【NLP】python中英文关键词抽取技术总结 无论是在中文还是英文中关键词抽取技术都是有着很重要的应用价值和分析价值，下面在python环境中分别针对中文和英文介绍几种常用的关键词抽取方法。 1. 英文 抽取英文关键词的几种方法： 1.1 spaCy spaCy是一个集成化的工业级自然语言处
哈喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助，这是第110篇原创文章 今天我们主要分享NLP中潜意识和意识，废话不多说，我们直接进入主题 首先我们来看一下意识 一：什么是意识 【定义】 意识：指的是我们此时此刻，听到的，看到的，感觉的
首先，使用句子分割器将该文档的原始文本分割成句，使用分词器将每个句子进一步分词。接下来，对每个句子进行词性标注POS。下一步，我们寻找每个句子中提到的潜在的有趣的实体。In named entity detection, we segment and label the entities that might participate in interesting
NLP主流方向 技术使用seq 2seq+Attention 第一章聊天机器人综合介绍 第二章NLP基础 第三章检索类聊天机器人 第四章生成类聊天机器人 第五章pytorch基础 第六章聊天机器人发展方向 基于Pytorch聊天机器人代码实战 掌握NLP基础知识 熟悉和使用pytorch 掌握NLP主流SeqSeq+Attentio
喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助,这是第105篇原创文章 不知道你在生活是否留意到 1：在工作中，你是否留意到，当你被领导批评之后，你的心情瞬间变得低落 2：在生活中，你是否留意到，当你一看到权威人士，你就会莫名紧张焦虑 3：在逛街
哈喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助，这是第109篇原创文章 今天我们主要分享NLP中自我价值感，在进入正式主题之前我们先来看几个案例 大家有没有留意到 １：在生活中，有一些人看到领导，内心就会莫名害怕 ２：在生活中，有一些人看到喜
哈喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助 这是第100篇原创文章 我们今天主要学习NLP前提假设中非常重要一条心法：“重复旧的行为，只会得到旧的结果”，我们先来讲一个故事 一; 小白钓鱼故事 有一天小白兔跑去池塘钓鱼， 他用胡萝卜
喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助 今天我们主要分享NLP前提假设中第12条心法:每个人都有足够资源，能达成成功的资源 在分享这条假设之前，我们先来看1个案例 很多人创业失败案例 现在是一个全民创业时代，你去问哪些创业失败
（1）介绍dropout，为什么可以起到防止过拟合的作用 答 ： Dropout是什么？为什么Dropout可以防止过拟合？ （2）. 使用的模型的计算量，Flops （3）共享参数，为什么可以提升效果（起到正则化的作用） （4）LSTM和transformer的各自的优缺点，以及复杂度分析 （5）BN层和LN层的区别，为什么自然语言处理里面用LN层 关
喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助 今天我们主要分享NLP前提假设中第3条心法:每个行为背后都有一个正面的动机 一：每一个行为背后都有着正面动机。 正面动机：做这件事背后的好处 我们做每件事背后，都要一个正面动机和好处
1. NLP基础概念与课前准备 1.1 什么是自然语言处理 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。融合了语言学、计算机科学和数学。 1.2 自然语言处理的应用 （1）智能问答 （2）智能对话 如：智能
一、《Encoding Sentences with Graph Convolutional Networks for Semantic Role Labeling》 语义角色标注Semantic role labeling (SRL)：以句子的谓词为中心，不对句子所包含的语义信息进行深入分析，只分析句子中各成分与谓词之间的关系，即句子的谓词（Predicate）-
节日没有出行，因为深知自己在技术层面还有很多要学习的，而年纪越来越大；出行可能带来的快乐有限，终究是不踏实的。 一个朋友说 9：45 睡觉是加分的，从前只觉得 10：30 是最佳睡眠时间，而且也难以做到； 昨晚10：00 左右睡（9点左右停止学习，然后看闲书），早上五点多自然醒，醒了会儿眼睛，开始看视频，这感觉
哈喽，大家好我是甘超波，是一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的实战经验和案例，希望给你些启发和帮助 大家在生活中有没有留意到下面情况 1：有一些人对打牌特别感心情，对看书完全没有兴趣 2：有一些小孩特别喜欢打游戏，对写作业完全没有兴趣 是不是有这种情况，可能有一些伙伴认为这是正常现象
Bert from transformers import ( BertTokenizer, BertConfig, BertModel, ) # clue/roberta_chinese_base bertTokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') bertModel = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') s
喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助 不知道你在生活中是否留意到 1：不知你留意过没有，很多公司里面销售人员，上班第一件事不是立即工作，而是在一起唱歌和跳舞，然后再去工作，你知道什么原因吗？ 2：不知你留意过没有，很多人心情不
项目一、问答摘要及推理项目 项目二、试题知识点标注 项目三、机器阅读理解 专业选修：tensorflow与pytorch 项目一目录： 项目二目录： 项目三目录：
图解BERT BERT的预训练+微调（finetune）： 先在大规模无监督语料上进行预训练； 然后在预训练好的参数基础上增加一个与任务相关的神经网络层； 并在该任务的数据上进行微调训，最终取得很好的效果。 现已成为NLP主流解决方案。 1 BERT句子分类 步骤： 下载无监督预料上的BERT模型，包含：BERT
为什么归一化？ 1 处理不同量纲的数据，将其缩放到相同的数据区间和范围。 2 加快计算素的，提高计算精度 归一化的方法？ 1 极差变换法（最大最小值变换） \[y_{i} = \frac{x_{i}-min(x)}{max(x)-min(x)} \]缺点：归一化过程中容易受到极端值的影响 2 0均值归一化 \[y_{i} = \frac{x_{i}-mean(x
Transform相关理论 transform模型Transformer模型在2017年被google提出，直接基于Self-Attention结构，取代了之前NLP任务中常用的RNN神经网络结构，并在WMT2014 Englishto-German和WMT2014 English-to-French两个机器翻译任务上都取得了当时的SOTA。 与RNN这类神经网络结构相比，Tra
fasttext n-gram实现model fasttext用于词向量和文本分类，使用词袋以及n-gram袋表征语句 n-gram实现 def biGramHash(sequence, t, buckets): t1 = sequence[t - 1] if t - 1 >= 0 else 0 return (t1 * 14918087) % buckets def triGramHash(seq
一、自动驾驶领域数据集 二、目标检测数据集 三、人脸识别类数据集 四、人体姿态估计类数据集 五、文本检测类数据集 六、NLP数据集 七、医学类数据集 https://mp.weixin.qq.com/s/Q8HAi08dce5dvSz1WGcqAA
NLP实验准备工作 一、自然语言处理 NLP是什么？ 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是一种重要的人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术。我们随处可以见到NLP技术的应用，比如网络搜索，广告，电子邮件，智能客服，机器翻译，智能新闻播报等等。 分类 文本分类 序列标注
当前，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术的发展可谓日新月异，尤其是近些年来层出不穷的预训练模型及其变体更是让人眼花缭乱。对于想要踏入这一领域并想深入了解的人——比如我——来说，可能会想要搞清楚这门技术是如何发展成现在这个样子的，这其中又经历了怎样的
进程操作1. 找到侦听端口的进程的PID：netstat -nlp | grep :8080tcp 0 0 0.0.0.0:8080 0.0.0.0:* LISTEN 1073/node122. 杀死机器上运行的这个进程kill 10731如果进程拒绝退出，那么只需使用-9标志，这是一个SIGTERM并且不能被忽略： kill -9 1073
