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中文NLP笔记:12 中文情感分析

图片发自简书App 中文情感分析 什么是情感分析   即分析主体对某一客体的主观喜恶和评价   由两个方面来衡量   情感倾向方向   情感倾向度 情感分析的方法主要分为两类  ...这样效果会比通用情感词典更好;   也可以通过人工标注大量电影评论来构建分类器   也可以通过聚合篇章中所有的句子的情感倾向来计算得出   句子级   大多通过计算句子里包含的所有情感词的值来得到 中文情感分析的一些难点...  句子是由词语根据一定规则构成的,应该把词语的依存关系纳入到情感的计算过程中去   不同的依存关系,进行情感计算是不一样的 ---- 学习资料: 《中文自然语言处理入门实战》

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NLP笔记:中文分词工具简介

引言 在NLP任务当中,我们第一步要处理的问题,往往是分词问题。 不同于英文等语言中天然的以空格为分隔的分词方式,中文的分词本身就需要针对语意进行理解,这使得其分词便成为了一个复杂的问题。...当然,在一些中文nlp任务中,可以直接采用字级别的分词方式,即直接以单字作为输入单元,这样的方式可以绕过分词问题,而且其所需的词表也往往会大幅减小,事实上bert的中文模型也是基本依赖于字级别的分词处理方式...因此,更多的情况下,我们需要保留分词这一个步骤,而后基于分词的结果进行中文nlp任务的训练。 下面,我们就来介绍几种常用的中文分词工具。...更确切的说,他事实上包含了nlp在语意层面的各种轻量级的功能模型实现,包括命名实体识别(NER)、词性分析(POS)、语义角色标注(SRL)以及依存句法分析(DP)。...4. bert的中文分词处理方法 bert中文分词事实上算不上是一个真实的分词工具,但是由于他是bert中文模型的默认分词方法,因此,纵使其在分词效果的意义上性能并不好,但是它依然具有极其广泛的应用。

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资源 | 中文NLP资源库

乾明 编辑整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 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。...中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典。...词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、英文模拟中文发音、汪峰歌词生成器、职业名称词库、同义词库、反义词库。...否定词库、汽车品牌词库、汽车零件词库、连续英文切割、各种中文词向量、公司名字大全、古诗词库、IT词库、财经词库、成语词库。...地名词库、历史名人词库、诗词词库、医学词库、饮食词库、法律词库、汽车词库、动物词库、中文聊天语料、中文谣言数据。 ? 目前,这份资源在GitHub上已经超过了700星。

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中文NLP笔记:7. 基于HMM的中文分词

今天也继续来学一波nlp技术。 ?...基于 HMM 的中文分词器   在分词上,要做的是:已知 参数(ObservedSet、TransProbMatrix、EmitRobMatrix、InitStatus),求解状态值序列   解决这个问题的最有名的方法是...Viterbi 算法   一般流程为:   语料准备     爬取文本,用空格隔开   定义 HMM 中的状态,初始化概率,以及中文停顿词   将 HMM 模型封装为独立的类 HMM_Model...            pass         #模型分词预测         def lcut(self, sentence):             pass     继承 HMM_Model 类并实现中文分词器训练...、分词功能     init(),构造函数,定义了初始化变量     read_txt(),加载训练语料,读入文件为 txt,并且 UTF-8 编码,防止中文出现乱码     train(),根据单词生成观测序列和状态序列

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专栏 | 中文NLP难于英文?从语言学角度看中文NLP、NLU难在哪里

竹间智能专栏 作者:竹间智能自然语言与深度学习小组 长期以来,中文自然语言处理(NLP)的研究遭遇瓶颈,其中一个重要原因就是中文的语言学基本无法迁移到已有的成熟的深度学习模型中,这也是中文 NLP 难于英文的重要原因之一...而竹间智能在自然语言处理的研究中,结合深度学习、语言学和心理学等,通过 NLU 来弥补传统中文 NLP 在语言理解上的不足,取得了不错的成果。...在此和大家分享一些竹间智能在中文自然语言交互研究中的经验和思考。 本文结合语言学和 NLP 的几个基本任务,从理论上对中文 NLP 的特点进行说明,同时展望 NLU 在中文自然语言交互上的一些方向。...中文分词也是英文和中文 NLP 的一个基本不同,英文不需要分词,而中文需要进行分词,以便能够更好地进行后续 NLP 任务。当然,目前也有一些中文 NLP 技术,可以避开中文分词任务。 2....NLU 的出现也对中文 NLP 起到了重要的补足作用。

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PaddleNLP:工业级中文NLP开源工具集

为了适应全面丰富的NLP任务,方便更多开发者灵活插拔尝试多种网络结构,并且让应用最快速达到工业级效果,今年4月23日,百度正式开放了工业级中文NLP工具与预训练模型集——PaddleNLP(nlp.baidu.com...NLP技术方案。...除了保持技术先进,百度也不断关注开发者对NLP工具的具体需求,希望打造一个全面、易用、高效的开源NLP工具集,让NLP技术有更广泛的落地应用场景。...全面、灵活、高效,打造强大的PaddleNLP 全面:涵盖应用任务和基础网络,提供丰富任务类型 PaddleNLP基于十几年的技术积累,提供了全面丰富的中文处理任务,涵盖了文本分类、文本匹配、序列标注、...欢迎您了解更多百度NLP开源工具集能力: 百度NLP开源工具集主页地址: nlp.baidu.com/homepage/nlptools 百度NLP开源工具集GitHub地址: github.com/PaddlePaddle

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开源日报 0823 | NLP 民工的乐园:中文 NLP 资源库的终极指南

其中,NLP 民工的乐园是一个非常全面的中文 NLP 资源库,提供了丰富的语料库、词库、词法工具和预训练语言模型,适用于不同的 NLP 相关任务。...Poetry 是一个简化 Python 包和依赖管理的工具,可以帮助开发者管理和安装 Python 项目的依赖,提供了简化的项目格式和多种安装方法。...fighting41love/funNLP[1] Stars: 54.6k License: NOASSERTION NLP 民工的乐园是一个几乎最全的中文 NLP 资源库,收集了许多在 github...过程中需要使用到各种开源包的人非常有帮助,可以满足大家对不同方面 NLP 资源收集需求。...python-poetry/poetry[2] Stars: 26.2k License: MIT Poetry 是一个简化 Python 包和依赖管理的工具。

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BERT+Biaffine结构中文NLP地址要素解析

该评测包含2个子任务,分别是:中文地址要素解析、地址文本相关性。 地址要素解析是将地址文本拆分成独立语义的要素,并对这些要素进行类型识别的过程。地址文本相关性主要是衡量地址间的相似程度。...《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf 《深度学习入门:基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码 《深度学习:基于Keras的Python实践》PDF和代码 特征提取与图像处理(第二版...).pdf python就业班学习视频,从入门到实战项目 2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码 《21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF...pytorch》pdf+附书源码 PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》 【下载】豆瓣评分8.1,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》 《Python...及使用技巧速查(打印收藏) python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站 中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程 不断更新资源 深度学习、机器学习、数据分析、python

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Python NLP入门教程

目录[-] 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。...什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。...NLP library 其中自然语言工具包(NLTK)是最受欢迎的自然语言处理库(NLP),它是用Python编写的,而且背后有非常强大的社区支持。...NLTK也很容易上手,实际上,它是最简单的自然语言处理(NLP)库。 在这个NLP教程中,我们将使用Python NLTK库。...在此NLP教程中讨论的所有步骤都只是文本预处理。在以后的文章中,将会使用Python NLTK来实现文本分析。 我已经尽量使文章通俗易懂。希望能对你有所帮助。

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横扫13项中文NLP记录,中文字型深度学习模型Glyce问世!

[ 导读 ]香侬科技近期提出 Glyce,首次在深度学习的框架下使用中文字形信息(Glyph),横扫 13 项中文自然语言任务记录,其中包括:(1) 字级别语言模型 (2) 词级别语言模型 (3) 中文分词...然而当今中文自然语言处理的方法,大多是基于英文 NLP 的处理流程:以词或者字的 ID 为基准,每一个词或者字有一个对应的向量,并没有考虑汉语字形的信息。...文中提到这个模型非常符合中文的田字格模式,而田字格结构其实非常符合中文文字的书写顺序。 ?...Glyce中文词向量 由于中文的词都可以看成是由中文的字组成,Glyce 通过充分利用组成中文词中的汉字得到更加细粒度的词的语意信息。使用 Glyce 字向量的方式得到词中的对应字的表示。...(3)中文分词 ? 中文分词任务采用了 CTB6,PKU 和 Weibo 的数据集。

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中文NLP用什么?中文自然语言处理的完整机器处理流程

读完可能需要下面这首歌的时间 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。...虽然同为人类自然语言,但是由于英文和中文其语言自身的特点,导致中文和英文分词是有差别的。 很多读者在后台留言,提到了结巴分词,并要求我们出一些关于中文自然语言处理的内容。...宿永杰现就职于某知名互联网公司担任数据挖掘工程师,CSDN 博客专家,PC 端全栈开发工程师,擅长 Java 大数据开发、Python、SQL 数据分析挖掘等,参与过客户画像、客户识别以及自然语言处理等项目的开发...,目前致力于中文自然语言处理的研究。...中文和英文就有很大不同了。虽然基本组成单位也是词,但是中文文本是由连续的字序列构成,词与词之间是没有天然的分隔符,所以中文分词相对来说困难很多。

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