目录 一、分词工具 二、分词工具底层算法 1.前向最大匹配 2.语言模型 3.维特比算法 一、分词工具 现有的分词工具有很多，比较常用的是jieba分词，直接调用cut方法即可。可以通过add_word添加jieba词库中没有的词。也有其他的工具，这里简单列举几个以及网址。 二、分词工具底层算
静态的词向量word2vec glove 动态的词向量bert elmo 文本表示的方法 词向量的训练 使用glove 使用bert句子向量 文本表示的方法 基于one hot 、tf-idf的bag-of-words 主题模型：LSA(SVD)、pLSA、LDA 就是词并不是文档的最基本组成单位 还有一层主题意思 LSA:把之前得到的词和
一、将收集到的语料进行文本预处理 1）train.txt预处理为train.csv，格式为id，内容，标签 使用excel打开train.txt然后选择分隔符为英文逗号，这样内容在一列，然后再为他们添加id，从1-900，接着添加标签，0，1，2分别表示财经，体育，军事。最后另存为csv文件。 2）对内容进行分词和停用词过滤，这里使用结巴
语言模型用来判断：是否一句话从语法上通顺 先分词 然后算出联合概率 怎么算？ chain rule 条件很长的时候 会遇到一个问题 sparsity 数据的稀疏性 用马尔科夫假设 最简单的假设 之前的单词不影响当前单词的条件 unigram model 一阶假设 可以理解为 只被最近的单词影响
接上一篇 P54-P55 问题1 后向算法 定义：βt(i) = P(Ot+1Ot+2……OT |qt = Si, λ) 在时刻t，状态为qt的条件下，从t+1到T观察序列为Ot+1Ot+2…OT的概率 掷骰子问题的前向算法 未完，下一篇继续……
自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101 第二章 NLP on Transformers 101 (基于Transformer的NLP智能对话机器人实战课程) One Architecture， One Course，One Universe 本课程以Transformer架构为基石、萃取NLP中最具有使用价值的内容、围绕手动实现工
hugging face 是怎么起家的？ 开源创业公司 最初是做机器人聊天服务的 当初复现并开源了 google bert 的 tensorflow 版本，而声名鹊起。 现在有开源的 nlp 社群，提供很多 pretrained language model。 只需要安装 transformers 包，指定模型的地址，就可以用他们的模型。 还有啥创业
tfidf tf是啥？词频 idf是啥？逆词频 max_df 选择词频的上界 min_df 选择词频的下界 max_features 选择的最大特征数 利用sklearn tfidf实例 导包 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 实例化 word_vec = TfidfVectorizer(analyzer='word',
『NLP直播课』Day 5：情感分析预训练模型SKEP 本项目将详细全面介绍情感分析任务的两种子任务，句子级情感分析和目标级情感分析。 同时演示如何使用情感分析预训练模型SKEP完成以上两种任务，详细介绍预训练模型SKEP及其在 PaddleNLP 的使用方式。 本项目主要包括“任务介绍”、“
文本预处理 文本预处理一般用jieba或者hanlp库进行句子分词，jieba为中文库，hanlp可分中文词也可以分英文词。 具体调用形式为jieba.lcut(’ ') 命名实体识别 命名实体：通常我们将人名、地名、机构名等转悠名词统称为命名实体。命名实体识别就是识别出一段文本中可能存在的命名
本文为《深度学习进阶: 自然语言处理》的读书笔记 目录 seq2seq 模型Encoder-Decoder 模型seq2seq 的应用 RNN based seq2seqseq2seqEncoderDecoderseq2seq (Encoder + Decoder) seq2seq 的实现Encoder 类Decoder 类Seq2seq 类 seq2seq 的评价时序数据转换的简单尝试 (toy
文字是传递信息的高效途径，利用 OCR 技术提取文本信息是各行业向数字智能化转型的第一步。与此同时，针对 OCR 提取的海量文本信息，利用 NLP 技术进一步加工提取、分析理解后才能最大化发挥文本信息的价值。NLP 技术可以提升 OCR 准确率，并从文本中抽取关键信息、构建知识图谱，搭建检
【马上NLP】jieba结巴分词工具常用功能详细介绍 笔记 视频地址jieba安装功能分词四种分词模式对比：是否关闭发现新词： 词性标注关键词提取方式参数 载入词典 视频地址 图片与代码均源自up主和官方文档 https://www.bilibili.com/video/BV1xy4y187iC jieba官方文档 jieba安
【莫烦Python】机器要说话 NLP 自然语言处理教程 W2V Transformer BERT Seq2Seq GPT 笔记 教程与代码地址P1 NLP行业大佬采访P2 NLP简介P3 1.1 课程目标P4 2.1 搜索引擎简介P5 2.2 搜索引擎算法（TF-IDF 检索）P6 2.3 Sklearn 搜索的扩展P7 3.1 词向量可以这样理解P8 3.2 训练
文本张量的表示： 文本张量的作用：将文本表示成张量（矩阵）形式 文本张量表示的方法： 1.one-hot编码 独热编码，每个词为n个元素的向量，其中只有一个元素为1 2.word2vec 3.word embedding #导入用于对象保存和加载的包 from sklearn.externals import joblib #导入keras中的词汇映射
使用ERNIE在DuReader_robust上进行阅读理解 1. 实验内容 机器阅读理解 (Machine Reading Comprehension) 是指让机器阅读文本，然后回答和阅读内容相关的问题。阅读理解是自然语言处理和人工智能领域的重要前沿课题，对于提升机器的智能水平、使机器具有持续知识获取的能力等具有
ABBYY 长期深耕自然语言处理 (NLP) 领域。这些技术是 ABBYY 诸多分析和提取数据解决方案的核心。我们利用这些技术帮助工业巨头 NPO 搜索百年来积累的文档资产，俄罗斯最大的银行之一也一直使用我们的技术来监控新闻订阅和管理风险。 在本文中，我们将解释 NLP 技术如何提取文本
自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列:智能星空对话机器人10月22、23、24日的演示安排
文章目录 前言：1. Paper：2. BlEU介绍3. 背景介绍4. 论文摘要5. 研究意义6. 论文总结 前言： 如果需要对基础概念不了解，可以参考这里。我汇总了论文中涉及的大部分概念，以便更好的理解论文。 1. Paper： Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 使用神经网络来做序
Task4 基于深度学习的文本分类1-FastText 与传统机器学习不同，深度学习既提供特征提取功能，也可以完成分类的功能。 学习目标 学习FastText的使用和基础原理学会使用验证集进行调参 文本表示方法 Part2-1 现有文本表示方法的缺陷 之前介绍的几种文本表示方法（One-hot、Bag of Wo
Task4 基于深度学习的文本分类2-Word2Vec 文本表示方法 Part2-2 Word2Vec原理 Word2Vec是轻量级的神经网络，其模型仅仅包括输入层、隐藏层和输出层，模型框架根据输入输出的不同，主要包括CBOW和Skip-gram模型。 CBOW的方式是在知道词
Task1&Task2 数据读取与数据分析 赛题数据是文本数据，每个新闻是不定长的，使用csv格式进行存储。因此可以直接用Pandas完成数据读取的操作。 import pandas as pd train_df = pd.read_csv(r'train_set.csv', sep='\t') pd.read_csv常用参数： 读取的文件路径，这里需要根据改成你
同一个batch内要padding到一样长度，不同batch之间可以不一样 这一点，对于 (绝大多数) NLP模型都是这样的 同一个batch内要padding到一样长度 神经网络，内部大都是矩阵的运算，batch训练，需要矩阵输入 因此一个batch要padding到一样的长度，才能形成一个矩阵，像 [[1,2], [3,4,5]] 它
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