文本是序列数据的一种最常见的形式之一 为了对文本进行预处理，通常将文本拆分成词元，构建词表将词元字符串映射为数字索引，并将文本数据转换为词元索引以供模型操作。
在NLP任务中，输入的大多是一个句子，多个句子组成一个batch。模型本身不能直接处理文本，所以需要先把文本转化成数字。流程大多数是： 分词->构建词表->词嵌入 分词 分词是将一个句子拆分成一个个单词/短语，这些单词/短语称为token，分词被叫做tokenize。 tokenize的粒度有word/char/subw
nltk NLTK（Nature Language Toolkit）自然语言处理工具包。其对于大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口，涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)、句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能 stopwords fro
原地址 目录 前言 与传统空格分隔tokenization技术的对比 Byte Pair Encoding WordPiece Unigram Language Model 总结 前言 Subword算法如今已经成为了一个重要的NLP模型性能提升方法。自从2018年BERT横空出世横扫NLP界各大排行榜之后，各路预训练语言模型如同
复制到csv文件用pandas直接读即可 0 我们 】 【 "," ! 会 这一 进一步 的 日 月 """" # $ % & ' ( ) * + "," - -- . .. ... ...... ................... ./ .一 .数 .日 / // 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 : :// :: ; < = > >> ? @ A Lex [ \ ] ^
Introduciton transformer类型的预训练模型层出不穷，其中的tokenizer方法作为一个非常重要的模块也出现了一些方法。本文对tokenizer方法做一些总结。参考来自hunggingface。 tokenizer在中文中叫做分词器，就是将句子分成一个个小的词块(token),生成一个
导读：我们在实现检测一个字符串是否包含另一个字符串时，简单的用一个字符串匹配算法就可以实现，如果要实现检测一个字符串是否包含 N 个字符串时，这个 N 有可能上千万，再利用简单的字符串匹配算法就没法满足我们的需求了，上千万的词需要可以灵活的维护，业务方匹配时能够拿到自己的词进行
最全的停用此表整理 词表名词表文件中文停用词表cn_stopwords.txt哈工大停用词表hit_stopwords.txt百度停用词表baidu_stopwords.txt机器智能实验室停用词库scu_stopwords.txt 以上停用词表链接：https://github.com/goto456/stopwords 以下是我常用的1893个停用词，可直接复制 !
基于Python的特定形状透明背景词云图绘制 1.需求分析2.前期准备2.1文本文件准备2.2特定形状图片准备 3.代码解析与实现3.1模块库的导入3.2停用词表3.3基于TF-IDF提取关键词3.4利用wordcloud绘制词云图 4.附录4.1完整代码4.2提取的关键词4.3生成的词云图4.4停用词库 5.致谢
前言 中文分词是中文文本处理的一个基础性工作，然而长久以来，在Python编程领域，一直缺少高准确率、高效率的分词组件。 大家都知道，英文的分词由于单词间是以空格进行分隔的，所以分词要相对的容易些，而中文就不同了，中文中一个句子的分隔就是以字为单位的了，而所谓的正向最大匹配
编者按 深度迁移学习是基于深度神经网络的迁移学习方法，BERT通过预训练模型达到深度迁移学习的效果，自从2018年底BERT横空出世以来，就以势不可挡的姿态横扫了众多榜单，甚至在阅读理解任务SQuAD 中超越人类水平。BERT在公检法、媒体出版、军工、快消零售等工业界也迅速落地，如百分点智能
HanLP收词特别是实体比较多，因此特别容易造成误识别。下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。类型1 数字+地名[1] 暗访哈尔滨网约车：下10单来7辆“黑车” 1辆套牌 [2] 房天下每日成交5月12日海
HanLP收词特别是实体比较多，因此特别容易造成误识别。下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。 类型1 数字+地名[1] 暗访哈尔滨网约车：下10单来7辆“黑车” 1辆套牌[2] 房天下每日成交5月12日海
