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自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中备受关注的研究领域之一，它旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言文本。从智能助手到情感分析，NLP技术已经在各种领域中取得了巨大的成功。本文将带您深入探讨NLP的核心原理、常见任务以及如何使用Python和NLP库来实现这些任务。我们将从基础开始，逐步深入，帮助您了解NLP的奥秘。
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。
我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果。得益于PyTorch、Keras和TensorFlow等深度学习框架，实现最先进的体系结构变得非常容易。这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法，而只需要很少的概念知识和代码技能。简而言之，它们是数据科学社区的一座金矿!
中文主要有：NLTK，FoolNLTK，HanLP（java版本），pyhanlp（python版本），Ansj，THULAC，结巴分词，FNLP，哈工大LTP，中科院ICTCLAS分词，GATE，SnowNLP，东北大学NiuTrans，NLPIR，；
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。
本章知识点：中文分词，向量空间模型，TF-IDF方法，文本分类算法和评价指标 使用的算法：朴素的贝叶斯算法，KNN最近邻算法 python库：jieba分词，Scikit-Learning 本章目标：实现小型的文本分类系统 本章主要讲解文本分类的整体流程和相关算法
文本分类是NLP领域的较为容易的入门问题，本文记录文本分类任务的基本流程，大部分操作使用了torch和torchtext两个库。
NLTK、SpaCy与Hugging Face库作为Python自然语言处理（NLP）领域的三大主流工具，其理解和应用能力是面试官评价候选者NLP技术实力的重要标准。本篇博客将深入浅出地探讨Python NLP面试中与NLTK、SpaCy、Hugging Face库相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。
fastNLP是一款轻量级的自然语言处理（NLP）工具包，目标是快速实现NLP任务以及构建复杂模型。
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
在本文中，我列出了当今最常用的 NLP 库，并对其进行简要说明。它们在不同的用例中都有特定的优势和劣势，因此它们都可以作为专门从事 NLP 的优秀数据科学家备选方案。每个库的描述都是从它们的 GitHub 中提取的。
来源：Paperweekly 本文长度为2218字，建议阅读4分钟 本文为你介绍中文文本标注工具的构建方法，并提供多个开源文本标注工具。 项目地址: https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator 自然语言处理的大部分任务是监督学习问题。序列标注问题如中文分词、命名实体识别，分类问题如关系识别、情感分析、意图分析等，均需要标注数据进行模型训练。在深度学习大行其道的今天，基于深度学习的 NLP 模型更是数据饥渴。 最前沿的 NLP 技术往往首先针对英文语料
项目地址 | https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator 自然语言处理的大部分任务是监督学习问题。序列标注问题如中文分词、命名实体识别，分类问题如关系识
Prodigy是一种非常高效的机器教学工具，数据科学家可以在无需外部注释的情况下，为新功能创建端到端原型，并且可以顺利地进行生产。无论你是在进行实体识别、意图检测还是图像分类，Prodigy都可以帮助你更快地训练和评估你的模型。 注释通常是项目停滞的部分。有了Prodigy，你可以在吃早餐的时候生成一个想法，并在午餐之前就能为你的想法得到结果。一旦模型得到了训练，你就可以将其导出为一个版本化的Python包，从而使系统更容易地投入生产。 1. 打开并快速运行。你可以直接开箱使用Prodigy——你所需要的就
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的自然语言处理方法逐渐成为主流。本文将介绍深度学习算法在自然语言处理中的应用，并探讨其在不同任务中的优势和挑战。
翻译自 Top 5 NLP Tools in Python for Text Analysis Applications 。
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。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法，并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。这篇文章我们将继续巩固文本分类知识，主要讲解CNN实现中文文本分类的过程，并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。注意，本文以代码为主，文本分类叙述及算法原理推荐阅读前面的文章。基础性文章，希望对您喜欢~
论文题目：Graph Convolutional Networks for Text Classification 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1809.05679.pdf 论文代码：https://github.com/yao8839836/text_gcn 发表时间：AAAI 2019
本文介绍了利用Pytorch框架实现文本分类的关键知识点，包括使用如何处理Out of Vocabulary words，如何解决变长序列的训练问题，举出了具体实例。
它发表于2018年末，自那之后的一年，NLP和NLU(自然语言理解)领域有了较大的发展。
Python以其清晰简洁的语法、易用和可扩展性以及丰富庞大的库深受广大开发者喜爱。其内置的非常强大的机器学习代码库和数学库，使Python理所当然成为自然语言处理的开发利器。 那么使用Python进行
自然语言处理（Natuarl Language Processing, NLP），是人工智能领域的一个重要的方向。一般我们听到的文本分类、文本挖掘都属于NLP的范畴。
最初，是 Google 发布的原始 Tensorflow 代码，一堆堆参数，一行行代码，扑面而来。让人看着，就眼晕。
摘要：常用的文本分类方法有支持向量机、K-近邻算法和朴素贝叶斯。其中朴素贝叶斯具有容易实现，运行速度快的特点，被广泛使用。本文详细介绍了朴素贝叶斯的基本原理，讨论多项式模型（MM），实现了可运行的代码，并进行了一些数据测试。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了循环神经网络RNN的原理知识，并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。这篇文章作者将带领大家用Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法，并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。基础性文章，希望对您有所帮助！同时，如果文章中存在错误或不足之处，也欢迎与我探讨，作者也是初学者，非常希望您的交流能促进共同成长。感谢参考文献中基基伟老师、知乎老师们的文章，共勉~
在今天的数据驱动的世界中，在AI兴起的当下，信息检索和相似性搜索已经成为了许多领域的核心技术，包括但不限于各类AI应用、推荐系统、电子商务、社交媒体和生物信息学。这些领域的一个共同需求是能够快速、准确地找到与给定对象最相似的其他对象。为了满足这个需求，我们需要一个强大、灵活且高效的搜索引擎。这就是Elasticsearch和ElastiKNN的用武之地。
本文集仅为收录自己感兴趣、感觉不错的文章与资源，方便日后查找和阅读，所以排版可能会让人觉得乱。内容会不断更新与调整。文中涉及公众号的文章链接可以会失效，知道如何生成永久链接的小伙伴还望告知。
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
我致力于研究自然语言处理（NLP）领域相关问题。每个NLP问题都是一次独特的挑战，同时又反映出人类语言是多么复杂、美丽又绝妙。
今天来看看网红Attention的效果，来自ACL的论文Hierarchical Attention Networks for Document Classification
机器之心原创 机器之心编辑部 不久前，AAAI 2020 在美国纽约召开。大会官方公布了今年的论文收录信息：收到 8800 篇提交论文，评审了 7737 篇，接收 1591 篇，接收率 20.6%。为向读者们分享更多的优质内容、促进学术交流，机器之心策划了多期 AAAI 2020 论文线上分享。 在最新一期的 AAAI 2020 线上论文分享中，机器之心邀请了在亚马逊上海人工智能实验室做实习研究的金致静，通过线上分享的方式介绍他们入选 AAAI 2020 的研究论文《Is BERT Really Robus
Flair是一个基于PyTorch构建的NLP开发包，它在解决命名实体识别（NER）、语句标注（POS）、文本分类等NLP问题时达到了当前的顶尖水准。本文将介绍如何使用Flair构建定制的文本分类器。
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
【新智元导读】自然语言处理是AI的一个子领域，从人们日常沟通所用的非结构化文本信息中提取结构化数据，以便计算机理解。本文用通俗易懂的语言深入浅出的介绍了自然语言处理，并用Python实现了几个非常有趣的实例。
【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。
摘要：本篇从理论到实战重点分析了bert-as-service开源项目。首先讲了下学习bert-as-service的起因，因为实际业务中需要使用bert做线上化文本推理服务，所以经过调研选择bert-as-service开源项目；然后从理论的角度详解了bert-as-service，很纯粹的输入一条文本数据，返回对应的embedding表示。模型层面对比max pooling和average pooling分析了如何获得一个有效的embedding向量；工程方面重点从解耦bert和下游网络、提供快速的预测服务、降低线上服务内存占用以及高可用的服务方式分析如何提供高效的线上服务；最后实战了bert-as-service，从搭建服务到获取文本语句的embedding，再到最后获取微调模型的预测结果。希望对想要使用bert提供线上推理服务的小伙伴有帮助。
相关项目链接： Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】 Paddlenlp之UIE分类模型【以情感倾向分析新闻分类为例】含智能标注方案） 应用实践：分类模型大集成者[Pad
导读：Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。
Flair 0.4 版本集成了更多新模型、大量新语言、实验性多语言模型、超参数选择方法、BERT 嵌入和 ELMo 嵌入等。
"数据为王，使用相同机器学习算法，不同质量的数据能训练出不同效果的模型。本文将分享数据科学领域中经典的几个开源数据集。
机器学习作为一个领域，正以惊人的速度发展。Github 是全世界开发者都在关注的网站，最高质量的代码被定期发布在这里。
自然语言处理（NLP）是数据科学中最有趣的子领域之一，数据科学家越来越期望能够制定涉及利用非结构化文本数据的解决方案。尽管如此，许多应用数据科学家（来自STEM和社会科学背景）都缺乏NLP经验。
近年来，随着Internet的迅猛发展，网络信息和数据信息不断扩展，如何有效利用这一丰富的数据信息，己成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一。为了快速、准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息，文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需求。对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类问题是自然语言处理的一个基本问题，很多相关的研究都可以归结为分类问题。文本分类是指将文本按一定的规则归于一个或多个类别中的技术。近年来，许多统计的方法和机器学习的方法都应用到文本分类方面，如朴素贝叶斯方法(NB)、K-近邻方法（KNN)、支持向量机方法(SVM)等。
Flair 是 Zalando Research 开发的一款简单易用的 Python NLP 库，近日，Flair 0.4 版发布！
由于需要学习语音识别，期间接触了深度学习的算法。利用空闲时间，想用神经网络做一个文本分类的应用， 目的是从头到尾完成一次机器学习的应用，学习模型的优化方法，同时学会使用主流的深度学习框架（这里选择te
自然语言处理中一个很常见的操作就是文本分类，比如一组新闻文本，通过分类模型，将新闻文本分为政治、体育、军事、娱乐、财经等等几大类。那么分类第一步就是文本向量化，前一篇博客讲了一些，本文可以说是前文的实践版本。本文主要介绍一些常见的文本分类模型，说是介绍，其实主要以代码和结果为主，并不会详细的介绍每个算法的思想、原理、推导过程等，那样的话，估计可以写一个7、8篇的系列了，另外我也发现很多博客都是理论为主，代码非常少，给人的感觉就是这件事我弄明白了，但具体如何干不知道，讲的似乎很难、很神秘，没有相应代码，让人望而生畏。所以本文还是偏工程一些，阅读本文的同学希望已经有了这些文本分类算法的理论基础。先说说我用的数据，约20万短文本，包含8个大类，分别为：餐饮、交通、购物、娱乐、居家等，每个大类约25000条数据，文本平均20个字左右，最短的文本仅有2个字。如下面所示：
2018-11-15 by Liuqingwen | Tags: Android 翻译 | Hits
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