NLTK1及NLP理论基础

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NLTK1及NLP理论基础

以下为Aron老师课程笔记一.NLTK安装 1. 安装nltk https://pypi.python.org/pypi/nltk 把nltk-3.0.0解压到D:\Anacond3目录打开cmd,进到D:\Anaconda3\nltk-3.2.4\nltk-3.2.4目录输入命令:python setup.py install 2. 安装PyYAML: http://pyyaml.org/wiki/PyYAML(注意Py版本) 下载之后执行exe文件 3. 打开IDLE,输入import…

NLP系列(2)_用朴素贝叶斯进行文本分类(上)

作者:龙心尘 && 寒小阳时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50597149 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50616559 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来.因此,学习贝…

NLP相关问题中文本数据特征表达初探

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构…

NLP VS NLU

NLP(Natural Language Processing )自然语言处理:是计算机科学,人工智能和语言学的交叉领域.目标是让计算机处理或“理解”自然语言,以执行语言翻译和问题回答等任务.NLU (Natural Language Understanding ) 自然语言理解:将人的语言形式转化为机器可理解的.结构化的.完整的语义表示,通俗来讲就是让计算机能够理解和生成人类语言. NLG (Natural Language Generation) 自然语言生成:旨在让机器根据确定的结构化数…

[转]【NLP】干货！Python NLTK结合stanford NLP工具包进行文本处理阅读目录

[NLP]干货!Python NLTK结合stanford NLP工具包进行文本处理原贴: https://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk1.html 阅读目录目录 1 NLTK和StandfordNLP简介 2 安装配置过程中注意事项 3 StandfordNLP必要工具包下载 4 StandfordNLP相关核心操作 5 参考文献和知识扩展干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包作者:白宁超 2016年11月6日19:…

DeepNLP的核心关键/NLP词的表示方法类型/NLP语言模型 /词的分布式表示/word embedding/word2vec

DeepNLP的核心关键/NLP语言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇.序一.DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 二.NLP词的表示方法类型 1.词的独热表示one-hot representation 2.词的分布式表示distributed representation 三.NLP语言模型四.词的分布式表示 1. 基于矩阵的分布表示 2. 基于聚类的分布表示 3. 基于神经网络的分布表示,词嵌入( word em…

从NLP任务中文本向量的降维问题，引出LSH（Locality Sensitive Hash 局部敏感哈希）算法及其思想的讨论

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的…