型毫无意义。
作为数据科学家,快速处理海量数据是他们的必备技能。有时候,这包括大量的文本语料库。例如,假设要找出在 Panama Papers(https://en.wikipedia.org/wiki/Panama_Papers) 泄密事件中邮件的发送方和接收方,我们需要详细筛查1150万封文档!我们可以手工完成上述任务,人工阅读每一封邮件,读取每一份最后发给我们的邮件,或者我们可以借助Python的力量。毕竟,代码存在的一个至关重要的理由就是自动处理任务。
同行评审或论坛的最大问题是网站上大量可用信息。很多时候对与他们一直在搜索的内容无关的评论数量感到沮丧。以Reddit为例,主页上有很多帖子。所有的信息杂乱都很难跟踪。
来源:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html
机器能跟人类交流吗?能像人类一样理解文本吗?这是大家对人工智能最初的想象。如今,NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁。环顾周围的生活,我们随时可以享受到 NLP 技术带来的便利,语音识别、机器翻译、问答系统等等。
版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/83029140
近几年来,Python在数据科学界受到大量关注,我们在这里为数据科学界的科学家和工程师列举出了最顶尖的Python库。 因为这里提到的所有的库都是开源的,所以我们还备注了每个库的贡献资料数量、贡献者人数以及其他指数,可对每个Python库的受欢迎程度加以辅助说明。 机器学习 8)SciKit-Learn Scikits 是 SciPy Stack 的附加软件包,专为特定功能(如图像处理和辅助机器学习)而设计。在后者方面,其中最突出的一个是 scikit-learn。该软件包构建于 SciPy 之上,并
以下doc0-doc7是几个最简单的文档,我们可以称之为目标文档,本文就是分析doc_test(测试文档)与以上8个文档的相似度。
先以带有正向标签和负向标签的各1500条真实的中文酒店评论语料作为训练集用以训练分类器,剩余带有正向标 签和负向标签的各500条真实的中文酒店评论语料作为测试集测试不同分类算法、不同特征提取方法、不同维度的 准确度。
LTP 的全称为「Language Technology Platform」,是哈工大社会计算与信息检索研究中心(HIT-SCIR)历时多年研发的一整套高效、高精度的中文自然语言处理开源基础技术平台。
国庆长假的最后一天,鹿晗在微博上公开宣布和关晓彤的恋情。消息来得太突然,不仅粉丝圈里炸了,顺带连微博服务器也给炸了。在此心疼新浪运维工程师一秒,放个假都不能省心。 这条微博让粉丝们心情复杂,却让各路媒
原文链接:https://github.com/jinfagang/weibo_terminater 本文长度为2494字,阅读全文约需6分钟 本文为你解读刚刚更新的微博终结者计划。 weibo_terminator 微博终结者爬虫基本上准备就绪: 这次我们更新了以下功能: 增加了延时策略,每次爬取10个页面,暂停五分钟,这样依旧不能百分百保证账号不被ban,但是我们还有策略!! 现在我们同时使用十几个账号同时开爬了,weibo_scraper 会在一个账号被禁止之后自动切换到下一个账号!! 不需要设置
import nltk 直接获取语料库的所有文本:nltk.corpus.gutenberg.fileids()
人工智能头条早先发布的文章《用 Python 构建 NLP Pipeline,从思路到具体代码,这篇文章一次性都讲到了》,是基于英文来举例的。
众所周知,中文NLP领域缺乏高质量的中文语料。作者徐亮(实在智能算法专家) 创建了一个中文自然语言处理语料库项目:nlp_chinese_corpus ,初步贡献了几个已经预处理好的中文语料,包括维基、新闻和百科语料。希望大家一起为该项目贡献语料,感兴趣的同学可以直接关注该项目github地址,和作者直接联系,点击文末"阅读原文"直达github链接,可下载相关语料:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云