HanLP中的基于神经网络的高性能依存句法分析器参考的是14年Chen&Manning的论文(A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks),这里还有一个发在了Github的实现程序,其实现语言为Python。除此之外,你还可以参考ljj123zz 的CSDN 一篇博客:blog.csdn.net/ljj123zz/article/details/78834838
作者:nlp初学者小吴 (清华大学) 已获授权 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/565282216 编辑:深度学习自然语言处理 公众号 句法(Syntactic)分析是NLP的经典任务 Syntactic tasks: Word level Word level的句法分析任务有:形态分析、分词、序列标注 形态分析:Morphological analysis,指将一个词的词根(stem)和词缀(prefix & suffix)提取出来的任务 分词:Word segmentat
本来想通过python调用Java实现Hanlp的使用,参考文章:http://t.cn/RUrIF7z
deepnlp项目是基于Tensorflow平台的一个python版本的NLP套装, 目的在于将Tensorflow深度学习平台上的模块,结合 最新的一些算法,提供NLP基础模块的支持,并支持其他更加复杂的任务的拓展,如生成式文摘等等。 NLP 套装模块 分词 Word Segmentation/Tokenization 词性标注 Part-of-speech (POS) 命名实体识别 Named-entity-recognition(NER) 依存句法分析 Dependency Parsing (Pars
句法分析(Syntactic Parsing)是自然语言处理(NLP)中一个关键且不可或缺的任务。如果我们把自然语言看作一个庞大的建筑,那么句法分析就好比这座建筑的蓝图。正是因为有了这份蓝图,人们才能理解语言的结构,从而更准确地进行语义分析、情感分析或者机器翻译等高级任务。
最近在研究中文分词及自然语言相关的内容,关注到JAVA环境下的HanLP,HanLP是一个致力于向生产环境普及NLP技术的开源Java工具包,支持中文分词(N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注),命名实体识别(中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别),关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析)。
StanfordNLP是一个软件包组合,包括斯坦福团队在CoNLL 2018 的通用依存解析(Universal Dependency Parsing)共享任务上使用的软件包,以及斯坦福CoreNLP软件的官方Python接口。
本文记录自然语言基础技术之语义角色标注学习过程,包括定义、常见方法、例子、以及相关评测,最后推荐python实战利器,并且包括工具的用法。
自然语言处理是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。虽然语言只是人工智能的一部分(人工智能还包括计算机视觉等),但它是非常独特的一部分。这个星球上有许多生物拥有超过人类的视觉系统,但只有人类才拥有这么高级的语言。
NLP研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论与方法。本文整理了NLP领域常用的16个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科。
对此,传统的解决方案是采用基于转换的联合模型。但这些模型仍然具有不可避免的缺陷:特征工程和巨大的搜索空间。因此,本文提出一种基于图的统一模型来解决这些问题。
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。
pyltp 是 LTP 的 Python 封装,提供了分词,词性标注,命名实体识别,依存句法分析,语义角色标注的功能。
语言技术平台(Language Technology Platform, LTP)是哈工大社会计算与信息检索研究中心(HIT-SCIR)历时多年研发的一整套高效、高精度的中文自然语言处理开源基础技术平台。该平台集词法分析(分词、词性标注、命名实体识别)、句法分析(依存句法分析)和语义分析(语义角色标注、语义依存分析)等多项自然语言处理技术于一体。
哈工大语言云的官网有一篇名为《使用语言云分析微博用户饮食习惯》的文章,里面讲到了借助分词、词性标注和依存句法分析等NLP技术,可以从微博文本内容中提取出用户饮食习惯等数据。
原文链接: What's Going On in Neural Constituency Parsers? An Analysisgodweiyang.com 论文地址:What's Going On
LTP(Language Technology Platform)中文为语言技术平台,是哈工大社会计算与信息检索研究中心开发的一整套中文语言处理系统。
Recurrent Neural Network Grammarsgodweiyang.com
【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。
opinion extraction system,information retrieval system是如何通过syntactic parsing实现的?
句法结构分析又称短语结构分析(phrase structure parsing),也叫成分句法分析(constituent syntactic parsing),用于获取整个句子的句法结构;
In-Order Transition-based Constituent Parsinggodweiyang.com
由于最近在做一些无监督的关键词短语(实体)抽取工作,其实最大的背景还是没有标注好的实体识别训练数据;所以想到采用无监督的关键短语抽取算法折中去抽取一些实体,于是调研了一波关键短语抽取算法和工具。目前无监督关键短语抽取算法和关键词抽取算法差不多:主要是TFIDF,Textrank 等特征为候选短语的打分。然后抽取得分高的候选短语。
本文介绍了自然语言处理中成分句法分析,包括定义、基本任务、常见方法以及短语结构和依存结构的关系,最后,分享了一些流行的工具以及工具实战例子。
在依存句法分析中,句子中词与词之间存在一种二元不等价关系: 主从关系。在句子中,如果一个词修饰另一个词,则称修饰词为从属词(dependent),被修饰词成为支配词(head) ,两者之间的语法关系就是依存关系(dependency relation)。
词义消歧,句子、篇章语义理解基础,必须解决。语言都有大量多种含义词汇。词义消歧,可通过机器学习方法解决。词义消歧有监督机器学习分类算法,判断词义所属分类。词义消歧无监督机器学习聚类算法,把词义聚成多类,每一类一种含义。
语法分析(syntactic parsing )是自然语言处理中一个重要的任务,其目标是分析句子的语法结构并将其表示为容易理解的结构(通常是树形结构)。同时,语法分析也是所有工具性NLP任务中较为高级、较为复杂的一种任务。 通过掌握语法分析的原理、实现和应用,我们将在NLP工程师之路上跨越一道分水岭。 本章将会介绍短语结构树和依存句法树两种语法形式,并且着重介绍依存句法分析的原理和实现。
成分句法分析近年来取得了飞速的发展,特别是深度学习兴起之后,神经句法分析器的效果得到了巨大的提升。一般来说,句法分析器都可以分为编码模型和解码模型两个部分。编码模型用来获取句子中每个单词的上下文表示,随着表示学习的快速发展,编码模型也由最初的LSTM逐渐进化为了表示能力更强的Transformer (VaswaniSPUJGKP17)。而解码模型方面,也诞生了许多不同类型的解码算法,比如基于转移系统(transition-based)的解码算法(WatanabeS15, CrossH16, LiuZ17a),基于动态规划(chart-based)的解码算法(SternAK17, KleinK18)和基于序列到序列(sequence-to-sequence)的解码算法(BengioSCJLS18, Gomez-Rodriguez18)等等。
AAAI 是人工智能领域的顶级国际会议之一。今年的 AAAI 2020 是第 34届,于2月7日至12日在美国纽约举行。
本系列为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看。
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。
句法分析(syntactic parsing)是NLP中的关键技术之一,通过对输入的文本句子进行分析获取其句法结构。句法分析通常包括三种:
LTP 的全称为「Language Technology Platform」,是哈工大社会计算与信息检索研究中心(HIT-SCIR)历时多年研发的一整套高效、高精度的中文自然语言处理开源基础技术平台。
原文地址点这里!https://towardsdatascience.com/introduction-to-nlp-5bff2b2a7170 自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能的一个研究领域,它的主要关注点就是人和计算机之间对于自然语言的理解。NLP的终极目标就是能够让计算机对自然语言的理解能力和人一样。这些研究推动了很多项目,诸如虚拟助手,语音识别,情感分析,自动摘要,机器翻译等等一些内容。在本文中,你将学到自然语言处理的基础内容,探索它的技术,并了解前沿科技深度学习是如何对NLP起到助力作用的。
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。
Straight to the Tree:Constituency Parsing with Neural Syntactic Distancegodweiyang.com
Neural Language Modeling by Jointly Learning Syntax and Lexicongodweiyang.com
NLP(Natural Language Processing),自然语言处理,是一门融合了计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。 自然语言和编程语言对比 自然语言比编程语言的词汇量丰富 自然语言是非机构化的;编程语言是结构化的。结构化指的是信息具有明确的结构关系,比如编程语言中具有类和成员、数据库中的表和字段等,都可以通过明确的机制来进行读写。 自然语言存在大量的歧义,这些歧义根据语境的不同变现为特定的义项。 自然语言容错性高,编程语言中程序员必须保证拼写、语法绝对规范。 编程语言的变化缓慢温和
【新智元导读】Google Research今天宣布,世界准确度最高的自然语言解析器SyntaxNet开源。谷歌开源再进一步。据介绍,谷歌在该平台上训练的模型的语言理解准确率超过90%。近日,众多科技巨头人工智能相关平台开源步伐明显加快:谷歌和Facebook一直在领跑,马斯克的OpenAI欲打造一个完全公开的AI模型训练营,就连一直被批评“保守”的亚马逊也在尝试开源。这一股开源热潮背后,是人工智能研究者的福利,但同时也是一场激烈的数据和平台争夺战。 Google环境计算( Ambient computi
AI科技评论消息,日前,Google发布自然语言框架语义解析器SLING,它能以语义框架图(semantic frame graph)的形式,将自然语言文本直接解析为文本语义表示。这一系统避免了级联效应,另外还减少了不必要的计算开销。 详细消息AI科技评论编译整理如下: 直到最近,大多数实际的自然语言理解(NLU)系统都采用的是从词性标签和依存句法分析(dependency parsing)到计算输入文本的语义表示的分析。虽然这使得不同分析阶段易于模块化,但前期的错误会在后期和最终表示上产生层叠效应,中间阶
CoNLL 系列评测是自然语言处理领域影响力最大的技术评测,每年由 ACL 的计算自然语言学习会议(Conference on Computational Natural Language Learning,CoNLL)主办。在今年 CoNLL-2017 评测(http://universaldependencies.org/conll17/)上,哈工大社会计算与信息检索研究中心取得第四名的佳绩,这也是亚洲团队所取得的最好成绩。为此,AI 科技评论近日邀请到了哈尔滨工业大学计算机学院副教授车万翔博士做了一次
1. One Paper Neural Models for Sequence Chunking 链接: https://arxiv.org/abs/1701.04027 很多的 NLP 任务,比如浅层分析、slot filling、ner 等等都可以当成是序列标注任务,用经典的概率图模型、RNN 模型及其变种和两者的混合模型来处理,本文提出了用 seq2seq+pointer 的方法来解决这一经典问题,并且取得了不错的效果。关注序列标注的童鞋可以精读此文。本文工作来自IBM,被 AAAI2017 ac
本文简绍了pyltp的使用方法,它提供了一系列中文自然语言处理工具,用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。
PaLM: A Hybrid Parser and Language Model[1]
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。
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