最近在做一个应用依存文法分析来提取文本中各种关系的词语的任务.例如:text=‘新中国在马克思的思想和恩格斯的理论阔步向前’: 我需要提取这个text中的并列的两个关系,从文中分析可知,“马克思的思想”和“恩格斯的理论”是两个并列关系的短语,所以想要将其提取出来: 首先大致了解一下依存文法分析的前提条件,将句子分词并进行词性标注,这一步非常关键,直接决定分析结果的好坏. 看一下不修改分词字典情况下直接进行并列关系提取的结果: text= "新中国在马克思的思想和恩格斯的理论指导下阔步向前&quo

句法分析是自然语言处理领域的一个关键问题,如能将其有效解决,一方面,可对相应树库构建体系的正确性和完善性进行验证;另一方面,也可直接服务于各种上层应用,比如搜索引擎用户日志分析和关键词识别,比如信息抽取.自动问答.机器翻译等其他自然语言处理相关的任务. 短语结构和依存结构是目前句法分析中研究最广泛的两类文法体系.这里先大概介绍下依存结构. 依存文法最早由法国语言学家L.Tesniere在其著作<结构句法基础>(1959年)中提出,对语言学的发展产生了深远的影响,特别是在计算语言学界备受推崇.

简介 查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现,网上竟然没有一个完整的关于Python实现的中文文本聚类(乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此),网上大部分是关于文本聚类的Kmeans聚类的原理,Java实现,R语言实现,甚至都有一个C++的实现. 正好我写的一些文章,我没能很好的分类,我想能不能通过聚类的方法将一些相似的文章进行聚类,然后我再看每个聚类大概的主题是什么,给每个聚类一个标签,这样也是完成了分类. 中文文本聚类主要有一下几个步骤,下面将分别详细介绍: 切词 去除停用词 构建

SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典.注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decode成unicode. from snownlp import SnowNLP s = SnowNLP(u'这个东西真心很赞') s.wor

python读入中文文本编码错误 python读入中文txt文本: #coding:utf-8 def readFile(): fp = open('emotion_dict//neg//neg_all_dict.txt','r') list = [] for line in fp: list.append(line) fp.close() print(list) readFile() 但是有时候会出现错误提示: UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't dec

分词 中文分词 (Word Segmentation, WS) 指的是将汉字序列切分成词序列. 因为在汉语中,词是承载语义的最基本的单元.分词是信息检索.文本分类.情感分析等多项中文自然语言处理任务的基础. 例如,句子 国务院总理李克强调研上海外高桥时提出,支持上海积极探索新机制. 正确分词的结果是 国务院/  总理/  李克强/  调研/  上海/  外高桥/  时/  提出/  ,/  支持/  上海/  积极/  探索/  新/  机制/  . 如果分词系统给出的切分结果是 国务院/  总

用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类 项目地址: https://github.com/fendouai/Chinese-Text-Classification 欢迎提问:http://tensorflow123.com/ 这个项目是基于以下项目改写: cnn-text-classification-tf 主要的改动: 兼容 tensorflow 1.2 以上 增加了中文数据集 增加了中文处理流程 特性: 兼容最新 TensorFlow 中文数据集 基于 jieba 的中

SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典. Features • 中文分词(Character-Based Generative Model) • 词性标准(TnT 3-gram 隐马) • 情感分析(现在训练数据主要是买卖东西时的评价,所以对其

1.载入文档 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import re import jieba from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer #加载文本 dataPath1='D:/machinelearning data/crawlerData/mi6x_JD500.csv' dataPath2='

正则匹配: .除换行符所有的 ?表示0次或者1次 *表示0次或者n次 a(bc)+表示bc至少出现1次 ^x.*g$表示字符串以x开头,g结束 |或者 http://regexr.com/ 依存句法分析得到的 dobj : direct object直接宾语  用来表示潜在的Intent,指代消解里面也用到依存句法分析得到的结果 两种语法结构能够揭示句子中不同的信息,所以当你在其他任务中,需要用到句子中的短语结构就用constituent ,而需要用到词与词之间的依赖关系就用dependency

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·

  依存句法分析的效果虽然没有像分词.NER的效果来的好,但也有其使用价值,在日常的工作中,我们免不了要和其打交道.笔者这几天一直在想如何分析依存句法分析的结果,一个重要的方面便是其可视化和它的图分析.   我们使用的NLP工具为jieba和LTP,其中jieba用于分词,LTP用于词性标注和句法分析,需要事件下载pos.model和parser.model文件.   本文使用的示例句子为: 2018年7月26日,华为创始人任正非向5G极化码(Polar码)之父埃尔达尔教授举行颁奖仪式,表彰其对

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

Text-CNN 1.文本分类 转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类 目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文

摘要:文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM.BiLSTM.BiLSTM+Attention和CNN.TextCNN. 本文分享自华为云社区<Keras深度学习中文文本分类万字总结(CNN.TextCNN.BiLSTM.注意力)>,作者: eastmount. 一.文本分类概述 文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记,属于一种基于分类体系的自动分类.文本分类最早可以追溯到上世纪50年代,那时主要通过专家定义规则来进行文本分类:80年代出现了利

目前公司Web服务端的开发是用Nodejs,所以开发功能的话首先使用Nodejs,这也是为什么不直接用python转换的原因. 由于node对文本的处理(提取所需信息)的能力不强,类似于npm上的包:‘linebyline’.'lineReader',处理能力都不强,所以使用python来处理. 目的:提取PDF中带有‘检查'字样的文本(行) 思路: 1.Nodejs 找到PDF转换text的包,转换,将text文本信息发送到Python服务器. 2.创建一个简单的Python服务器,接收并处理

http://www.tuicool.com/articles/qmMba2 1 using System; using System.IO; using System.Collections.Generic; namespace Skyiv.Utils { // 对中文文本进行统计分析,主要统计其中常用字和次常用字的占比. sealed class ChineseCounter { static readonly string Skiped = "

1. 问题描述和起因 相信大家学习UIAutomator一开始的时候必然会看过一下这篇文章. Android自动化测试(UiAutomator)简要介绍 因为你在百度输入UIAutomator搜索的时候,该文章是排在第一位的. 但是里面有一段说法说UIAutomator不能支持通过中文文本查找控件,这个说法害人不浅,如果不是自己去实践调查过,必然也会轻易放弃UIAutomator以及使用了它的Appium框架,因为本人现在工作上将要测试到的就是全部中文界面的app. 最为害人的还是文章中用红色高

1. 背景介绍 文本情感分析是在文本分析领域的典型任务,实用价值很高.本模型是第一个上手实现的深度学习模型,目的是对深度学习做一个初步的了解,并入门深度学习在文本分析领域的应用.在进行模型的上手实现之前,已学习了吴恩达的机器学习和深度学习的课程,对理论有了一定的了解,感觉需要来动手实现一下了.github对应网址https://github.com/ble55ing/LSTM-Sentiment_analysis LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络,在自然语

知乎原链 续前作: 中文代码示例视频演示Python入门教程第四章 控制流 对应在线文档: 5. Data Structures 这一章起初还是采取了尽量与原例程相近的汉化方式, 但有些语义较偏(如Trondheim的hammer dance). 鉴于这一教程的目的在于使人尽量快速入门Python, 而任何不熟悉的词汇都会加上不必要的负担. 于是最终决定不拘泥于与原例程的"形似", 而采取在例程中使用更为国人熟知的词汇了. 中文代码示例Python入门教程 5.1 列表详述_哔哩哔哩

知乎原链 续前作: 中文代码示例视频演示Python入门教程第三章 简介Python 对应在线文档: 4. More Control Flow Tools 录制中出了不少岔子. 另外, 输入法确实是一个短板. 中文代码示例Python入门教程 4.1 if条件语句 & 4.2 for语句_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili​ 中文代码示例Python入门教程 4.3 range函数_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili​ 中文代码示例Python入门教程 4.4 b