NLTK内置词性标注器 用nltk.pos_tag()函数进行词性标注 import nltk nltk.download('averaged_perceptron_tagger') simpleSentence = 'Bangalore is the capital of Karnataka.' # 分词 wordsInSentence = nltk.word_tokenize(simpleSentence) print(wordsInSentence) # 词性标注 partsOfSpeec…

话接上篇NLP的学习坑 自然语言处理(NLP)--简介 ,使用HanLP进行分词标注处词性. HanLP使用简介 HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用.HanLP具备功能完善.性能高效.架构清晰.语料时新.可自定义的特点. 目前,基于深度学习的HanLP 2.0正处于alpha测试阶段.如果是java用户我们搜索的时候进入到官网可能看回浪费一些事件去搞清楚怎么使用,因为2.0目前貌似是python可以使用,而且在测试阶段,并且现在做了线上商业化…

Chatbot简介 竹间智能简仁贤:打破千篇一律的聊天机器人 | Chatbot的潮流 重点关注其中关于情感会话机器人的介绍 当你对我不满的时候我应该怎么应对,当你无聊,跟我说你很烦的时候,我应该怎么应对,当没话讲的时候,我应该怎么应对. 第一,要能够辨识这样的状态:第二要能够应对这样的状态,如何在不合适的状态之后,做自我学习调整,成为一个好的状态.这就需要结合逻辑模型跟机器学习模型的方法.另一方面机器学习自己可以去制造很多交互的数据,这个交互数据产生一个好的交互模型,用交互模型再让机器能够对应…

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P8 -P11 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf . NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP+词法系列(二)︱中文分词技术及词性标注研究现状(CIPS2016) NLP+句法结构(三)︱中文句法结构研究现状(CIPS2016…

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第三章 语篇分析研究进展.现状及趋势>P21 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP+词法系列(二)︱中文分词技术及词性标注研究现状(CIPS2016) NLP+句法结构(三)︱中文句法结构研究现状(CIPS2016) NLP+语义分析(四)…

条件随机场知识扩展延伸 作者:白宁超 2016年8月3日19:47:55 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角度的…

NLP+句法结构(三)︱中文句法结构(CIPS2016.依存句法.文法)转自:https://www.cnblogs.com/maohai/p/6453389.html 摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P8 -P11 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 一.依存句法分析 依存语法存在一个共同的基本假设:句法结构本质上包含词和词之间的…

nlp词性标注 与分词函数不同,jieba库和pyltp库词性标注函数上形式相差极大. jieba的词性标注函数与分词函数相近,jieba.posseg.cut(sentence,HMM=True)函数有两个参数,sentence是一段文本. pyltp的词性标注函数pyltp.Postagger.postag(words)有一个参数,words是分词模块的返回值,或者是Python原生的list类型. nltk中的词性标注函数与pyltp的相似,也是输入list类型.nltk.pos_tag(…

1. NLP 走近自然语言处理 概念 Natural Language Processing/Understanding,自然语言处理/理解 日常对话.办公写作.上网浏览 希望机器能像人一样去理解,以人类自然语言为载体的文本所包含的信息,并完成一些特定任务 内容中文分词.词性标注.命名实体识别.关系抽取.关键词提取.信息抽取.依存分析.词嵌入…… 应用篇章理解.文本摘要.情感分析.知识图谱.文本翻译.问答系统.聊天机器人…… 2. NLP 使用jieba分词处理文本,中文分词,关键词提取,词性标…

背景介绍   在文章NLP入门(十一)从文本中提取时间 中,笔者演示了如何利用分词.词性标注的方法从文本中获取时间.当时的想法比较简单快捷,只是利用了词性标注这个功能而已,因此,在某些地方,时间的识别效果并不太好.比如以下的两个例子: 原文1: 苏北大量农村住房建于上世纪80年代之前.去年9月,江苏省决定全面改善苏北农民住房条件,计划3年内改善30万户,作为决胜全面建成小康社会补短板的重要举措. 用笔者之前的代码,提取的时间结果为: 提取时间: ['去年9月'] 但实际上,我们提取的时间应该是:…