中科院汉语分词系统是一个非常好用的分词工具,和结巴分词类似,但是比结巴分词功能更加强大,而且更加个性化。
在Anconda环境下使用pip install pynlpir安装的Pynlpir
【https://github.com/NLPIR-team/NLPIR/tree/master/License/license%20for%20a%20month/NLPIR-ICTCLAS%E5%88%86%E8%AF%8D%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%8E%88%E6%9D%83】
pynlpir.LicenseError:Your license appears to have expired. Try running “pynlpir update”。或者NLPIR Not valid license or your license expired!意思是授权过期,需要重新授权。解决办法如下:
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。
提问,查询关键词生成、答案类型确定、句法和语义分析。查询关键词生成,提问提取关键词,中心词关联扩展词。答案类型确定,确定提问类型。句法和语义分析,问题深层含义剖析。检索,搜索,根据查询关键词信息检索,返回句子或段落。答案抽取,分析和推理检索句子或段落,抽取提问一致实体,根据概率最大对候选答案排序。
注意,下面的路径是我个人下载文件的路径,详细参见https://github.com/Lynten/stanford-corenlp
本文谈一谈分词的那些事儿,从定义、难点到基本方法总结,文章最后推荐一些不错的实战利器。
关键词提取。pynlpir库实现关键词提取。
笔者寄语:与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包,简单易懂,分词是一个非常重要的步骤,可以通过一些字典,进行特定分词。大致分析步骤如下:
《自然语言处理实战入门》 第4课 :中文分词原理及相关组件简介的 主要内容 有如下三个部分:
1.from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
分词(word tokenization),也叫切词,即通过某种方式将句子中的各个词语识别并分离开来,使得文本从“字序列”的表示升级为“词序列”表示。分词技术不仅仅适用于中文,对于英文、日文、韩文等语言也同样适用。
最近在做一些nlp相关的项目,在涉及到Stanford CoreNLP工具包处理中文分词的时候,发现耗时问题很严重:
THULAC 四款python中中文分词的尝试。尝试的有:jieba、SnowNLP(MIT)、pynlpir(大数据搜索挖掘实验室(北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心))、th
原理 中文分词,即 Chinese Word Segmentation,即将一个汉字序列进行切分,得到一个个单独的词。表面上看,分词其实就是那么回事,但分词效果好不好对信息检索、实验结果还是有很大影响的,同时分词的背后其实是涉及各种各样的算法的。 中文分词与英文分词有很大的不同,对英文而言,一个单词就是一个词,而汉语是以字为基本的书写单位,词语之间没有明显的区分标记,需要人为切分。根据其特点,可以把分词算法分为四大类: 基于规则的分词方法 基于统计的分词方法 基于语义的分词方法 基于理解的分词方法 下面
好几天没有写关于自然语言处理方面的内容,实在抱歉,不过还是感谢大家支持。今天给大家分享一下关于中文自然语言处理的一些基础知识,希望能够帮你快点“入坑”。
无监督信息抽取较多都是使用哈工大的ltp作为底层框架。那么基于ltp其实有了非常多的小伙伴进行了尝试,笔者私自将其归纳为:
文本类型数据是数据挖掘分析中重要的一部分。以证券市场分析为例,与一般的“价、量、宏观经济数字......”等相比,以新闻为代表的文本类数据揭示了市场信息不同纬度,往往更加即时、更贴近市场。 今天就文本数据分析做简单的介绍。 1数据的获取 依旧以对证券市场分析为例,常用到的数据有“财经新闻、上市公司公告、股吧网友讨论等”。我们希望从这些数据源中能得到有价值的信息,可能是一段时间的新闻热点、可能是网友对不同事件的正负面情绪、或者其他一些。 第一步就是获取数据,新闻相关的有新浪财经、华尔街见闻等;上市公司公
这篇文章事实上整合了之前文章的相关介绍,同时添加一些其他的Python中文分词相关资源,甚至非Python的中文分词工具,仅供参考。
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。
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
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber 写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时间排序,从 1940 年开始讲起,到 60-80 年代,80-90 年代,
我们在处理很多数据分析任务时,不可避免地涉及到与文本内容相关的知识,这是属于文本挖掘(text mining)的内容,显然是NLP技术的范畴,基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认识。
同步发表于:本人所属公司博客<知盛数据集团西安研发中心技术博客> https://blog.csdn.net/Insightzen_xian/article/details/81168829
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】转载来自ty4z2008(GItHub)整理的机器学习&深度学习知识资料大全荟萃,包含各种论文、代码、视频、书籍、文章、数据等等。是学习机器学习和深度学习的必备品! ty4z2008前言:希望转载的朋友,你可以不用联系我.但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新.希望看到文章的朋友能够学到更多.此外:某些资料在中国访问需要梯子. 《Brief History of Machine Learning》 http://www.erogol.com
500篇干货解读人工智能新时代 本文主要目的是为了分享一些机器学习以及深度学习的资料供大家参考学习,整理了大约500份国内外优秀的材料文章,打破一些学习人工智能领域没头绪同学的学习禁锢,希望看到文章的朋友能够学到更多,此外:某些资料在中国访问需要梯子,希望在一定程度上能够帮助到大家,喜欢的朋友一定要点赞关注博主,转载别忘了保留原文链接哦~~~ 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adab
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1) 注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新 希望转载的朋友,你可以不用联系我.但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新.希望看到文章的朋友能够学到更多.此外:某些资料在中国访问需要梯子. 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、D
昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本。如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面几本英文书
CoreNLP 项目是Stanford开发的一套开源的NLP系统。包括tokenize, pos , parse 等功能,与SpaCy类似。SpaCy号称是目前最快的NLP系统, 并且提供现成的python接口,但不足之处就是目前还不支持中文处理, CoreNLP则包含了中文模型,可以直接用于处理中文, 但CoreNLP使用Java开发,python调用稍微麻烦一点。
前几天看了大快的举办的大数据论坛峰会的现场直播,惊喜的是hanlp2.0版本发布。Hanlp2.0版本将会支持任意多的语种,感觉还是挺好的!不过更多关于hanlp2.0的信息,可能还需要过一段时间才能看到,只能等一下了!下面分享一篇大神的文章,是关于在ubuntu下使用pycharm调用hanlp的实验。
自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个分支,使计算机能够像人类一样理解书面或口头语言。 在这个 AI 革命时代,NLP 具有多样化的应用。 在本教程中,我们将探讨 Java 中不同的 NLP 库,以及如何使用 Apache OpenNLP 和 Stanford CoreNLP 实现一些 NLP 任务。
(深入浅出Stanford NLP 基础篇) 本文主要介绍Stanford NLP工具的基本使用方法。
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件,做了中文翻译和注释,并制作成了GIF动图!视频和课件等资料的获取方式见文末。
Hanlp作为一款重要的分词工具,本月初的时候看到大快搜索发布了hanlp的1.7版本,新增了文本聚类、流水线分词等功能。关于hanlp1.7版本的新功能,后面有使用的到时候在给大家分享。本篇分享一个在python里调用hanlp分词包的过程文章,供需要的朋友参考学习交流!以下为文章内容:
本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用,文章内容分享自 gladosAI 的博客,本篇文章中提出了一个问题,hanlp分词影响了实验判断结果。为何会如此,不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章。
AI 科技评论按,近日,斯坦福大学发布了一款用于 NLP 的 Python 官方库,这个库可以适用于多种语言,其地址是:
作者:TurboNLP,腾讯 TEG 后台工程师 导语 NLP 任务(序列标注、分类、句子关系判断、生成式)训练时,通常使用机器学习框架 Pytorch 或 Tensorflow,在其之上定义模型以及自定义模型的数据预处理,这种方式很难做到模型沉淀、复用和共享,而对于模型上线同样也面临:上线难、延迟高、成本高等问题,TEG-AI 平台部-搜索业务中心从 2019 年底开始,前期经过大量调研,在 AllenNLP 基础上自研了推理及训练一体化工具 TurboNLP, 涵盖了训练框架 TurboNLP-
l HanLP不仅支持基础的汉字转拼音,还支持声母、韵母、音调、音标和输入法首字母首声母功能。
pyhanlp的github:https://github.com/hankcs/pyhanlp
注意,这里我并没有在pod template中配置container,因为官方说明中每个PodTemplate都有一个默认的container(叫jnlp)。建两个PodTemplate方便比较剖析。
hanlp拥有:中文分词、命名实体识别、摘要关键字、依存句法分析、简繁拼音转换、智能推荐。
Hanlp在离线环境下的安装我是没有尝试过的,分享SunJW_2017的这篇文章就是关于如何在离线环境下安装hanlp的。我们可以一起来学习一下!
近年来随着大数据、深度学习等技术的快速发展,加之与自然语言处理技术密切结合,语言智能获得了持续的续发展和突破,并越来越多地应用于各个行业。百度在自然语言处理技术方面,已有了十几年的技术累积和前瞻探索,并且不断将核心技术高效落地产业实践。
(深入浅出Stanford NLP 深入篇) 本文介绍与Stanford CoreNLP源码相关的内容。
StanfordNLP 结合了斯坦福团队参加 CoNLL 2018 Shared Task on Universal Dependency Parsing 使用的软件包,和 Stanford CoreNLP 软件的官方 Python 接口。StanfordNLP 不仅提供 CoreNLP 的功能,还包含一系列工具,可将文本字符串转换为句子和单词列表,生成单词的基本形式、词性和形态特征,以及适用于 70 余种语言中的句法结构。
pyhanlp是python版封装的的HanLP,项目地址:https://github.com/hankcs/pyhanlp
Pyhanlp分词与词性标注的相关内容记得此前是有分享过的。可能时间太久记不太清楚了。以下文章是分享自“baiziyu”所写(小部分内容有修改),供大家学习参考之用。
环境搭建比FNLP的简单,具体参考:https://github.com/hankcs/HanLP
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