在中国的有一些餐馆,菜单上不仅有个中文名,还有英文名,有很专业的翻译,也有让人笑Cry的翻译。配上几张图感受一下。
经过了2个多月的改进,终于深蓝词库转换2.0版正式与大家见面了。在1.9版本中增加了对Rime拼音输入法的支持,也得到了网友的反馈,所以在2.0版本中增加了几个新功能:
四大模块上新:风格化的「文本续写」、知词懂句的「超级网典」、可解释的「智能纠错」、博古通英的「文本润色」。 近日,腾讯 AI Lab 将智能创作助手文涌(Effidit)更新到了2.0版本(effidit.qq.com),帮助写作者更好地应对上述难题。新版本除了优化第一版[1,2]已有的功能之外,还带来了风格化文本续写、英文句子改写与扩写、现代文和文言文互译、词语推荐、跨语言例句推荐(中英)、可解释的英文纠错等新功能。 新版文涌包含「文本补全」、「智能纠错」、「文本润色」、「超级网典」四个模块,其中「文本补
NLP专栏简介:数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等
这是一个基于哈工大同义词词林扩展版的单词相似度计算方法的python实现,参考论文如下:
编译型和解释型的定义是对立存在的,但也可以在一个语言中同时存在。比如 java 语言同时兼有编译型和解释型特点。整个流程如下:
Eudic欧路词典 for Mac是特别针对Mac苹果系统优化英文词典软件,支持Mdx扩展词库,为您提供英语翻译、每日英语听力、英语入门听力发音、VOA听力、CNN听力、四六级等英语听力资源。欧路词典Mac版完全依据苹果风格和使用习惯进行精心设计,并且提供了强大的功能。
配置文件位置: ${ES_HOME}/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml
五一假期之后毕业论文终于算是暂时告一段落,重新投入到学习和阅读文献当中,但对我这种处于“开荒期”气象菜鸟来说,专业英语乃至中文的专业大气科学词汇可以说是十分头疼了。每次信心满满的开始读文章,尤其是读英文文献,几个回合下来,具体内容还没理透,生词倒是多了一大堆。倘若是搜索引擎能搜到还算好,搜不到就真的直接欲哭无泪了。
作者:容哲 假设分析的对象是iphone5s的手机评论。从京东、亚马逊或者中关村都可以找到这款手机的评论。大致都如图所示。 情感分析(Sentiment Analysis) 第一步,就是确定一个词
在中文文本中,由于词与词之间没有明显的界限符,如英文中的空格,因此分词是中文自然语言处理的一个基础且重要的步骤。分词的准确性直接影响到后续的语言处理任务,如词性标注、句法分析等。在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界,唯独词没有一个形式上的分界符。分词过程就是找到这样分界符的过程。
Jieba库分词原理是利用一个中文词库,将待分词内容与分词词库进行比对,通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组。除了分词,jieba库还提供增加自定义中文单词的功能。
最近,在GitHub上,有人收罗了一份资源,汇集了40个关于中文NLP词库,涵盖了各个方面。
最近在做中文词向量相关工作,其中看了一些中文词向量的相关论文,在这篇文章,将把近几年的中文词向量进展及其模型结构加以简述,大概要写3-4篇综述,每篇包含2-3篇论文。
本文主要介绍四个分词插件(ICTCLAS、IKAnalyzer、Ansj、Jcseg)和一种自己写算法实现的方式,以及一些词库的推荐。
CBOW之所以叫连续词袋模型,是因为在每个窗口内它也不考虑词序信息,因为它是直接把上下文的词向量相加了,自然就损失了词序信息。CBOW抛弃了词序信息,指的就是在每个窗口内部上下文直接相加而没有考虑词序。
感谢阅读「美图数据技术团队」的第 20 篇原创文章,关注我们持续获取美图最新数据技术动态。
之前我们通过程序整理过一份 Python 及编程相关的英语高频词汇表:我们用程序整理出了一份Python英语高频词汇表,拿走不谢!(回复 单词 查看代码及单词本),希望能给同时学习编程和英语的同学一点帮助。
首先,我们知道倒排索引的原理,我们需要构建一个单词词典,但是这个词典里面的数据怎么来呢?我们需要对输入的东西进行分词。这个ES已经考虑过了,所以它内置了一些分词器,但是中国文化,博大精深,有时候自己断句都会有误差,所以我们会用一些国人的插件进行中文分词。这篇文章的重点也就是介绍ES分词原理、内置分词和中文分词。
从 2000 年开始学习和使用 Mathematica,《Mathematica 演示项目笔记》作者,发表Wolfram Demonstrations Projects 50 余篇。
起初我并不在意这点,和大多数人一样,以为能写得一手代码,足够应付工作就行,英文好不好并不重要。
PerfDog是由WeTest腾讯质量开放平台发行的移动全平台iOS/Android性能测试工具,能快速定位分析性能问题,提升APP应用及游戏性能和品质,手机无需ROOT/越狱,手机硬件、游戏及应用无需做任何更改,极简化即插即用。
小程序体验师:佟垚 最近四、六级报名又开始了,不知道你是否又回忆起,被英语支配的恐惧岁月…… 背单词太枯燥?听力太难?口语很烂?很多时候,学不好英语只是因为你缺少好的方法。 本期,知晓程序(微信号 zxcx0101)就从学英语的不同角度,精选出同类中最好用的英语小程序,全方位助力你的英语学习。 还不知道如何使用小程序?点击这里,手把手教你用! 1. 懒虫背单词 怎么才能拥有丰富的单词储备?似乎只能老老实实记单词了。但是你有没有想过,背单词也能智慧偷懒? 高效学习,智慧偷懒。 「懒虫背单词」摒弃传统的拼读记
原文地址:https://github.com/fighting41love/funNLP
11月23日,《牛津英文词典》宣布选择放弃“2020年度词汇”的评选,将2020年形容为“无法用一个单词妥帖概括的一年”。
本文对清华大学、华为诺亚方舟合作的论文《Multi-channel Reverse Dictionary Model》进行解读。该论文已经被AAAI-20录用。
机器之心整理 参与:蒋思源 机器之心曾采访过语知科技的董强先生,在那一篇文章中,我们详细讨论了基于知网知识库的 NLP 解决方案。虽然我们已经了解了这种方法的潜力,但只有真正实现了调用过程,并明确体会到知网知识库的强大之处,我们才真正对这种方法有一个直观的理解。 基于知网(HowNet)知识库的方法在实践和研究中确实大大提升了 NLP 的性能。在最近的 ACL 2017 会议中,清华大学牛艺霖、谢若冰、刘知远和孙茂松等人发表了一篇名为《Improved Word Representation Learnin
为什么要分词呢,当大数据处理中要提取语句的特征值,进行向量计算。所有我们要用开源分词工具把语句中的关键词提取出来。
很早之前就接触过python,也玩过python许多有趣的东西,比如用pygame做一个飞机大战的游戏啊、用turtle模块简单绘图啊、使用python链接mysql做crud、用python运行R语言脚本、简单爬虫等等,不过现在应该都快忘了。^_^
导读:随着自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术日趋成熟,实现中文分词的工具也越来越多。中文分词技术作为中文自然语言处理的第一项核心技术,是众多上层任务的首要基础工作,同时在日常的工作中起着基础性的作用。本文将讲解如何在Python环境下调用HanLP包进行分词,并结合Python语言简约的特性,实现一行代码完成中文分词。
在数学中,字典或词典顺序(也称为词汇顺序,字典顺序,字母顺序或词典顺序)是基于字母顺序排列的单词按字母顺序排列的方法
词干提取是英文语料预处理的一个步骤(中文并不需要),而语料预处理是 NLP 的第一步,下面这张图将让大家知道词干提取在这个知识结构中的位置。
HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包,由大快搜索主导并完全开源,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。
我最近的一个项目中需要大量查询一个词的相似词,而无论是英文的WordNet,还是中文的同义词词林,都覆盖面太窄,我决定借助训练好的Word2Vec模型,使用gensim库,调用它经典的.most_similar()函数来进行相似词查询。而由于程序中需要大量查询相似词,所以就需要大量调用.most_similar()函数,而这,就成为了整个程序的瓶颈,因为:
作为一个平时就很辛苦的科研er,本着能用工具解决的问题绝对不花苦力的原则,收集了很多科研利器,现在分享给大家,相信大家看完以后科研效率都能够得到质的提升!
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。
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 中文分词:jieba库的使用 ---- Python 中文分词:jieba库的使用 1.jieba库的安装 2.常用函数方法 3.jieba库的应用:文本词频统计 3.1 《The Old Man And the Sea》英文词频统计 3.2 《水浒传》人物出场统计 ---- 1.jieba库的安装
深度学习(深度神经网络)作为机器学习的一个重要分支,持续推动了很多领域的研究和应用取得新的进展,其中包括文本处理领域的情感分类问题。由于可以对文本进行更有效的编码及表达,基于深度学习的情感分类对比传统的浅层机器学习和统计学方法,可以取得更高的分类准确率。当前,情感分析在互联网业务中已经具有比较广泛的应用场景,成为了一个重要的业务支持能力。本文结合腾讯鹅漫U品业务在中文文本情感分类上的应用和实践经验,与读者一起学习及探讨。
深度学习(深度神经网络)作为机器学习的一个重要分支,持续推动了很多领域的研究和应用取得新的进展,其中包括文本处理领域的情感分类问题。由于可以对文本进行更有效的编码及表达,基于深度学习的情感分类对比传统的浅层机器学习和统计学方法,可以取得更高的分类准确率。当前,情感分析在互联网业务中已经具有比较广泛的应用场景,成为了一个重要的业务支持能力。本文结合腾讯鹅漫U品业务在中文文本情感分类上的应用和实践经验,与读者一起学习及探讨。 一、 文本情感分析的发展与挑战 1. 情感分析的发展 情感分析(Sentiment
答案是——“文本处理”。上面三个场景通过处理海量文本,完成了三个不同的任务:聚类、分类和机器翻译。
导语 PerfDog是由WeTest腾讯质量开放平台发行的移动全平台iOS/Android性能测试工具,能快速定位分析性能问题,提升APP应用及游戏性能和品质,手机无需ROOT/越狱,手机硬件、游戏及应用无需做任何更改,极简化即插即用。 五一假期刚刚过去,PerfDog 新版本又双叒叕来啦!这次更新带来了大家一直心心念念的中文版本,萌新们再也不用捧着英文词典一头雾水地使用PerfDog进行性能测试了,新版本的Web平台还支持了手机版与所有主流浏览器。 更新内容速览 【新增】首发中文版本,优
原文链接:https://github.com/fighting41love/funNLP
6、自动词性标注:基于词库+(统计歧义去除计划),目前效果不是很理想,对词性标注结果要求较高的应用不建议使用。
我们知道在做SEO过程中,写内容是一个非常重要的事情,同时做页面标题优化也是重中之重,这就要求我们利用最简短的文字去覆盖更多的相关关键词,为此,在SEO进阶的道路上,特别是对于百度而言,我们认为你可能有必要去研究一下百度分词算法的相关策略,因此,我们推荐下面这篇相对早期的文章,供大家拓展思维:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云