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标签: 自然语言处理 共 71 个结果.
自然语言处理之分词原理
前言在做文本挖掘时,首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词,但有时也需要把多个单词做为一个分词,比如一些名词如“NewYork”,需要做为一个词看待。而中文由于没有空格,分词...
star2017
1年前
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利用主题建模挖掘在线评论的NLP方法(附Python代码)
电子商务彻底改变了我们的购物方式。你攒了几个月的钱买电话?这可能只是一次搜索和一些点击然后退出,项目就能在几天(有时甚至是第二天!)内完成交付。对于在线零售商来说,没有与库存管理或空间管理相关的约束。...
star2017
1年前
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使用条件随机场模型进行文本分类的完整教程(Python)
介绍世界上产生的文本数据量惊人。谷歌每秒处理超过40000次搜索!根据福布斯的报道,我们每分钟发送1600万条短信,在Facebook上发布51000条评论。对于一个门外汉来说,甚至难以掌握数据的绝对...
star2017
1年前
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基于主动学习算法减少人工标注量,提升文本标注效率的方案探究
项目地址:https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator自然语言处理的大部分任务是监督学习问题。序列标注问题如中文分词、命名实体识别,分类问题如关系识别、情...
star2017
1年前
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机器学习、NLP、Python、数学。。最全的AI学习资源都在这了!
本文主要从机器学习、NLP、Python和数学四部分的内容介绍给大家,并且每个部分细分了不同的主题,每个主题有5~6个学习资源,力求从不同角度与不同的呈现形式(如有教程、幻灯片、博客文章等)使内容具有...
star2017
1年前
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自然语言处理中的自注意力机制!
近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中,随着注意力机制的深入研究,各式各样的attention被研究者们提出。在2017年6月google机...
star2017
1年前
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word2vec中文语料训练
word2vecapi看下api:gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5,min_co...
star2017
1年前
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「NLP飞速入门」十分钟学习自然语言处理概述
1什么是文本挖掘?文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有:文档聚类、文档分类...
star2017
1年前
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自然语言处理中N-Gram模型介绍
什么是n-gram模型N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作,形成了长度是N的字节片段序列。每一个字节片段称为gram,对所有gra...
star2017
1年前
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在NLP中深度学习模型何时需要树形结构?
前段时间阅读了JiweiLi等人在EMNLP2015上发表的论文《WhenAreTreeStructuresNecessaryforDeepLearningofRepresentations?》。该文...
star2017
1年前
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自然语言处理-NLTK纯英文切分词
自然语言处理-NLTK纯英文切分词 1. 使用背景 项目中使用结巴分词,清华中文分词,CNKI的分词引擎,用户需要对纯英文进行切分词,词性标注、词干处理和去除停用词。调研后发现nltk满足用户的需求实现要求,在此记录,方便自己,服务他人。 2. ...
wylc123
1年前
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