自然语言处理(NLP) 是人工智能方向一个非常重要的研究领域。 自然语言处理在很多智能应用中扮演着非常重要的角色，例如：
【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。
我们使用标准WMT 2014英语-德语数据集进行了训练，该数据集包含大约450万个句子对。使用字节对的编码方法对句子进行编码，该编码具有大约37000个词的共享源-目标词汇表。对于英语-法语，我们使用了WMT 2014 英语-法语数据集，该数据集由36M个句子组成，并将词分成32000个词片(Word-piece)的词汇表。
"Attention is All You Need" 一文中提出的Transformer网络结构最近引起了很多人的关注。Transformer不仅能够明显地提升翻译质量，还为许多NLP任务提供了新的结构。虽然原文写得很清楚，但实际上大家普遍反映很难正确地实现。
大家如果对c, c++, java有所了解，那么就会知道作用域这个概念。所谓作用域就是变量在一个范围内起作用，一旦出了既定范围，那么它就会失效。c,c++,java用{表示作用域的起始，用}表示作用域的结束。内层作用域的变量会覆盖上一层作用域的变量。例如在上面代码中最外层定义了两个变量，分别是int类型的x，和char类型的y,在内层作用域又定义了一个bool类型的同名变量y，它会覆盖外面的char类型y，在内层作用域访问y时，我们访问的是类型为bool的y，但由于内层作用域没有定义x，因此访问x时，它对应外层作用域的x，因此我们的任务是识别作用域，同时解析出变量在不同作用域中对应的类型。
作者 | Dipanjan (DJ) Sarkar 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】在研究和处理自然语言处理的很多问题时，除了关注各种各样基础的数据，高级的深度学习模型、算法外，其实中间还涉及了很多处理技术，比如：词干提取、词形还原、句法分析、语义分析等，虽然不同的语言特征不同，但是这其中大部分步骤都是存在于大多数NLP领域任务中的。今天特别为大家准备了一篇包含NLP重要技术概念学习和实践的文章，希望无论是基础数据、技术理论还是代码实践大家都可
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
Spacy的github地址：https://github.com/explosion/spaCy
在文本自动理解的NLP任务中，命名实体识别(NER)是首要的任务。NER模型的作用是识别文本语料库中的命名实体例如人名、组织、位置、语言等。
Rasa 是最火的聊天机器人框架，是基于机器学习和自然语言处理技术开发的系统。Rasa 中文官方文档包括聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽，中文聊天机器人开发必备手册。
在这篇文章中，我们将构建一个基于LSTM的Seq2Seq模型，使用编码器-解码器架构进行机器翻译。
参与：蒋思源 本文是机器之心 GitHub 实现项目，我们根据谷歌的 Transformer 原论文与 Harvard NLP 所实现的代码学习构建了一个神经机器翻译系统。因此，我们希望各位读者也能根据这篇文章了解 Transformer 的架构，并动手实现一个神经机器翻译系统。 自去年 6 月份「Attention is All You Need」发表以来，Transformer 受到越来越多的关注。它除了能显著提升翻译质量，同时还为很多 NLP 任务提供了新的架构。这篇论文放弃了传统基于 RNN 或
相关 Jupyter Notebook 地址：https://github.com/huggingface/100-times-faster-nlp
针对梯度提升树模型对文本特征进行特征工程，我们需要充分挖掘Label编码丢失的信息，例如上面的名字特征，内部存在非常强的规律，Mr等信息，这些信息反映了性别相关的信息，如果直接进行Label编码就会丢失此类信息，所以我们可以通过文本技巧对其进行挖掘。在本文中，我们对现在常用的文本特征进行汇总。在上篇中介绍过的此处不在赘述。
命名实体识别（NER）是一种自然语言处理技术，用于在给定的文本内容中提取适当的实体，并将提取的实体分类到预定义的类别下。简单来说，NER 是一种用于从给定文本中提取诸如人名、地名、公司名称等实体的技术。在信息检索方面，NER 有其自身的重要性。
spaCy是Python和Cython中的高级自然语言处理库，它建立在最新的研究基础之上，从一开始就设计用于实际产品。spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量，目前支持20多种语言的标记。它具有世界上速度最快的句法分析器，用于标签的卷积神经网络模型，解析和命名实体识别以及与深度学习整合。它是在MIT许可下发布的商业开源软件。 spaCy项目由@honnibal和@ines维护，虽然无法通过电子邮件提供个人支持。但开源者相信，如果公开分享，会让帮助更有价值，可以让更多人从中受益。（Github官方地址：
欢迎来到本篇文章！在这里，我们将探讨一个常见而重要的自然语言处理任务——文本分类。具体而言，我们将关注情感分析任务，即通过分析电影评论的情感来判断评论是正面的、负面的。
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。
Torchtext 是一个非常强有力的库，她可以帮助我们解决 文本的预处理问题。为了能够更好的利用这个工具，我们需要知道她可以做什么，不可以做什么，也要将每个API和其我们想要的做的事情联系起来。另外一个值得夸赞的一点是，Torchtext 不仅可以和 pytorch 一起用，还可以和其它深度学习框架(tf,mxnet,…)。
learn from https://www.kaggle.com/learn/natural-language-processing
本文简要介绍了如何使用spaCy和Python中的相关库进行自然语言处理(有时称为“文本分析”)。以及一些目前最新的相关应用。
以前版本的spaCy很难拓展。尤其是核心的Doc，Token和Span对象。他们没有直接实例化，所以创建一个有用的子类将涉及很多该死的抽象（想想FactoryFactoryConfigurationFactory类）。继承无法令人满意，因为它没有提供自定义组合的方法。我们希望让人们开发spaCy的扩展，并确保这些扩展可以同时使用。如果每个扩展都需要spaCy返回一个不同Doc子集，那就没办法实现它了。为了解决这个问题，我们引入了一个新的动态字段（dynamic field），允许在运行时添加新的特性，属性和
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。 为什么要写这篇文章？ 对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NLP问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NLP处理时遇到的各类状
在去年我们发布了用 Python 实现的基于神经网络的相互引用解析包（Neural coreference resolution package）之后，在社区中获得了惊人数量的反馈，许多人开始将该解析包用到各种各样的应用中，有一些应用场景甚至已经超出了我们原本设计的对话框用例（Dialog use-case）。
【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。
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spacy 是 Python 自然语言处理软件包，可以对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画，以及词嵌入向量的计算和可视化等。
如果你的代码是纯Python。如果你有一个很大的for循环，你只能使用它，而不能放入矩阵中，因为数据必须按顺序处理，那该怎么办？有没有办法加快Python本身的速度？
使用分词器对文章的词频进行统计，主要目的是实现如下图所示的词云功能，可以找到文章内的重点词汇。
spaCy 是一个是具有工业级强度的Python NLP工具包，完成了NLP领域的很多任务比如词性标注，命名实体识别，依存句法分析，归一化，停用词等等，支持Unix/Linux,macOS/os X和Windows操作系统，可以通过pip,conda方式安装。
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。
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。
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。
这一年，机器学习领域该关注什么？ 这部分以看到的两个 Quora 回答，最近读的一些东西来进行讨论。 What Are The Most Promising Areas Of Machine Lear
• 易用性和灵活性 • 全行业高接受度：Python无疑是业界最流行的数据科学语言 • 用于数据科学的Python库的数量优势 数据科学 文中提及了用于数据清理、数据操作、可视化、构建模型甚至模型部署(以及其他用途)的库。这是一个相当全面的列表，有助于你使用Python开启数据科学之旅。 用于不同数据科学任务的Python库 用于数据收集的Python库：
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。
授权转载自数据派THU ID：DatapiTHU 作者：Melanie Tosik 翻译：闵黎 校对：丁楠雅 Melanie Tosik目前就职于旅游搜索公司WayBlazer，她的工作内容是通过
自然语言处理（NLP）领域中的命名实体识别（NER）是一项关键任务，旨在从文本中提取具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构、日期等。这项技术在信息提取、问答系统、机器翻译等应用中扮演着重要角色。本文将深入探讨NER的定义、工作原理、应用场景，并提供一个基于Python和spaCy库的简单示例代码。
事实上，由于Python库种类很多，要跟上其发展速度非常困难。因此，本文介绍了24种涵盖端到端数据科学生命周期的Python库。
Melanie Tosik目前就职于旅游搜索公司WayBlazer，她的工作内容是通过自然语言请求来生产个性化旅游推荐路线。回顾她的学习历程，她为期望入门自然语言处理的初学者列出了一份学习资源清单。
数据库系统有一个核心部件，那就是SQL解释器。用过mySQL的同学都知道，我们需要写一系列由SQL语言组成的代码来驱动数据库的运行，由此它就必须要有一个SQL语言解释器来解读SQL代码，然后根据代码的意图来驱动数据库执行相应的操作，本节我们就完成一个简单的SQL解释器。
Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位。去年，我们曾发表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017，概述了当时业已证明最有帮助的Python库。今年，我们扩展了这个清单，增加了新的Python库，并重新审视了去年已经讨论过的 Python 库，重点关注了这一年来的更新。
Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位。去年，我们曾发表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017，概述了当时业已证明最有帮助的Python库。今年，我们扩展了这个清单，增加了新的 Python 库，并重新审视了去年已经讨论过的 Python 库，重点关注了这一年来的更新。
有时，你需要对预先训练的模型进行微调，以添加新标签或纠正某些特定错误。这可能会出现“灾难性遗忘”的问题。而伪排练是一个很好的解决方案：使用原始模型标签实例，并通过微调更新进行混合。 当你优化连续两次的学习问题可能会出现灾难性遗忘问题，第一个问题的权重被用来作为第二个问题权重的初始化的一部分。很多工作已经进入设计对初始化不那么敏感的优化算法。理想情况下，我们的优化做到最好，无论权重如何初始化，都会为给定的问题找到最优解。但显然我们还没有达到我们的目标。这意味着如果你连续优化两个问题，灾难性遗忘很可能发生。 这
$ pip list Package Version ---------------------- ------------- aniso8601 2.0.0 asn1crypto 0.23.0 astroid 1.6.2 attrs 17.2.0 Automat 0.6.0 awscli 1.14.14 bcrypt 3.1.4 beautifulsoup4 4.6.0 bleach 1.5.0 boto 2.48.0 boto3 1.5.8 botocore 1.8.22 bs4 0.0.1 bz2file 0.98 certifi 2017.7.27.1 cffi 1.11.0 chardet 3.0.4 click 6.7 colorama 0.3.9 constantly 15.1.0 coreapi 2.3.3 coreschema 0.0.4 cryptography 2.0.3 cssselect 1.0.1 cycler 0.10.0 cymem 1.31.2 cypari 2.2.0 Cython 0.28.2 cytoolz 0.8.2 de-core-news-sm 2.0.0 decorator 4.1.2 dill 0.2.7.1 Django 1.11.5 django-redis 4.8.0 django-rest-swagger 2.1.2 djangorestframework 3.7.3 docutils 0.14 dpath 1.4.2 en-blade-model-sm 2.0.0 en-core-web-lg 2.0.0 en-core-web-md 2.0.0 en-core-web-sm 2.0.0 entrypoints 0.2.3 es-core-news-sm 2.0.0 fabric 2.0.1 Fabric3 1.14.post1 fasttext 0.8.3 flasgger 0.8.3 Flask 1.0.2 Flask-RESTful 0.3.6 flask-swagger 0.2.13 fr-core-news-md 2.0.0 fr-core-news-sm 2.0.0 ftfy 4.4.3 future 0.16.0 FXrays 1.3.3 gensim 3.0.0 h5py 2.7.1 html5lib 0.9999999 hyperlink 17.3.1 idna 2.6 incremental 17.5.0 invoke 1.0.0 ipykernel 4.6.1 ipython 6.2.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.0.1
PyTorch-NLP 是用于自然语言处理的开源 Python 库，它构建于最新的研究之上，可以帮助开发者快速开发原型。PyTorch 带有预训练嵌入（pre-trained embeddings）、采样器、数据集加载器、神经网络模型和文本编码器。
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