初識NLP 自然語言處理（一）
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，Natural Language Processing，自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系，但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研制能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟件系統。因而它是計算機科學的一部分。
初識NLP 自然語言處理（一）
相關推薦
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（一）
1標識化處理 何為標識化處理？實際上就是一個將原生字串分割成一系列有意義的分詞，其複雜性根據不同NLP應用而異，目標語言的複雜性也佔了很大部分，例如中文的標識化是要比英文要複雜。 word_tokenize()是一種通用的，面向所有語料庫的標識化方法，基本能應付絕大多數。 reg
系統學習自然語言處理（一）--綜述
今天開始，進入NLP方向，目前在看《自然語言處理綜論》作為入門基礎，又不高興自己手打，所以，就參考了這篇部落格，作了一些修改。 另外，這本書的第二版，還沒有討論深度學習在NLP的應用，因此，可以作為一個基礎讀物，搞明白NLP是什麼，做什麼，怎麼做這些問題，但它比一般的N
Python與自然語言處理（一）搭建環境
參考書籍《Python自然語言處理》，書籍中的版本是Python2和NLTK2，我使用的版本是Python3和NLTK3 安裝NLTK3，Natural Language Toolkit，自然語言工
python自然語言處理（一）之中文分詞預處理、統計詞頻
一個小的嘗試。。資料來源資料集 一共200條關於手機的中文評論，以XML格式儲存。分詞工具 python-jieba預處理包括去停用詞、去標點符號和數字去停用詞：使用的是他人總結的 停用詞表去標點符號和數字：用正則表示式。原本打算的是中文標點符號從網上覆制，英文標點符號用st
深度學習與自然語言處理（一）
自然語言處理主要研究用計算機來處理、理解以及運用人類語言（又稱自然語言）的各種理論和方法，屬於人工智慧領域的一個重要研究方向，是電腦科學與語言學的交叉學科，又常被稱為計算語言學。隨著網際網路的快速發展，網路文字尤其是使用者生成的文字成爆炸式增長，為自然語言處理帶來了巨大的應用
自然語言處理（一）——基礎
現在流行的自然語言處理方法中，主要分為基於統計的經典模型和基於火熱的深度學習模型.統計模型主要會涉及到概率論和資訊理論方面的知識，在這裡會首先對其進行回顧. 未完 資訊理論 噪聲通道模型 在自然語言處理的過程中，常常類比於訊號傳輸的過程，將預處理
自然語言處理（一）
1、計算jieba和thula的P，R，F值。基於文字‘express.txt’，標準文字是人工切分。基本計算公式：精度（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-mesure）。N ：標準分割的單詞數e ：分詞器錯誤標註的單詞數c ：分詞器正確標註的單詞數 P
Pyhon 自然語言處理（一）NLTK及語料庫下載
Python 自然語言處理（一）NLTK及語料庫下載 NLTK是用來進行自然語言處理很強大的包，本文介紹Python下安裝NLTK及語料下載 1. 安裝 NLTK pip install nltk 如果已經安裝了 Anaconda 則預設
使用 spacy 進行自然語言處理（一）
介紹 自然語言處理(NLP) 是人工智慧方向一個非常重要的研究領域。 自然語言處理在很多智慧應用中扮演著非常重要的角色，例如： automated chat bots, article summarizers, multi-lingual translat
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
自然語言處理（3）——Word2Vec理論
word2vec是一個將單詞轉換成向量形式的工具。可以把對文字內容的處理簡化為向量空間中的向量運算，計算出向量空間上的相似度，來表示文字語義上的相似度。 一、理論概述 （主要來源於http://licstar.net/archives/328這篇部落格） 1.詞向量是什麼 自然語言理
《使用Python進行自然語言處理（Nltk）》2
import nltk from nltk.corpus import * '''1、古騰堡語料庫''' gutenberg.fileids() #所有古騰堡語料庫中的文字 emma = nltk.corpus.gutenberg.words('austen-e
Python與自然語言處理（二）基於Gensim的Word2Vec
繼續學習摸索，看到很多部落格都在研究Word2Vec，感覺挺有意思，我也來嘗試一下。 實驗環境：Python3，Java8 Word2Vec的輸入是句子序列，而每個句子又是一個單詞列表，由於沒有這樣結構的現成輸入，所以決定自己動手對原始語料進行預處理。 這裡還有一個自然語
python與自然語言處理（五）：中文文字詞雲
之前一直想要做一個文字的視覺化：詞雲，然後在網上搜到的一些製作詞雲的工具，有些是線上的就沒有使用，今天偶然看到python提供的wordcloud庫，可以方便製作詞雲，中英文皆可，趕緊試試，做個筆記，
深度學習筆記之自然語言處理（word2vec）
1.1 自然語言處理的應用 拼寫檢查，關鍵詞搜尋 文字挖掘 文字分類 機器翻譯 客服系統 複雜對話系統 1.2 語言模型 舉個例子： 這裡有一句話：“我今天下午打籃球。” p(S)是稱為語言模型，即用來計算
python與自然語言處理（六）：中文文字轉影象
最近使用word2vec對文字進行向量化表示，然後模仿基於CNN的影象分類實現文字分類。既然是模仿影象，那就應該可以將文字用影象視覺化一下，看看量化後的文字是什麼樣子。python處理影象的基本模組是Image庫，由於實驗中使用的是python3，需要安裝的影象處理庫為Pil
Python與自然語言處理（三）：Tensorflow基礎學習
看了一段時間的TensorFlow，然而一直沒有思路，偶然看到一個講解TensorFlow的系列 視訊，通俗易懂，學到了不少，在此分享一下，也記錄下自己的學習過程。 教學視訊連結：點這裡 在機器學習中，常見的就是分類問題， 郵件分類，電影分類 等等 我這裡使用iris的
小象學院自然語言處理（1）
線性代數、統計學習、資料結構、英語。 智慧就是通過語言來衡量--圖靈測試 語音生成ASR 機器翻譯MT 語言轉語音TTS 數學： 輸入與輸出之間的對映關係 函式 空間中的一組數 向量 向量之間的線性組合 空間 矩陣 向量的向量 張量 向量的
深度學習與自然語言處理（三）——深度學習運用到自然語言處理領域的成功案例
目錄 1.全連線前饋神經網路（MLP）的應用 大部分情況下，全連線前饋神經網路（MLP）能被用來替代線性學習器。這包括二分類或多分類問題，以及更復雜的結構化預測問題。網路的非線性以及易於整合預訓練詞嵌入的能力經常帶來更高的分類精度。一系列工作通過簡單地將句