中文分句，乍一看是一个挺简单的工作，一般我们只要找到一个【。！？】这类的典型断句符断开就可以了吗。 对于简单的文本这个做法是已经可行了，然而当我处理小说文本时，发现了这种思路的漏洞：
中文分句，乍一看是一个挺简单的工作，一般我们只要找到一个【。！？】这类的典型断句符断开就可以了吗。 对于简单的文本这个做法是已经可行了（比如我看到这篇文章里有个简洁的实现方法
越来越多的小伙伴们加入到 AI 课程的字幕翻译队伍。在这些翻译同学中，有些是 AI 相关领域的学生或从业者，有些是纯粹的知识爱好者，很多同学并未上过英语翻译课程，未经受过专门的翻译技巧培训。
NLP 自然语言：指一种随着社会发展而自然演化的语言，即人们日常交流所使用的语言； 自然语言处理：通过技术手段，使用计算机对自然语言进行各种操作的一个学科； NLP研究的内容 词意消歧； 指代理解； 自动生成语言； 机器翻译； 人机对话系统； 文本含义识别； NLP处理 语料读入 网络 本地 分词 📷 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018-9-28 22:21 # @Author : Manu
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使用命令 pip install -r requirements.txt 进行安装。
韩梅梅 听说，上周AI界发生了一件大事？ 李雷 对，李开复、王小川、张一鸣组了一个AI Challenger全球AI挑战赛，吸引了65个国家，1万多AI界武林高手参与。 韩梅梅 来打架了？ 李雷 人家是竞技，不是打架。在视觉和翻译两大领域，分出人体骨骼关键点检测、图像中文描述、场景分类、英中机器文本翻译和英中机器同声传译五个赛道，展开激烈较量。 韩梅梅 听不懂。 李雷 ok，给你科普下，先来看一段热舞视频。 看透你，管你是哆啦A梦还是恐怖分子 人体骨骼关键点检测 人体骨骼关键点检测？乍一听，还以为和医学有关
由于人工智能的飞速发展，机器翻译水平正在大幅提升，并逐渐赶超人类，这已经是不争的事实。然而，同在机器翻译这个赛道里的各位“赛手”，谷歌、有道等传统翻译产品或公司，也正在上演着一场激烈的角逐和比拼。 人工智能翻译大赛 谷歌竟然连败两场？ 12月的一个早上，北京798软件园，一场机器翻译的pk赛正在进行。活动主办方品玩，是一家“有品好玩”的科技媒体。 这场人工智能翻译大赛的规则是三局两胜，第一局考验对话翻译，第二局考验识别能力，第三局是挑战图像翻译。 而三款同台竞技的翻译软件则是：Google翻译、有道翻译官和
本文介绍了神经网络翻译技术的基本原理、发展历程和主要应用。通过神经网络模型对大量语料进行训练，可以实现对句子进行分词、转换和翻译。目前，神经网络翻译技术已经广泛应用于各种场景，例如旅游、科技、新闻等领域。尽管神经网络翻译技术取得了显著的进展，但仍然存在一些问题，如领域适应、语料库建设和翻译质量等。
本文介绍了神经网络翻译和传统机器翻译的区别，以及目前机器翻译在领域适应、语料库、断句和语序等方面的技术革新。尽管机器翻译已经取得了很大的进步，但在某些情况下仍无法完全替代人类翻译，未来机器翻译的发展仍需与人类翻译者共同提高。
作为一个严重单线程的人类，上课给PPT拍照的时候，就完全记不住台上在讲什么。不给课件的老师，真让人头秃。
上一篇（R语言实现︱局部敏感哈希算法（LSH）解决文本机械相似性的问题（一，基本原理））讲解了LSH的基本原理，笔者在想这么牛气冲天的方法在R语言中能不能实现得了呢？
这里发现了一个很有意思的事情，当文字是中文时，上面的代码是可以实现环绕效果的，结果如下图：
关于自然语言处理重要的一个部分是文本摘要，文本摘要的提取涉及到分词、断句、文本权重问题；分词前文已述，断句通过正则表达式完成；文本权重又包括句子的tfidf权重、文本相似度权重和句子的位置权重；关于权重又涉及到归一化处理和权重的权值等等。总的来说提取的摘要质量要比之前的snownlp、sumy、goose直接拿来用效果要好一些。
（2）腾讯云控制台开通实时语音权限 https://console.cloud.tencent.com/asr
array_add() 如果给定的键不在数组中,会把给定的键值对加到数组中.否则则不加入 array_divide() 函数返回两个数组，一个包含原本数组的键，另一个包含原本数组的值。 array_dot() 函数把多维数组扁平化成一维数组，并用”.”符号表示深度 array_except() 从数组当中移除指定键值对 array_fetch() 函数返回包含被选择的嵌套元素的扁平化数组 array_first() 函数返回数组中第一个通过给定的测试为真的元素 array_last() 函数返回
众所周知，作为一名程序员，如何快速实现职业生涯的快速发展甚至弯道超车，很多时候就看您对英文资料的掌握，比如：各种技术文档，大牛博客，英文书籍，还有视频。
前面章节初步学习数据的采集和一些快速的数据分析方法，如果需要更加深入去做数据分析，那么会使用到更加丰富的知识。自然语言处理（NLP）的其中一个方向就是文本处理。后面两章节将讲解基础的文本分类的知识点，学习完成入门知识点后将在实践中开始数据分析之旅。
“噢我的上帝，比尔你再这样，我可要踢你的屁股了。” 如果你看过译制片，一定知道尴尬的翻译难免会让人出戏。 世界上有不同的文化，为了实现更好的沟通，学习对方的语言是个讨巧的捷径，但在面对强大的中文时，歪果仁也很是令咱们熏疼…… 把“美”字标记成两个“¥”： 📷 “奥”字被理解成了一个举刀向前的战士： 📷 “哭”字被非常写意地标记为一只流泪的狗…… 📷 图片来自@央视新闻 微博 人类理解中文尚且如此，机器就更“惨不忍睹”。当你满怀欣喜地下了新游戏，本想用“唠嗑药别停”这个昵称注册的时候却被告知不允许使用，因为包
哈哈，笑出猪叫！这个玩法利用了朋友圈发长图会显示中间局部的设定，搞笑之余也为朋友圈广告营销贡献了新思路。
在可预见的未来, 高考仍是最重要的也最有社会影响力的人才选拔机制. 很久没有关注, 最近得知高考自选科目中开始增加了编程一项(见如何评价2017浙江高考七选三科目中包含技术？). 虽然个人对编程是否应该进入高考仍有保留看法, 但至少全民(都应该可以)编程这一趋势已经很明显了. 这应该是中文编程兴起的另一个契机(前文中文编程兴起的必然性讨论了一些更技术性的原因).
本项目将演示如何通过小样本样本进行模型微调，快速且准确抽取快递单中的目的地、出发地、时间、打车费用等内容，形成结构化信息。辅助物流行业从业者进行有效信息的提取，从而降低客户填单的成本。
众所周知，斯坦福大学自然语言处理组出品了一系列NLP工具包，但是大多数都是用Java写得，对于Python用户不是很友好。几年前我曾基于斯坦福Java工具包和NLTK写过一个简单的中文分词接口：Python自然语言处理实践: 在NLTK中使用斯坦福中文分词器，不过用起来也不是很方便。深度学习自然语言处理时代，斯坦福大学自然语言处理组开发了一个纯Python版本的深度学习NLP工具包：Stanza - A Python NLP Library for Many Human Languages，前段时间，Stanza v1.0.0 版本正式发布，算是一个里程碑：
wordcloud是优秀的词云展示的第三方库，我们可以借助wordcloud轻松实现词云图。使用Wordcloud之前需要先了解它的以下几个特点：
大家知道，我们一直在探索在FreeSWITCH里实现ASR和TTS的各种方案。这一次，我们遇到了Bark。
商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地。本文帮助你一步步用Python做出自己的情感分析结果，难道你不想试试看？
项目连接：可以直接fork使用 Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】
注：本文选自人民邮电出版社出版的《PyTorch自然语言处理入门与实战》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。
text-stroke：宽度 颜色； 描边，加上兼容性前缀 text-stroke-width： 宽度 text-stroke-color： 颜色
在写完这篇文章的第一遍后，我发现并没有写出新意，很可能读者看到后，会和我当初一样，很快就忘了。我现在已经不是读者而是作者了，我想我可以做出一些改变，降低阅读门槛，加强理解记忆。
https://itunes.apple.com/cn/app/id1243368435
AI科技评论按：从 11 月初开始，google-research 就陆续开源了 BERT 的各个版本。google 此次开源的 BERT 是通过 tensorflow 高级 API—— tf.estimator 进行封装( wrapper )的。因此对于不同数据集的适配，只需要修改代码中的 processor 部分，就能进行代码的训练、交叉验证和测试。
1、输入数字可以通过input()函数实现，比较数字可以通过条件判断句子if实现，输出结果可以通过print()函数实现。
你可能会第一时间想到，用 split 按所有可能断句的标点符号分割就好了，比如下面的代码：
基于情感词典的文本情感分类 传统的基于情感词典的文本情感分类，是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟，如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇，如否定词语有“不”，积极词语有“喜欢”、“爱”，消极词语
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。
Stanford CoreNLP是使用Java开发的进行自然语言处理的工具。支持多种语言接口，Stanfordcorenlp是它的一个python接口。
单行文本： overflow: hidden; text-overflow:ellipsis; white-space: nowrap; 多行文本： display: -webkit-box; -webkit-box-orient: vertical; -webkit-line-clamp: 2; /*设置行数，第二行省略号*/ overflow: hidden; 文本溢出解决办法： .nowrap{white-space:nowrap;} /* 允许单词内断句，首先会尝试挪到下一行，看看下一行的宽度够不
采用领先国际的流式端到端语音语言一体化建模方法，融合百度自然语言处理技术，近场中文普通话识别准确率达98%
NLP之情感分析：基于python编程(jieba库)实现中文文本情感分析(得到的是情感评分)
因为高清大图放到网站上会严重拖慢加载速度，或是有的地方明确限制了图片大小，因此，为了完成工作，他们总是需要先把图片压缩，再上传。
信息抽取 （Information Extraction） 是把原始数据中包含的信息进行结构化处理，变成表格一样的组织形式。输入信息抽取系统的是原始数据，输出的是固定格式的信息点，即从原始数据当中抽取有用的信息。信息抽取的主要任务是将各种各样的信息点从原始数据中抽取出来。然后以统一的形式集成在一起，方便后序的检索和比较。由于能从自然语言中抽取出信息框架和用户感兴趣的事实信息，无论是在信息检索、问答系统还是在情感分析、文本挖掘中，信息抽取都有广泛应用。随着深度学习在自然语言处理领域的很多方向取得了巨大成功，循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)也被用于信息抽取研究领域，基于深度学习的信息抽取技术也应运而生。
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：
从11月初开始，Google Research就陆续开源了BERT的各个版本。Google此次开源的BERT是通过TensorFlow高级API—— tf.estimator进行封装(wrapper)的。因此对于不同数据集的适配，只需要修改代码中的processor部分，就能进行代码的训练、交叉验证和测试。
有时候断句还不是很精确，导致自动配音的时候会有些突兀。如果在断句不正确的情况下可以手动调整就更好了。
传统的基于情感词典的文本情感分类，是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟，如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇，如否定词语有“不”，积极词语有“喜欢”、“爱”，消极词语有“讨厌”、“恨”等，从而在大脑中形成一个基本的语料库。然后，我们再对输入的句子进行最直接的拆分，看看我们所记忆的词汇表中是否存在相应的词语，然后根据这个词语的类别来判断情感，比如“我喜欢数学”，“喜欢”这个词在我们所记忆的积极词汇表中，所以我们判断它具有积极的情感。
（本文同步发布于：http://www.52im.net/thread-1099-1-1.html）
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