自然語言處理(NLP)的基本原理及應用
本文由Markdown語法編輯器編輯完成。
自然語言處理要解決的主要問題有:
(1)垃圾郵件識別
(2)中文輸入法
(3)機器翻譯
(4)自動問答、客服機器人
這裡簡單羅列了一些NLP的常見領域:分詞,詞性標註,命名實體識別,句法分析,語義識別,垃圾郵件識別,拼寫糾錯,詞義消歧,語音識別,音字轉換,機器翻譯,自動問答……
相關推薦
自然語言處理(NLP)的基本原理及應用
本文由Markdown語法編輯器編輯完成。 自然語言處理要解決的主要問題有: (1)垃圾郵件識別 (2)中文輸入法 (3)機器翻譯 (4)自動問答、客服機器人 這裡簡單羅列了一些NLP的常見
關於自然語言處理(NLP)的個人學習資料
個人研究的各種亂七八糟無聊資料~: 深入看過的論文: 連結:https://pan.baidu.com/s/19mlS8eSY8vbzr96FPYfOvw 提取碼:vy3o 期待深入看的論文 連結:https://pan.baidu.com/s/1-OT3c-x
自然語言處理(NLP)——分詞統計可能用到的模組方法
一、itertools.chain( *[ ] ) import itertools a= itertools.chain(['a','aa','aaa']) b= itertools.chain(
自然語言處理(NLP)- HMM+VITERBI演算法實現詞性標註(解碼問題)(動態規劃)(Python實現)
NLP- HMM+維特比演算法進行詞性標註(Python實現) 維特比演算法針對HMM解碼問題,即解碼或者預測問題(下面的第二個問題),尋找最可能的隱藏狀態序列:對於一個特殊的隱馬爾可夫模型(HMM)及一個相應的觀察序列,找到生成此序列最可能的隱藏狀態序列。也就是說
Python 自然語言處理(NLP)工具庫彙總
6.spaCy 這是一個商業的開源軟體。結合了Python 和Cython 優異的 NLP 工具。是快速的,最先進的自然語言處理工具。 網站: 安裝: pip install spacy 7.Polyglot Polyglot 支援大規模多語言應用程式的處理。它支援165種語言的分詞,196中語言的辨識,
Pytext:Facebook基於PyTorch的自然語言處理(NLP)開源框架
自然語言處理(NLP)在現代深度學習生態中越來越常見。從流行的深度學習框架到雲端API的支援,例如Google雲、Azure、AWS或Bluemix,NLP是深度學習平臺不可或缺的部分。儘管已經取得了令人難以置信的進步,但構建大規模的NLP應用依然還有極大的挑戰,在學習研究和生產部署之間還存在很多摩擦。作為當
自然語言處理(NLP)常用開源工具總結----不定期更新
學習自然語言這一段時間以來接觸和聽說了好多開源的自然語言處理工具,在這裡做一下彙總方便自己以後學習,其中有自己使用過的也有了解不是很多的,對於不甚瞭解的工具以後學習熟悉了會做更新的。 1.IKAnalyzer IK Analyzer是一個開源的,基於Jav
不是你無法入門自然語言處理(NLP),而是你沒找到正確的開啟方式
AI研習社按:本文作者 Mr.Scofield,原文載於作者個人部落格,雷鋒網已獲授權。 〇、序 之前一段時間,在結合深度學習做 NLP 的時候一直有思考一些問題,其中有一個問題算是最核心一個:究竟深度網路是怎麼做到讓各種 NLP 任務解決地如何完美呢?到底我的資料在
Python自然語言處理(NLP)工具小結
Python 的幾個自然語言處理工具 自然語言處理(Natural Language Processing,簡稱NLP)是人工智慧的一個子域。自然語言處理的應用包括機器翻譯、情感分析、智慧問答、資訊提取、語言輸入、輿論分析、知識圖譜等方面。也是深度學習的一個分
聊天機器人(chatbot)終極指南:自然語言處理(NLP)和深度機器學習(Deep Machine Learning)
為了這份愛 在過去的幾個月中,我一直在收集自然語言處理(NLP)以及如何將NLP和深度學習(Deep Learning)應用到聊天機器人(Chatbots)方面的最好的資料。 時不時地我會發現一個出色的資源,因此我很快就開始把這些資源編製成列表。 不久,我就
自然語言處理(NLP)知識結構總結
作者簡介:小郭,計算機專業在讀碩士研究生,AI學習與愛好者,歡迎交流,留言或者郵箱[email&
python自然語言處理(NLP)1------中文分詞1,基於規則的中文分詞方法
python中文分詞方法之基於規則的中文分詞 目錄 常見中文分詞方法 推薦中文分詞工具 參考連結 一、四種常見的中文分詞方法: 基於規則的中文分詞 基於統計的中文分詞 深度學習中文分詞 混合分詞方法 基於規則的中
利用Tensorflow進行自然語言處理(NLP)系列之二高階Word2Vec
一、概述 在上一篇中,我們介紹了Word2Vec即詞向量,對於Word Embeddings即詞嵌入有了些基礎,同時也闡述了Word2Vec演算法的兩個常見模型 :Skip-Gram模型和CBOW模型,本篇會對兩種演算法做出比較分析並給出其擴充套件模型-GloVe模型。
淺談自然語言處理(NLP)和 自然語言理解(NLU)
自然語言處理主要步驟包括: 1. 分詞(只針對中文,英文等西方字母語言已經用空格做好分詞了):將文章按片語分開 2. 詞法分析:對於英文,有詞頭、詞根、詞尾的拆分,名詞、動詞、形容詞、副詞、介詞的定性,多種詞意的選擇。比如DI
1.自然語言處理(NLP)與Python
自然語言工具包(NLTK) NLTK 創建於 2001 年,最初是賓州大學計算機與資訊科學系計算語言學課程的一部分 。從那以後,在數十名貢獻者的幫助下不斷髮展壯大。如今,它已被幾十所大學的課程所採納 ,並作為許多研究專案的基礎。NLTK模組及功能介紹如下:
初學者如何查閱自然語言處理(NLP)領域學術資料
在論壇上看到一篇入門的NLP指導,借花獻佛,希望給大家提供便利!! 原文地址:http://www.sigvc.org/bbs/thread-1851-1-1.html 文章內容總結如下:1. 國際學術組織、學術會議與學術論文 自然語言處理(natural
最好的入門自然語言處理(NLP)的資源清單
Melanie Tosik目前就職於旅遊搜尋公司WayBlazer,她的工作內容是通過自然語言請求來生產個性化旅遊推薦路線。回顧她的學習歷程,她為期望入門自然語言處理的初學者列出了一份學習資源清單。 目錄: · 線上課程 · 圖書館和開放資源 · 活躍的
文字識別(自然語言處理,NLP)
目錄 語音識別 NLTK - 自然語言工具包 分詞 詞幹 詞形還原 詞袋 詞頻 文件頻率(DF) 逆文件頻率(IDF) 詞頻你文件頻率(TF-IDF) 基於多項
初識NLP 自然語言處理(一)
系統 語言 數學 實現 一段 這一 如何 其中 proc 接下來的一段時間,要深入研究下自然語言處理這一個學科,以期能夠帶來工作上的提升。 學習如何實用python實現各種有關自然語言處理有關的事物,並了解一些有關自然語言處理的當下和新進的研究主題。 NLP,Natur
python自然語言處理(二)
1詞性標註 簡單的理解就是對詞性(POS)進行標註,但在不同的領域,詞性可能是不同的,Penn Treebank pos標記庫:https://blog.csdn.net/u010099495/article/details/46776617 其中程式需要安裝兩個依賴包 nlt