NLP-python 自然语言处理01】的更多相关文章

由于我们从美国回来就是想把医学数据和医学人工智能的事认真做起来,所以我们选择了比较扎实的解决方法,想快速出成果的请绕道.我们的一些解决方法是:1.整合公开的所有医学词典,尽可能包含更多的标准医学词汇:2.收集各科室真实病例数据,寻找医学专业人士人工分词和标注病历3.使用机器学习算法,基于人工标注结果训练NLP模型:4.构建知识库,并完全对应UMLS或SNOMED CT等国际标准知识库.现在根据上述积累,我们的病历标注精确度已经大概达到85%-90%,后期还会进一步提高.如果有任何类似问题,可以搜…
自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一. 推荐学习自然语言处理的一本综合学习指南<精通Python自然语言处理>,介绍了如何用Python实现各种NLP任务,以帮助读者创建基于真实生活应用的项目.全书共10章,分别涉及字符串操作.统计语言建模.形态学.词性标注.语法解析.语义分析.情感分析.信息检索.语篇分析和NLP系统评估等主题. 学习参考: <精通Python自然语言处理>中文PDF,225页,带目录和书签,彩色配图,文字能够复制:英文PDF,238页,…
Python自然语言处理工具小结 作者:白宁超 2016年11月21日21:45:26 目录 [Python NLP]干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包(1) [Python NLP]Python 自然语言处理工具小结(2) [Python NLP]Python NLTK 走进大秦帝国(3) [Python NLP]Python NLTK获取文本语料和词汇资源(4) [Python NLP]Python NLTK处理原始文本(5) 1 Python 的几个自…
最近在看<Python自然语言处理>中文版这本书,可能由于是从py2.x到py3.x,加上nltk的更新的原因,或者作者的一些笔误,在书中很多代码都运行不能通过,下面我就整理一下一点有问题的代码. 第一章: p3.该处为小建议,书中没有错误:关于nltk.book的下载,最好下载到'/nltk_data'文件夹下,如'D:/nltk_data' p7.text3.generate(). generate()函数用法已经过时,正在查找最新的方法. p18.关于FreqDist()函数发生了更新,…
<Python自然语言处理> 基本信息 作者: (美)Steven Bird    Ewan Klein    Edward Loper 出版社:人民邮电出版社 ISBN:9787115333681 上架时间:2014-6-13 出版日期:2014 年6月 开本:16开 页码:508 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设计 > Python 更多关于>>><Python自然语言处理> 内容简介 书籍 计算机书籍 自然语言处理(natural…
郑捷2017年电子工业出版社出版的图书<NLP汉语自然语言处理原理与实践> 第1章 中文语言的机器处理 1 1.1 历史回顾 2 1.1.1 从科幻到现实 2 1.1.2 早期的探索 3 1.1.3 规则派还是统计派 3 1.1.4 从机器学习到认知计算 5 1.2 现代自然语言系统简介 6 1.2.1 NLP流程与开源框架 6 1.2.2 哈工大NLP平台及其演示环境 9 1.2.3 StanfordNLP团队及其演示环境 11 1.2.4 NLTK开发环境 13 1.3 整合中文分词模块 …
  Python自然语言处理入门 原文链接:http://python.jobbole.com/85094/ 分享到:20 本文由 伯乐在线 - Ree Ray 翻译,renlytime 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:Nitin Madnani.欢迎加入翻译组. 本文从概念和实际操作量方面,从零开始,介绍在Python中进行自然语言处理.文章较长,且是PDF格式. (作者案:本文是我最初发表在<ACM Crossroads>Volume 13,Issue 4 上的完整修订版.之所以修订是…
  print:直接输出 type,求类型 数据类型:字符串,整型,浮点型,Bool型     note01.py # python learning note 01   print('Hello world!')   a = 10 print a print type(a)   a = 1.3 print a,type(a)   print   a = True print type(a)…
一. NLTK的几个常用函数 1. Concordance 实例如下: >>> text1.concordance("monstrous") Displaying of matches: ong the former , one was of a most monstrous size . ... This came towards us , ON OF THE PSALMS . " Touching that monstrous bulk of the w…
最近开始研究自然语言处理了,所以准备好好学习一下,就跟着<Python自然语言处理>这本书,边学边整理吧 安装 Mac里面自带了python2.7,所以直接安装nltk就可以了. 默认执行sudo pip install -U nltk会报错: Collecting nltk Downloading nltk-3.2.4.tar.gz (1.2MB) 100% |████████████████████████████████| 1.2MB 555kB/s Collecting six (fr…
Python web前端 01 HTML常用标签 一.HTML创建项目 file ---->new project -----> 输入项目名------>创建文件夹 new dicrectoty ---->建立文件 new HTML file 二.常用标签 1.注释 <!--文档类型-->#这是HTML里面的注释,跟python中的不一样 ctrl + ? #快捷注释 2.初始标签 <!DOCTYPE html> #文档类型 <html lang=&q…
研究生阶段,如果一开始找不到知识点,那就结合导师的研究课题以及这个课题设计到的知识领域,扎好基础知识能力.以我研究的自然语言处理领域为例,如果一开始不知道研究点,且又要安排学习计划,那么我会在选择: (1) 看历届师兄师姐的研究内容.导师的课题,找出涉及的知识. (2) 通过涉及的知识,定位学习的范围,即:Python编程语言:Python自然语言处理实战.机器学习实战:机器学习.统计学习方法.深度学习.这些书籍,会掌握:Python编程:自然语言处理是怎么一回事儿,用Python如何做的:算法…
1.搭建环境 下载anaconda并安装,(其自带python2.7和一些常用包,NumPy,Matplotlib),第一次启动使用spyder 2.下载nltk import nltk nltk.download() 在打开的界面上选择book并下载(注意存储路径,我设的   C:\nltk_data   )我下载的大概370M 3.测试 from nltk.book import * text1 出现text1的文本即表示成功 4.现在可以开始学习python自然语言处理了…
Python并发编程01 /操作系统发展史.多进程理论 目录 Python并发编程01 /操作系统发展史.多进程理论 1. 操作系统 2. 进程理论 1. 操作系统 定义:管理控制协调计算机中硬件与软件的关系 操作系统的作用: 第一个作用: 将一些复杂丑陋的硬件调用的接口,变成简单美丽的接口. open函数. 第二个作用: 多个进程抢占一个(CPU)资源时,操作系统会将其执行变得合理有序. 操作系统的发展史 第一代计算机1940~1955 在大学里出现了机房,想使用计算机必须预约,先连接调配各个…
python网络编程01 /C/S架构|B/S架构.网络通信原理.五层协议.七层协议简述.端口映射技术 目录 python网络编程01 /C/S架构|B/S架构.网络通信原理.五层协议.七层协议简述.端口映射技术 1. C/S.B/S架构 2. 网络通信原理 3. 简单串联五层协议以及作用 1. 物理层 2. 数据链路层 3. 网络层 4. 传输层 TCP协议的三次握手和四次挥手 5. 应用层 4. 五层协议流程图 5. 两台计算机的通信流程 6. 七层协议简述 7. 端口映射技术 1. C/S…
Python 完全可以满足数学建模的需要. Python 是数学建模的最佳选择之一,而且在其它工作中也无所不能. 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数学建模新手入门 『Python 数学建模 @ Youcans』 系列 是专门为学习数学建模.准备数模竞赛的小白准备的系列教程. [Python数学建模-01.新手必读] 主要讨论小白刚刚接触数学建模的几个困惑: 学习数学建模难不难?应该怎么学? 学习数学建模选择什么计算机语言最好?我要学 Matlab…
一:python基础,自然语言概念 from nltk.book import * 1,text1.concordance("monstrous")      用语索引 2,text1.similar("best") 3,text2.common_contexts(["monstrous", "very"]) 4,text4.dispersion_plot(["citizens", "democr…
import nltk from nltk.book import * nltk.corpus.gutenberg.fileids() emma = nltk.corpus.gutenberg.words('austen-emma.txt') len(emma) emma = nltk.Text(nltk.corpus.gutenberg.words('austen-emma.txt')) emma.concordance("surprize") from nltk.corpus im…
hanlp拥有:中文分词.命名实体识别.摘要关键字.依存句法分析.简繁拼音转换.智能推荐. 这里主要介绍一下hanlp的中文分词.命名实体识别.依存句法分析,这里就不介绍具体的hanlp的安装了,百度教程很多,可以看这里:http://www.hankcs.com/nlp/python-calls-hanlp.html,里面也有相关的一些介绍. 我以前还使用过jieba分词和LTP,综合来说,LTP是做的相对要好一点,特别是中文处理这一块,但是它的最大缺点是不开源,而hanlp功能更齐全而且开源…
Python有一个自然语言处理的工具包,叫做NLTK(Natural Language ToolKit),可以帮助你实现自然语言挖掘,语言建模等等工作.但是没有NLTK,也一样可以实现简单的词类统计. 假如有一段文字: a = 'Return a list of the words in the string S, using sep as the delimiter string. If maxsplit is given, at most maxsplit splits are done.…
在本期文章中,小生向您介绍了自然语言工具包(Natural Language Toolkit),它是一个将学术语言技术应用于文本数据集的 Python 库.称为“文本处理”的程序设计是其基本功能:更深入的是专门用于研究自然语言的语法以及语义分析的能力. 鄙人并非见多识广, 语言处理(linguistic processing) 是一个相对新奇的领域.如果在对意义非凡的自然语言工具包(NLTK)的说明中出现了错误,请您谅解.NLTK 是使用 Python 教学以及实践计算语言学的极好工具.此外,计…
声明: 这是转载自LICSTAR博士的牛文,原文载于此:http://licstar.net/archives/328 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍. Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目…
1.简单了解模块         模块就是我们把装有特定功能的代码进行归类的解构,从代码编写的单位来看我们的程序 从小到大的顺序:一条代码< 语句块<代码块(函数,类) < 模块 我们目前写的所有py文件都是模块,还有一些内置的模块 引入模块 # from XXX import XXXX # from school import student # 导入一个具体的功能 # import school # 导入整个模块 import random print(random.randint(…
1.一元标注器(Unigram Tagging) 一元标注器利用一种简单的统计算法,对每个标注符分配最有可能的标记.例如:它将分配标记JJ给词frequent,因为frequent用作形容词更常见.一元标注器的行为与查找标注器相似,建立一元标注器的技术,称为训练.在下面的代码例子中,“训练”一个一元标注器,用它来标注一个句子,然后进行评估. >>> from nltk.corpus import brown >>> brown_tagged_sents=brown.ta…
在昨天的版本上做了一些改进,如增加getAll,修改getSingleFileName等 代码: #------------------------------------------------------------------------------------ # torrentParser1.01,用于解析torrent文件 # 2018年5月9日 #--------------------------------------------------------------------…
本地建立的三个文件: Asset1.txt 用来保存扫描到的资产 Asset2.txt 用来导入给定的资产 Repeat.txt 保存重复的资产 程序的功能: 1.资产扫描,以 位置:资产 格式保存到Asset1文件中,如果资产重复,将重复的资产保存到Repeat文件中,按Q退出 2.资产比对,比对Asset1和Asset2 中的资产信息,输出两个文件的对称差集,即为有问题的资产 3.查看重复资产 4.清空所有数据 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-…
一.两种分词标准: 1. 粗粒度. 将词作为最小基本单位.比如:浙江大学. 主要用于自然语言处理的各种应用. 2. 细粒度. 不仅对词汇继续切分,也对词汇内部的语素进行切分.比如:浙江/大学. 主要用于搜索引擎.一种常用方案是: 索引的时候使用细粒度的分词以保证召回,比如浙江/大学 询的时候使用粗粒度的分词以保证精度 二.歧义 1.分类: 交集型切分歧义.对于AJB,AJ和JB都成词 组合型切分歧义.对于AB,A.B.AB都成词 多义组合型切分歧义.对于AB,(1)A.B.AB同时为词:(2)文…
1.LTP [1]- 语言技术平台(LTP) 提供包括中文分词.词性标注.命名实体识别.依存句法分析.语义角色标注等丰富. 高效.精准的自然语言处理技术.经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广, LTP 已经成为国内外最具影响力的中文处理基础平台. 2.NLPIR汉语分词系统 [2]- 又名ICTCLAS2013,主要功能包括中文分词:词性标注:命名实体识别:用户词典功能:支持GBK编码.UTF8编码.BIG5编码.新增微博分词.新词发现与关键词提取. 3.结巴中文分词…
这本书主要是基于Python和一个自然语言工具包(Natural Language Toolkit, NLTK)的开源库进行讲解 NLTK 介绍:NLTK是一个构建Python程序以处理人类语言数据的平台,它为50多个语料库和词汇资源(如WordNet)提供了易于使用的接口,以及一套用于分类.标记.解析和语义推理等的文本处理库. 配置:在安装Python和Anaconda之后直接 import nltk 本文是使用jupyter notebook进行编译. 函数: 搜索文本 搜索单个词出现的地方…
python对象的方法 1.python的特性:一切皆对象 2 type(obj) 查看对象的类型 3 dir(obj)查看类中所有详细的功能 4 help(obj) 查看类中所有详细的功能 类中的方法: __fun__:内置方法 可能有多钟致执行方法 fun:只有一种执行方法 obj.fun() -------------------- 字符串好用的方法: str = "my name is  what" str.cout('m',0,2)  ---字符串从下标 0到2 之间的字符…