本文根据自己的学习过程以及查阅相关资料的理解，对自然语言基础技术之词性标注进行了相对全面的简绍，包括定义、目前的难点以及常见方法，还推荐了一大波 Python 实战利器，并且包括工具的用法。
本文根据自己的学习过程以及查阅相关资料的理解，对自然语言基础技术之词性标注进行了相对全面的简绍，包括定义、目前的难点以及常见方法，还推荐了一大波python实战利器，并且包括工具的用法。
上一篇jieba中文分词（一）分词与自定义字典已介绍了jieba中文分词安装，分词原理，分词方法，自定义字典，添加字典等多种常用分词方法。本篇将继续介绍jieba分词关键词提取、词性标注、及常见问题。
当我们提到数据科学时，我们经常想到的是针对数字的统计分析。但实际上，更为常见的是由机构所产生的大量非结构化文本数据，它们需要被量化和分析。其中的一些例子有社交网络评论，产品评价，电邮，采访稿。
机器能跟人类交流吗？能像人类一样理解文本吗？这是大家对人工智能最初的想象。如今，NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁。环顾周围的生活，我们随时可以享受到 NLP 技术带来的便利，语音识别、机器翻译、问答系统等等。
日耳曼语源是本族语源词汇简单多以自由词根出现，而拉丁与希腊语源是古典语源占49%,词汇复杂多以粘附词根存在，需借助词的词素构成来完成复杂单词的记忆。
本文将展示一个 Python 爬虫，其目标网站是『拉勾网』；题图是其运行的结果，这个爬虫通过指定『关键字』抓取所有相关职位的『任职要求』，过滤条件有『城市』、『月薪范围』。并通过百度的分词和词性标注服务（免费的），提取其中的关键字，这个爬虫有什么用？ 有那么一个问题模板，xx 语言 / 方向 xx 月薪需要掌握什么技能 对于这种问题，招聘网站上的信息大概是最为『公正客观』，所以这个爬虫的输出可以『公正客观』的作为求职者的技能树发展指南......个屁；如果全盘相信招聘网上写的，估计离凉凉就不远了。其上面
中科院计算所 NLPIR、哈工大 LTP、清华大学 THULAC 、斯坦福分词器、Hanlp 分词器、jieba 分词、IKAnalyzer 等
生成式句法分析指的是，生成一系列依存句法树，从它们中用特定算法挑出概率最大那一棵。句法分析中，生成模型的构建主要使用三类信息：词性信息、词汇信息和结构信息。前二类很好理解，而结构信息需要特殊语法标记，不做考虑。
词性标注是在给定句子中判定每个词的语法范畴，确定其词性并加以标注的过程，即把每个词标注其为名词、动词、形容词等。如：“黑客帝国是部很好看的电影”，对其词性标注的结果如下：“黑客帝国/其他专名，是/动词，部/量词，很/副词，好看/形容词，的/结构助词，电影/名词”。
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科，它们的关系如下图所示。这门学科研究的是如何通过机器学习等技术，让计算机学会处理人类语言，乃至实现终极目标–理解人类语言或人工智能。
fastHan 是基于 fastNLP 与 PyTorch 实现的中文自然语言处理工具，像 spacy 一样调用方便。其内核为基于 BERT 的联合模型，其在 13 个语料库中进行训练，可处理中文分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别四项任务。
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。
之前大家也肯定学过名字、动词、形容词、副词之间的差异，这些词类不是闲置的，而是对许多语言处理任务都有用的分类，正如我们将看到的，这些分类源于对文本中词的分布的简单的分析。
文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务，目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下：
文本纠错又称为拼写错误或者拼写检查，由于纯文本往往来源于手打或者OCR识别，很可能存在一些错误，因此此技术也是一大关键的文本预处理过程，一般存在两大纠错类型。
在自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）领域，“词”构成了语言的基础单位。与此同时，它们也是构建高级语义和语法结构的基石。在解决各种NLP问题，如机器翻译、情感分析、问答系统等方面，对“词”的全面了解不仅有助于我们设计更高效的算法，还能加深我们对语言本质的认识。
在自然语言处理领域，处理海量的文本文件最关键的是要把用户最关心的问题提取出来。而无论是对于长文本还是短文本，往往可以通过几个关键词窥探整个文本的主题思想。与此同时，不管是基于文本的推荐还是基于文本的搜索，对于文本关键词的依赖也很大，关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。因此，关键词提取在文本挖掘领域是一个很重要的部分。 关于文本的关键词提取方法分为有监督、半监督和无监督三种： 1 有监督的关键词抽取算法 它是建关键词抽取算法看作是二分类问题，判断文档中的词或者短语是或者不是关键词
本文根据自己的学习以及查阅相关资料的理解总结，简要的介绍一下自然语言处理(nlp)一些相关技术以及相关任务，nlp技术包括基础技术和应用技术。后续会抽空继续分专题完善这一个系列。限于作者水平有限，其中难免有错漏之处，欢迎读者斧正。
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。 6月腾讯云神图、语音识别、NLP、语音合成更新全新功能；语音识别优化了核心性能。 腾讯云神图·人体分析 人体关键点识别服务发布，可识别出图片中的人体，并输出14个关键点位置。 人体属性识别服务发布，可以识别图片中人体的年龄、性别、朝向、是否有包、着装等，可有效降低视频搜索成本。 人体分析官网demo已上线，用户可以在官网直观体验人体分析产品功能、效果。 语
目前常用的分词工具很多，包括盘古分词、Yaha分词、Jieba分词、清华THULAC等，现在项目使用的分词方法是结巴分词，本次来介绍一下。
一、Improve Chinese Word Embeddings by Exploiting Internal Structure
本文对清华大学、华为诺亚方舟合作的论文《Multi-channel Reverse Dictionary Model》进行解读。该论文已经被AAAI-20录用。
自然语言生成也是NLP中重要的一个方面，将来的计算机一定能够吟诗作对、写书画画，具有创造性，能够生成有创意的文化作品，让我们闭上眼一起来畅想一下美好的未来：在北京零下三十度的天气里，一层窗户玻璃之隔，好似天堂地狱之分，当此际，屋外滴水成冰，屋内温暖如春，你的机器姬望着屋外纷飞大雪，意兴大发，挥毫泼墨来幅浓墨重彩的中国风山水画，再即席赋诗一首题于其上，然后弹起了你心爱的土琵琶……..这该是怎样醉人的场景@^^@，到了那一天，很多三流诗人、作家、画家、书法家估计也得成为“供给侧改革”的牺牲品，时刻准备着下岗再就业。
将文本转换成一系列单词的过程，也称文本分析，在 ES 里称为 Analysis。 比如文本【JavaEdge 是最硬核的公众号】，分词结果是【JavaEdge、硬核、公众号】
过去几年，深度神经网络在模式识别中占绝对主流。它们在许多计算机视觉任务中完爆之前的顶尖算法。在语音识别上也有这个趋势了。而中文文本处理，以及中文自然语言处理上，似乎没有太厉害的成果？尤其是中文短文本处理的问题上，尚且没有太成功的应用于分布式条件下的深度处理模型？（大公司或许有，但没有开源）本文暂且梳理一下，尝试围绕深度学习和 短文本处理的方方面面就最简单的概念进行一次梳理，并且试图思考一个问题：
序列标注（Sequence labeling）是我们在解决NLP问题时经常遇到的基本问题之一。在序列标注中，我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。比如信息提取问题可以认为是一个序列标注问题，如提取出会议时间、地点等。
无论是初入 AI 行业的新人，还是想转行成为 AI 领域的技术工程师，都可以在本篇文章中，收获入门 NLP 和实战的相关知识。
所以我用 Python 抓取了美国、英国、台湾、中国香港、中国大陆四个地区，总共六千万的歌词，其中包括大陆600万的歌词，做了一些数据分析的工作，目的就是给你想要的答案。
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。在Python中一种是直接调用hanlp的接口pyhanlp.还有就是导入其基于Java的原始配置文件。
前几天在有个粉丝问了个问题，大概意思是这样的：基于Python代码，要求输出word文档中的关键词和词频，并且将关键词的词性也标注出来，最终输出一个Excel文件，一共3列，列名分别是关键词、词频和词性。
如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？ Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a giant raven perched at the treetop. Under the afternoon sun, the raven gleamed ma
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下： 3.12：【命名实体识别】 训练端到端的序列标注模型 3.13：【序列到序列学习】 无注意力机制的神经机器翻译 3.14：【序列到序列学习】 使用Scheduled Sampling改善翻译质量 3.15：【序列到序列学习】 带外部记忆机制的神经机器翻译 3.16：【序列到序列学习】 生成
NLP (Natural Langunge Possns,自然语言处理)是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向，它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，达到人与计算机之间进行有效通讯。所谓“自然”乃是寓意自然进化形成，是为了区分一些人造语言，类似C++、Java 等人为设计的语言。
其中两个词之前的弧表示这两个词有依存关系，弧上的标签为二者的关系，弧的始发点为父亲节点，箭头指向为孩子节点。比如The 和 fox 是冠词+名词（det）的名词短语。
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jieba是一个强大的中文分词工具，用于将中文文本切分成单个词语。它支持多种分词模式，包括精确模式、全模式、搜索引擎模式等，还可以通过用户自定义词典来增加新词。本文将从入门到精通地介绍jieba库的使用方法，带你掌握中文分词的基本概念和高级特性。
这里主要总结一下在python环境下进行自然语言处理的相关包和可能会出现的相关错误，目前接触的都比较Low,但是还是想要记录下来。
核心观点，AI是程序员跨环境执法好帮手。之前我了解一门语言。到用它做些什么需要一周，现在立刻马上。
jieba 分词我觉得是Python中文分词工具中最好用的一个工具包。想要入门自然语言处理，jieba分词有必要好好掌握一下，今天带大家入门一下jieba分词包。 首先简单介绍一下jieba分词的原理，jieba分词采用的是基于统计的分词方法，首先给定大量已经分好词的文本，利用机器学习的方法，学习分词规律，然后保存训练好的模型，从而实现对新的文本的分词。主要的统计模型有：N元文法模型N-gram，隐马尔可夫模型HMM，最大熵模型ME，条件随机场模型CRF等。 jieba分词包含三个主要的类，分别是jie
本文简要介绍了自然语言处理中极其重要的句法分析，并侧重对依存句法分析进行了重点总结，包括定义、重要概念、基本方法、性能评价、依存分析数据集，最后，分享了一些流行的工具以及工具实战例子。
唐朝诗人最喜欢的季节是春天，最钟意的动物是龙、马，最喜欢提及的地名是江南…… 这不够，他还要告诉你全唐诗中排名第一的“好基友”是哪两位；初唐、盛唐、中唐、晚唐各时期诗坛社交网络如何，分别产生了以谁为中心的“朋友圈”……程序员的文章发表后，引发不凡的阅读量与回应，同时有人文领域的研究者指出其不足之处。高呼“代码改变世界”操之过急，技术的进步带给人文社科领域巨大的推力却是不争的事实：跨界研究有益亦有趣。 全唐诗作数量“无名氏”排第四 2017年2月26日，“前进四先生”终于在自己的微信公众号“前进日志”上贴
人们是如何从大量文本资料中便捷得浏览和获取信息？答案你肯定会说通过关键字。仔细想想，我们人类是怎么提取关键词？我们从小就接触语言，语法，当听到或者看到一句话时，我们大脑自动会对这句话按规则分词（小学是不是做过断句的训练），还记得语文老师讲过，一句话中主语（名词），谓语（动词），宾语（名词）通常就是重点，这样我们大脑从小就会根据词性和语法对句中词进行打标签，训练分类器，随着我们接触到的语料越来越多，分类器也越来越准确（如果你是从事语言学的，那你的分类器就更准）。仅仅通过词性和语法，会在长文本中出现一个问题，因为一篇文章中会出现很多主语，谓语，宾语，不可能所有的这些词都是关键词，这样我们大脑是怎么处理的，如果我们对一篇文章的背景和主题很熟悉的话，我们会很准确得从一篇文章中提取关键词，但当我们接触一篇比较陌生的文章，我们往往很难准确提取关键词。
【导语】此文是作者基于 Python 构建知识图谱的系列实践教程，具有一定创新性和实用性。文章前半部分内容先介绍哈工大 pytltp 工具，包括安装过程、中文分词、词性标注和实体识别的一些基本用法；后半部分内容讲解词性标注、实体识别、依存句法分析和语义角色标注及代码实现。
【新智元导读】本文作者邓侃认为，机器阅读其实就是自然文本的结构化，而文本摘要和机器翻译在2016年的进展，昭示了机器阅读即将取得的突破。 机器阅读将是深度学习的下一个重大进展 回顾2016年，深度学习在应用领域取得了三个重大进展。 1. Google DeepMind 的 AlphaGo，战胜了人类顶级围棋高手。 2. Google Translate 上线，达到了与人类媲美的精度。 3. Tesla 的 AutoPilot 投入使用，让自动导航成为大众使用的日常工具。 展望2017年，深度学习在应用领域将
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