原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
原文地址：https://github.com/fighting41love/funNLP
随着BERT、ERNIE、XLNet等预训练模型的流行，解决NLP问题时不用上预训练模型似乎总显得自己有点过时。但是这显然是不对的。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 算法+语料≈NLP 这是一个六千万词汇量的分类词库，从事NLP时间久了你会感觉到，算法无法解决所有问题，词库也非常重要。通常一个算法可以解决80%的问题，剩下的20%无论怎么调节优化，都是拆东墙补西墙。比如“区人保”被HMM人名识别模块误命中的例子，这个词让HMM来看，“区”作为姓氏，“人”“保”作为名字的二三字的确非常有可能，但是正常人都不会取这个名字。要是我把“人”“保”这两个字的
一直比较关注数据可视化这块，对于分词和词的可视化却始终不明就里，直到看到词云，当时惊为天人，不过词云的制作还是非常麻烦，直到2017年Python走近我的视野中，python可以说无所不能，急人之所急，无数奉献者奉献的无数package，踩在前人的肩膀上coding可以少走很多弯路。
Python 计算机视觉 SimpleCV—开源的计算机视觉框架，可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。使用Python编写，可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。 自然语言处理 NLTK —一个领先的平台，用来编写处理人类语言数据的Python程序 Pattern—Python可用的web挖掘模块，包括自然语言处理、机器学习等工具。 TextBlob—为普通自然语言处理任务提供一致的API，以NLTK和Pattern为基础，并和两者都能很好兼容。 jieba—中文断词工具。 Sno
很高兴的告诉大家，感谢GitHub上的h4x3rotab提供python版的搜狗用户词库备份bin格式的解析算法，感谢tmxkn1提供了C#版的实现，深蓝词库转换终于迎来了一个重大更新，能够支持搜狗用户词库的bin格式备份的导出了。再也不用受到搜狗输入法的钳制，可以自由切换到其他输入法了。搜狗bin词库只解析到了用户词条和词频，没有拼音，所以如果要导出其他拼音输入法，中间转换工具会根据词条的内容重新生成拼音。
我有 1tb 的一个大索引若干，要迁移到另外一个新集群去，有没有好办法？reindex好像会中断......
导语：工作中偶尔遇到需要对中文进行分词的情况，不要求非常高的精确度和语境符合度，仅是为了统计某些词出现的热度。本文提供了一种简单易行的中文分词方法。 工作中，偶尔会遇到需要进行中文分词统计的情况，但是并不需要做到高精度时，我们可以使用 trie 树，也就是 前缀树 来实现这个功能。 trie 树，可以叫前缀树，有时也称字典树，是字符串算法中比较常用的一种结构。关于 trie 树的概念及其扩展的其他更高效的数据结构，自行百度，这里不再占篇幅。 如果使用 trie 树来实现英文单词的查找，那么最终形成的结构，如
我们读一篇文章时，很容易感受到作者的情绪，作者是悲伤的，笔下的文字可能字字泣血，作者是快乐的，笔下的文字也会跳舞。
这个内容大体上是这样的，输入法语音识别想通过分析个性化词库来提高识别准确率，因此需要将词库文件传递给后端服务，并由服务端返回命中热词的信息给客户端。
今天要给大家在推荐 Github 上一个优质的中文 NLP 工具和资源集合项目——funNLP，已经获得了 5.3k Stars，1k+ Forks。
jieba是优秀的中文分词第三方库。由于中文文本之间每个汉字都是连续书写的，我们需要通过特定的手段来获得其中的每个单词，这种手段就叫分词。而jieba是Python计算生态中非常优秀的中文分词第三方库，需要通过安装来使用它。
敏感词过滤是随着互联网社区一起发展起来的一种阻止网络犯罪和网络暴力的技术手段，通过对可能存在犯罪或网络暴力的关键词进行有针对性的筛查和屏蔽，能够防患于未然，将后果严重的犯罪行为扼杀于萌芽之中。 随着各种社交论坛的日益火爆，敏感词过滤逐渐成为了非常重要的功能。那么在 Serverless 架构下，利用 Python 语言，敏感词过滤又有那些新的实现呢？我们能否用最简单的方法实现一个敏感词过滤的 API 呢？ 了解敏感过滤的几种方法 Replace 方法 如果说敏感词过滤，其实不如说是文本的替换，以Pytho
Elasticsearch 实战项目中势必会用到中文分词，而中文分词器的选型包含但不限于如下开源分词器：
单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包：引用了@ansj开发的ansj中文分词工具，基于中科院的ictclas中文分词算法，无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。
本文主要涉及的库有爬虫库requests、词频统计库collections、数据处理库numpy、结巴分词库jieba 、可视化库pyecharts等等。
在网络技术高速发展的背景下,信息纷乱繁杂,如何能够获得需要的文本信息,成了许多企业或组织关注的问题。
今天给大侠带来机器学习资料（五），第五篇带来自然语言处理、通用机器学习、数据分析/数据可视化、Python计算机视觉、自然语言处理、通用机器学习的各种库以及各种资料链接推荐，满满的干货，话不多说，上货。
进入python安装包路径，如/usr/lib/python2.7/site-packages/pyhanlp/static/
* 中文分词常用实现： 单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包：引用了@ansj开发的ansj中文分词工具，基于中科院的ictclas中文分词算法，无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。 * 环境准备 (Windows或Linux版本都行)： R下载：http://mirrors.us
“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件,分词模块jieba，它是python比较好用的分词模块, 支持中文简体，繁体分词，还支持自定义词库。 jieba的分词，提取关键词，自定义词语。 结巴分词的原理 这里写链接内容 一、 基于结巴分词进行分词与关键词提取 1、jieba.cut分词三种模式 jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型 jieba.cut_for
pkuseg是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包。pkuseg具有如下几个特点：
背景：分析用户在世界杯期间讨论最多的话题。 思路：把用户关于世界杯的帖子拉下来，然后做中文分词+词频统计，最后将统计结果简单做个标签云. 后续：中文分词是中文信息处理的基础，分词之后，其实还有特别多有趣的文本挖掘工作可以做，也是个知识发现的过程。 * 中文分词常用实现： 单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、
删除个人词库及配置文件即可，目录在C:\Users\ 用户名\AppData\Roaming\Microsoft\InputMethod\Chs。
译：胡杨& 面包君&Fantzy同学 解答：寒小阳 & 龙心尘 编者按：本期文章是我们为读者带来的【斯坦福大学CS224d课程】专题第五期。文章内容为斯坦福cs224d 作业测验的内容的第二部分，供
随着互联网、智能设备及各种新生业务的快速发展，互联网数据呈指数式增长，其中也充斥着诸如低俗内容、垃圾广告等各种不可控的风险因素。尤其是在即时通信场景，海量聊天、弹幕、评论等即时通信消息中更是潜藏着大量不安全、不适宜的内容，需要平台去识别处理。对于集成了即时通信系统的应用来说，稳定、可靠、高效的内容审核能力已经成为保障产品体验及业务安全的基石。因此，腾讯云即时通信IM进一步优化升级了自身内容审核能力，在服务端内容回调的基础上补齐客户端能力，为广大用户提供客户端本地文本检测即本地审核功能，为您的产品体验及业务安
目前经过长期的外贸SEO经验，产品关键词库的建立在整个外贸网络营销中起着决定性的作用。当然关键词的获取来源是多方面的，我们主要针对的是Google搜索引擎。下面我们就讲一下如果利用Google关键词指数查询工具建立我们自己产品的关键词库。
“深蓝词库转换”是我在闲暇时写的一个词库转换程序，实现了各种输入法的用户词库、网络词库（细胞词库）之间的相互转换。
中文分词是中文文本处理的基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。由于中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词。
它几乎最全的中文 NLP 资源库，很多包非常有趣，也很实用，可以完全满足大家的收藏癖，如果有帮助，也请分享给你的朋友们。
Elasticsearch 常用分词器介绍与 ik 分词器自定义词库添加 但事实上，更加常见的场景是我们需要为一个已有大量数据的线上 ES 集群添加分词库。 这时，配置分词库只是第一步操作，因为大量的历史数据在索引时并没有使用新添加的分词库，将导致查询出现不可预期的效果。 此时，我们需要做的就是重建索引。
大前天我们通过Python网络爬虫对朋友圈的数据进行了抓取，感兴趣的朋友可以点击进行查看，如何利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态（上）和如何利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态——附代码（下）。今天小编带大家通过词云去将其进行可视化，具体的教程如下。
在阅读本文之前，建议首先阅读“简单易学的机器学习算法——word2vec的算法原理”（目前还没发布），掌握如下的几个概念： 什么是统计语言模型 神经概率语言模型的网络结构 CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构 Hierarchical Softmax和Negative Sampling的训练方法 Hierarchical Softmax与Huffman树的关系 有了如上的一些概念，接下来就可以去读word2vec的源码。在源码的解析过程中，对于基础知识部分只会做简单的介绍，而不会做太多的推导，原理
参照百度的方法，使用同步助手。安装同步助手--连接手机（安卓苹果均可)--点击“其他功能“--点击微信图标即可进入聊天记录导出界面（非常简单）。
面对市场上玲琅满目的奶粉，消费者时常不知如何选择。作为一个擅长用数据解决消费问题的网红，DT君一向推崇用户评论文本数据的挖掘。来自KPMG大数据挖掘团队的数据侠们，采集了16万条奶粉评论数据，并结合词向量模型告诉你怎么买奶粉。
#**使用“结巴”分词库进行文本分词，再结合“词云图”库，用指定的图片作为蒙版，分词出的关键字进行填充。**#**#
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 📷 stop_words：设置停用词表，这样的词我们就不会统计出来（多半是虚拟词，冠词等等），需要列表结构，所以代码中定义了一个函数来处理停用词表…前言前文给
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
前段时间结识了两位创业做输入法的朋友，花了一个下午和他们畅聊了下输入法，也开拓了下自己的思路，于是写此博文以记之。
2013年12月，搜狗与Ubuntu Kylin团队开始合作开发“搜狗输入法Linux版”。经过五个月的合作，于2014年4月17日，正式发布了1.0版本。2015年10月16日更新至2.0版本。
在这个教程中，我们将使用2层神经元（1个隐层）和词袋（bag of words）方法来组织我们的训练数据。 文本分类的方法有三种 ： 模式匹配 ， 传统算法和神经网络 。 虽然使用多项朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）的算法出乎意料地有效，但它有三个基本缺陷：
话说前几天“R语言中文社区II群”中的@骑着白马唱着歌童鞋私信大猫，说大猫的R语言课堂中有一期介绍的中文分词词典包“cidian”无法导入某个搜狗词库，大猫试了以下，果然如此，不论更改编码还是其它方法全都无法导入。大猫赶紧在github上给作者@qinwf发起了一个issue，今天刚收到回复，作者是怎么说的呢？
Rwordseg包依赖于rJava包。由于Rwordseg包并没有托管在CRAN上面，而是在R-Forge上面，因此在在R软件上面直接输入install.packages("Rwordseg")会提示错误。
pip install jieba (window环境) pip3 install jieba (Linux环境)
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python的文件统计词频相关知识。
什么是语言模型？通俗的来讲是判断一句话是否符合人说话的模型，如可以说”猫有四条腿“，却不能说”四条腿有猫“。因为”四条腿有猫“这样的表述不符合人们的正常语言规范。在语言模型的发展过程中，分别出现了专家语法规则模型，统计语言模型，神经网络语言模型三个阶段。其中，专家语法规则模型出现在语言模型的初始阶段，我们知道，每一种语言都有其特定的语法规则，因此在早期，人们设法通过归纳出的语法规则来对语言建模；统计语言模型则是对句子的概率分布建模，通过对大量语料的统计发现，符合人们正常语言规范的句子出现的概率要大于不符合语言规范的句子，如上述的“猫有四条腿”出现的概率要大于“四条腿有猫”的概率；神经网络语言模型是在统计语言模型的基础上，通过神经网络模型对句子的概率分布建模的方法。下面将从统计语言模型开始讲起。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
