歧义问题方面,笔者一直比较关注利用词向量解决歧义问题: 也许你寄希望于一个词向量能捕获所有的语义信息(例如run即是动车也是名词),但是什么样的词向量都不能很好地进行凸显. 这篇论文有一些利用词向量的办法:Improving Word Representations Via Global Context And Multiple Word Prototypes(Huang et al. 2012) 解决思路:对词窗口进行聚类,并对每个单词词保留聚类标签,例如bank1, bank2等 来源于笔者

词义消歧,句子.篇章语义理解基础,必须解决.语言都有大量多种含义词汇.词义消歧,可通过机器学习方法解决.词义消歧有监督机器学习分类算法,判断词义所属分类.词义消歧无监督机器学习聚类算法,把词义聚成多类,每一类一种含义. 有监督词义消歧方法.基于互信息词义消歧方法,两种语言对照,基于大量中英文对照语料库训练模型可词义消歧.来源信息论,一个随机变量中包含另一个随机变量信息量(英文信息中包含中文信息信息量),假设两个随机变量X.Y的概率分别是p(x), p(y),联合分布概率是p(x,y),互信息计算

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

一个词可能有多个词义 例句 解释 She is my date date: 约会,日期 You have taken too many leaves to skip cleaning leaves in the garden leave:休息,树叶 用Lesk算法 代码 import nltk def understandWordSenseExamples(): words = ['wind','date','left'] print('-- examples --') for word in

RT,学校课题需要233,没了 话说,窝直接做个链接的集合好了,方便以后查找 特征值提取之 -- TF-IDF值的简单介绍 汉语语义消歧之 -- 句子相似度 汉语语义消歧之 -- 词义消歧简介 c++读入之 -- 汉字读入遇到的问题 c++实现之 -- 汉语词语的简单处理 c++实现之 -- 文章TF-IDF值的计算

词义消岐简介   词义消岐,英文名称为Word Sense Disambiguation,英语缩写为WSD,是自然语言处理(NLP)中一个非常有趣的基本任务.   那么,什么是词义消岐呢?通常,在我们的自然语言中,不管是英语,还是中文,都有多义词存在.这些多义词的存在,会让人对句子的意思产生混淆,但人通过学习又是可以正确地区分出来的.   以"小米"这个词为例,如果仅仅只是说"小米"这个词语,你并不知道它实际指的到底是小米科技公司还是谷物.但当我们把词语置于某个特定

XGB算法是决策树衍生出来的一种算法 场景:酒店的业务人员希望我们能够提供一个算法服务去为酒店信息做一个自动化的匹配,以通过算法的手段,找到那些确定相同的酒店和确定不同的酒店 以下代码为部分 理解业务 项目背景 当用户在马蜂窝打开一家选中的酒店时,不同供应商提供的预订信息会形成一个聚合列表准确地展示给用户.这样做首先避免同样的信息多次展示给用户影响体验,更重要的是帮助用户进行全网酒店实时比价,快速找到性价比最高的供应商,完成消费决策. 问题: 数据属性不同(比如酒店名有的是中文,有的英文,有的中

paip.输入法编程--英文ati化By音标原理与中文atiEn处理流程 python 代码为例 #---目标 1. en vs enPHati 2.en vs enPhAtiSmp 3.cn vs enPHati 4. cn vs enPhAtiSmp #两个方法,一个获得enPhAtied代码,一个获得哪的smp版本.. def convert2atiEnPnNoSpltr(old):        a=old.replace("@", "").replace(

在编译理论中,通常将编译过程抽象为5个主要阶段:词法分析(Lexical Analysis),语法分析(Parsing),语义分析(Semantic Analysis),优化(Optimization),代码生成(Code Generation).这5个阶段类似Unix管道模型,上一个阶段的输出作为下一个阶段的输入.其中,词法分析是根据输入源代码文本流,分割出词,识别类别,产生词法元素(Token)流,如: 1 int a = 10; ​经过词法分析会得到[(Type, “int”), (Ide

总结 目的 打开指定网址 要求 了解需要处理的网站的操作流程 数据包的构造与提交 对可能的响应处理选择合适的处理器(模块内的各种 *Handler()) 核心 urllib.urlencode(query, doseq=0) urllib2.Request(url[, data][, headers][, origin_req_host][, unverifiable]) urllib2.urlopen(url[, data][, timeout]) urllib2.build_opener([

cut_sentence.py import string import jieba import jieba.posseg as psg import logging #关闭jieba日制 jieba.setLogLevel(logging.INFO) jieba.load_userdict("./corpus/keywords.txt") stopwords_path = "./corpus/stopwords.txt" stopwords = [i.strip

机器学习系统设计(Building Machine Learning Systems with Python)- Willi Richert Luis Pedro Coelho 总述 本书是 2014 的,看完以后才发现有第二版的更新,2016.建议阅读最新版,有能力的建议阅读英文版,中文翻译有些地方比较别扭(但英文版的书确实是有些贵). 我读书的目的:泛读主要是想窥视他人思考的方式. 作者写书的目标:面向初学者,但有时间看看也不错.作者说"我希望它能激发你的好奇心,并足以让你保持渴望,不断探索

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第二章 语义分析研究进展. 现状及趋势>P14 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 任何对语言的理解都可以归为语义分析的范畴.一段文本通常由词.句子和段落来构成,根据理解对象的语言单位不同, 语义分析又可进一步分解为词汇级语义分析.句子级语义分析以及篇章级语义分析. 语义分析的目标就是通过建立有效的模型和系统, 实现在各个语言单位 (包括词汇.

谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言? 这本已是一个不需要争论的问题.如果说三年前,Matlab.Scala.R.Java 和 Python还各有机会,局面尚且不清楚,那么三年之后,趋势已经非常明确了,特别是前两天 Facebook 开源PyTorch 之后,Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立,未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅. 学习Python之路其修远兮,能否跨进时下最热的人工智能领域,无疑学好Python是通往高薪的捷径之路. <Python核心编程 第3版> (

词义消除歧义NLP项目实验 本项目主要使用https://github.com/alvations/pywsd 中的pywsd库来实现词义消除歧义 目前,该库一部分已经移植到了nltk中,为了获得更好的性能WSD,而不是使用的NLTK模块pywsd库.一般来说,从pywsd的simple_lesk()比NLTK的lesk好.当我有空时,我会尽量更新NLTK模块.在本文档中主要介绍原pywsd库的使用. 一.使用的技术: Lesk 算法 Original Lesk (Lesk, 1986) Ada

20160214 survey of current RDF triple storage systems survey of semantic web stack inference mechanism embrace semantic web in giant data processing: graph computing? graph database search transformation? reasoning mechanism modified? 20160215 play A

作者:龙心尘 &&寒小阳 时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50543337 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50545650 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 如果让你破译"三体"人文字你会怎么办? 我们试着开一下脑洞:假如你有一个优盘,里面存了大量"三体"人(刘慈欣

依存句法分析,法国语言学家L.Tesniere1959年提出.句法,句子规则,句子成分组织规则.依存句法,成分间依赖关系.依赖,没有A,B存在错误.语义,句子含义. 依存句法强调介词.助词划分作用,语义依存注重实词间逻辑关系.依存句法随字面词语变化不同,语义依存不同字面词语可同一意思,句法结构不同句子语义关系可相同.依存句法分析和语义分析结合,计算机理解句子含义,匹配到最合适回答,通过置信度匹配实现聊天回答. 依存句法分析,确定句式句法结构(短语结构)或句子词汇依存关系.依存句法分析树,子节点依

<统计自然语言处理> 一些基础理论概念,涉及统计自然语言处理的基本概念.理论方法和新研究进展,内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用.语言模型.隐马尔可夫模型.语料库技术.汉语自动分词与词性标注.句法分析.词义消歧.篇章分析.统计机器翻译.语音翻译.文本分类.信息检索与问答系统.自动文摘和信息抽取.口语信息处理与人机对话系统等,既有对基础知识和理论模型的介绍,也有对相关问题的研究背景.实现方法和技术现状的详细阐述. 相关视频:自然语言理解 下载:统计自然语言处理 <中文信息处

作者:龙心尘 &&寒小阳 时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50543337, http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50545650 声明:版权全部.转载请联系作者并注明出处 1. 假设让你破译"三体"人文字你会怎么办? 我们试着开一下脑洞:假如你有一个优盘,里面存了大量"三体"人(刘慈