自然语言处理(NLP)是数据科学中最有趣的子领域之一,数据科学家越来越期望能够制定涉及利用非结构化文本数据的解决方案。尽管如此,许多应用数据科学家(来自STEM和社会科学背景)都缺乏NLP经验。
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在这篇文章中,我们将构建一个基于LSTM的Seq2Seq模型,使用编码器-解码器架构进行机器翻译。
相关 Jupyter Notebook 地址:https://github.com/huggingface/100-times-faster-nlp
如果你的代码是纯Python。如果你有一个很大的for循环,你只能使用它,而不能放入矩阵中,因为数据必须按顺序处理,那该怎么办?有没有办法加快Python本身的速度?
假设在存档中有成千上万的文档,其中许多是彼此重复的,即使文档的内容相同,标题不同。现在想象一下,现在老板要求你通过删除不必要的重复文档来释放一些空间。
本文教你用简单易学的工业级Python自然语言处理软件包Spacy,对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画,以及词嵌入向量的计算和可视化。
我们在有关词干的文章中讨论了文本归一化。但是,词干并不是文本归一化中最重要(甚至使用)的任务。我们还进行了其他一些归一化技术的研究,例如Tokenization,Sentencizing和Lemmatization。但是,还有其他一些用于执行此重要预处理步骤的小方法,将在本文中进行讨论。
在这篇文章中,我将讨论两个关于迁移学习的应用:NLP(自然语言处理)和CV(计算机视觉)。并且我会分别在这两个领域提供一个范例。 NLP 现在很多NLP管道都在使用词嵌入(word embedding)。与独热编码相比,这些单词的嵌入是一种更丰富的表示单词的方式。它们被广泛使用,并且存在着不同的变体。通常,这些变体在其起源的语料库中有所不同,例如维基百科、新闻文章等,以及嵌入的模型也有所不同。了解这些模型和语料库的背景知识是很重要的,从而可以了解是否使用词嵌入学习是明智的。人们通常不会使用“嵌入式”迁移学习
作者 | Dipanjan (DJ) Sarkar 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【人工智能头条导读】在研究和处理自然语言处理的很多问题时,除了关注各种各样基础的数据,高级的深度学习模型、算法外,其实中间还涉及了很多处理技术,比如:词干提取、词形还原、句法分析、语义分析等,虽然不同的语言特征不同,但是这其中大部分步骤都是存在于大多数NLP领域任务中的。今天特别为大家准备了一篇包含NLP重要技术概念学习和实践的文章,希望无论是基础数据、技术理论还是代码实践大家都可
我们都知道,神经网络可以在执行某些任务时复制人脑的功能。神经网络在计算机视觉和自然语言生成方面的应用已经非常引人注目。
作者: 明天依旧可好 | 柯尊柏 邮箱: ke.zb@qq.com 编译器: jupyter notebook 创作时间: 2020.3.1
在去年我们发布了用 Python 实现的基于神经网络的相互引用解析包(Neural coreference resolution package)之后,在社区中获得了惊人数量的反馈,许多人开始将该解析包用到各种各样的应用中,有一些应用场景甚至已经超出了我们原本设计的对话框用例(Dialog use-case)。
来源:DeepHub IMBA本文约3000字,建议阅读6分钟随着NLP(自然语言处理)的最新进展,OpenAI的GPT-3已经成为市场上最强大的语言模型之一。 2022年1月25日,OpenAI公布了一个embedding endpoint(Neelakantan et al., 2022)。该神经网络模型将文本和代码转换为向量表示,将它们嵌入到高维空间中。这些模型可以捕获文本的语义相似性,并且在某些用例中似乎实现了最先进的性能。 由于chatgpt的大火,GPT-3又进入到了人们的视野中,本文将通过使
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
以前版本的spaCy很难拓展。尤其是核心的Doc,Token和Span对象。他们没有直接实例化,所以创建一个有用的子类将涉及很多该死的抽象(想想FactoryFactoryConfigurationFactory类)。继承无法令人满意,因为它没有提供自定义组合的方法。我们希望让人们开发spaCy的扩展,并确保这些扩展可以同时使用。如果每个扩展都需要spaCy返回一个不同Doc子集,那就没办法实现它了。为了解决这个问题,我们引入了一个新的动态字段(dynamic field),允许在运行时添加新的特性,属性和
练习地址:https://www.kaggle.com/c/ds100fa19 相关博文: [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类(RNN/GRU/LSTM) [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类(BERT)
利用 Python 和 Spacy 尝试过英文的词嵌入模型后,你是不是很想了解如何对中文词语做向量表达,让机器建模时捕捉更多语义信息呢?这份视频教程,会手把手教你操作。
我一直在寻找有效关键字提取任务算法。目标是找到一种算法,能够以有效的方式提取关键字,并且能够平衡提取质量和执行时间,因为我的数据语料库迅速增加已经达到了数百万行。我对于算法一个主要的要求是提取关键字本身总是要有意义的,即使脱离了上下文的语境也能够表达一定的含义。
计算机非常擅长使用结构化数据,例如电子表格和数据库表。但是我们人类通常用文字交流,而不是使用电子表格来交流。这对计算机来说不是一件好事。
【导读】我们从日常每天都会用到的推荐系统到现在研究火热的开放性聊天、对话机器人,越来越多的产品与应用的背后都需要自然语言处理(NLP)和知识图谱的技术。也有越来越多的学者与工作人员投身于 NLP 领域的研究。为什么要研究NLP呢?如果计算机想要更好的理解人类的语言,拥有更好的人机交互体验,都离不开 NLP。那么,计算机到底是如何理解人类语言的?接下来让我们跟着作者 Adam Geitgey ,和他一起体会自然语言处理技术里那些有意思的事情。
【新智元导读】自然语言处理是AI的一个子领域,从人们日常沟通所用的非结构化文本信息中提取结构化数据,以便计算机理解。本文用通俗易懂的语言深入浅出的介绍了自然语言处理,并用Python实现了几个非常有趣的实例。
Spacy的github地址:https://github.com/explosion/spaCy
我是Python语言的忠实粉丝,它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言。Python有三个特点:
我们每天都会听到关于有能力涉及旅游、社交、法律、支持、销售等领域的新型机器人推出的新闻。根据我最后一次查阅的数据,单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人,然而到我写这篇文章的时候,估计又已经增加了几千台。第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题,因此显得十分的愚笨。但是随着像Wit.ai, API.ai, Luis.ai, Amazon Lex, IBM Watson等机器学习服务和NLP自然语言处理(Natural Language Processing)的商品化,促进了像donotpay 和 chatShopper这样的智能机器人的发展 。
你是否面临着太多来自客户的标准要求和问题,并且难以应对?你是否在寻找一种既不增加成本又扩大客户服务的方法?
自然语言处理(NLP) 是人工智能方向一个非常重要的研究领域。 自然语言处理在很多智能应用中扮演着非常重要的角色,例如:
自然语言处理是数据科学中的一大难题。在这篇文章中,我们会介绍一个工业级的python库。 自然语言处理(NLP)是数据科学中最有趣的子领域之一,越来越多的数据科学家希望能够开发出涉及非结构化文本数据的解决方案。尽管如此,许多应用数据科学家(均具有STEM和社会科学背景)依然缺乏NLP(自然语言处理)经验。 在这篇文章中,我将探讨一些基本的NLP概念,并展示如何使用日益流行的Python spaCy包来实现这些概念。这篇文章适合NLP初学者阅读,但前提是假设读者具备Python的知识。 你是在说spaCy
【磐创AI 导读】:本文介绍了如何使用Python中的NLTK和spaCy删除停用词与文本标准化,欢迎大家转发、留言。想要更多电子杂志的机器学习,深度学习资源,大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
文摘菌记得小时候看《哈利·波特》小说的时候,最难记住的就是那些音译的名字,又长又多,最后只能关注那几个主要人物,跟着主要剧情一路过去,当个爽文看完了。
翻译自 Top 5 NLP Tools in Python for Text Analysis Applications 。
spaCy是Python和Cython中的高级自然语言处理库,它建立在最新的研究基础之上,从一开始就设计用于实际产品。spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量,目前支持20多种语言的标记。它具有世界上速度最快的句法分析器,用于标签的卷积神经网络模型,解析和命名实体识别以及与深度学习整合。它是在MIT许可下发布的商业开源软件。 spaCy项目由@honnibal和@ines维护,虽然无法通过电子邮件提供个人支持。但开源者相信,如果公开分享,会让帮助更有价值,可以让更多人从中受益。(Github官方地址:
有时,你需要对预先训练的模型进行微调,以添加新标签或纠正某些特定错误。这可能会出现“灾难性遗忘”的问题。而伪排练是一个很好的解决方案:使用原始模型标签实例,并通过微调更新进行混合。 当你优化连续两次的学习问题可能会出现灾难性遗忘问题,第一个问题的权重被用来作为第二个问题权重的初始化的一部分。很多工作已经进入设计对初始化不那么敏感的优化算法。理想情况下,我们的优化做到最好,无论权重如何初始化,都会为给定的问题找到最优解。但显然我们还没有达到我们的目标。这意味着如果你连续优化两个问题,灾难性遗忘很可能发生。 这
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。
对于NLP任务,可能需要在预处理中标记文本或构建词汇表。可能已经体验到预处理代码与桌面一样混乱。如这就是为什么创建LineFlow来缓解痛苦!它将使“桌面”尽可能干净。真正的代码如何?看看下图。预处理包括标记化,构建词汇表和索引。
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NLP技术最有用的应用之一是从非结构化文本(合同、财务文档、医疗记录等)中提取信息,这使得自动数据查询能够有用武之地。
Rasa 是最火的聊天机器人框架,是基于机器学习和自然语言处理技术开发的系统。Rasa 中文官方文档包括聊天机器人,上下文管理,多伦对话,意图识别,填槽,中文聊天机器人开发必备手册。
作者 | Nicola Melluso 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
每天产生的文本信息令人叹为观止。数百万数据源以新闻稿、博客、消息、手稿和无数其他形式发布,因而自动组织和处理就必不可少。
主题建模是一种从大量文本中提取隐藏主题的技术。Latent Dirichlet Allocation(LDA)是一种流行的主题建模算法,在Python的Gensim包中具有出色的实现。然而,挑战在于如何提取清晰,隔离和有意义的高质量主题。这在很大程度上取决于文本预处理的质量以及找到最佳主题数量的策略。本教程试图解决这两个问题。
注意,下面的路径是我个人下载文件的路径,详细参见https://github.com/Lynten/stanford-corenlp
在昨天的文章中,为了我的命题用spaCy自然语言处理复盘复联3中我们分析了电影中排名前十的动词、名词、副词和形容词以及由特定角色说出的动词和名词。今天我们继续聊聊排名前30的实体。
译者 | Arno 来源 | Analytics Vidhya 概览 想开始学习自然语言处理(NLP)吗?如果是,这是完美的第一步。 学习如何进行标识化(tokenization)[1]——这是为构
Python以其清晰简洁的语法、易用和可扩展性以及丰富庞大的库深受广大开发者喜爱。其内置的非常强大的机器学习代码库和数学库,使Python理所当然成为自然语言处理的开发利器。 那么使用Python进行
自然语言处理是使用计算机科学与人工智能技术分析和理解人类语言的一门学科。在人工智能的诸多范畴中,自然语言的理解以其复杂性、多义性成为难度最大也是最有价值的领域之一。
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