哈工大LTP基本使用-分词.词性标注.依存句法分析.命名实体识别.角色标注 上一节我们讲了LTP的基本使用,接下来我们使用其进行事件抽取. 参考代码:https://github.com/liuhuanyong/EventTriplesExtraction sentence_parser.py import os from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser, NamedEntityRecognizer, SementicRoleLabeller

  本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试.由于该比赛早已结束,笔者当时也没有参加这个比赛,因此没有测评成绩,我们也只能拿到训练集和验证集.但是,这并不耽误我们在这方面做实验. 比赛介绍   该比赛的网址为:http://lic2019.ccf.org.cn/kg ,该比赛主要是从给定的句子中提取三元组,给定schema约束集合及句子sent,其中schema定义了关系P以及其对应的主体S和客体O的类别,例如(S_TYPE:人物,P:妻子,O_TYPE:人物)

这一章讲一下利用trie树对中文数字抽取的算法.trie树是一个非常有用的数据结构,可以应用于大部分文本信息抽取/转换之中,后续会开一个系列,对我在实践中摸索出来的各种抽取算法讲开来.比如中文时间抽取,地址抽取等. Trie树 trie树又称为前缀树,索引树,字典树.用来对字符串进行索引,每个节点存储一个字符,每个叶子节点代表一个字符串,即从根到它的路径上所有字符的序列. 这个结构有什么优点呢?可以快速的匹配一个目标字符串中存在的单词.换句话说,我有一个字典,是单词的集合,我把字典中所有的单词存

  当我写下这篇文章的时候,我的内心是激动的,这是因为,自从去年6月份写了文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试 后,我就一直在试图寻找一种在开放领域能够进行三元组抽取的办法,也有很多读者问过我这方面的问题,今天,笔者将给出答复,虽然不是正确答案(现在也没有正确答案),但至少,我写下了自己的答案.   离我想出这个抽取系统虽然才过去不久,但我的心情,已经由开始的激动狂喜,转化为后来的平淡,直到现在的不满.事实证明,开放领域的三元组抽取实在太难,以笔者个人的努力和智商,实在没法给出完美的答案,所以

一.本文内容简介 二.具体内容 1. 中文分词的基本概念 2.关于NLPIR(北理工张华平版中文分词系统)的基本情况 3.具体SDK模块(C++)的组装方式 ①准备内容: ②开始组装 三.注意事项 一.本文内容简介 关于中文分词的基本概念 关于NLPIR(北理工张华平版中文分词系统)的基本情况 具体SDK模块(C++版)的组装方法 二.具体内容 1. 中文分词的基本概念 中文分词是自然语言处理的一个分支,自然语言即人们在日常生活中使用的语言,包含书面语,口语,例如报纸上的一篇通讯,博客里面的一篇

件过滤: 排序: 收录时间 | 浏览数 Python 中文分词库 Yaha "哑哈"中文分词,更快或更准确,由你来定义.通过简单定制,让分词模块更适用于你的需求. "Yaha" You can custom your Chinese Word Segmentation efficiently by using Yaha 基本功能: 精确模式,将句子切成最合理的词. 全模式,所有的可能词都被切成词... 更多Yaha信息 Python中文分词组件 jieba jieb

调研目的: 了解生成式文本摘要的常用技术和当前的发展趋势,明确当前项目有什么样的摘要需求,判断现有技术能否用于满足当前的需求,进一步明确毕业设计方向及其可行性 调研方向: 项目中需要用到摘要的地方以及区别 数据集(研究用评测集/项目用大规模数据集) 现有技术 分类 有监督 无监督 半监督等(如果有) 效果 优势和缺点 评价现有技术用于当前项目的可行性 扩展:寻找现有技术的研究改进方向 项目中用到摘要的地方 传统新闻摘要任务 单/多文档新闻摘要生成 非传统摘要任务 标题生成 特点 篇幅一般较短 不

16.(2022)Chip-BCKG-基于临床指南的中国乳腺癌知识图谱的构建与应用 论文标题: Construction and Application of Chinese Breast Cancer Knowledge Graph Based on Clinical Guidelines 论文会议: Chip 16.(2022)Chip-BCKG-基于临床指南的中国乳腺癌知识图谱的构建与应用 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 知识提取 2.2 医学KG 3.乳腺癌知识图谱构建 3.1 本

1.分词 Word Segmentationchqiwang/convseg ,基于CNN做中文分词,提供数据和代码. 2.词预测 Word PredictionKyubyong/word_prediction ,基于CNN做词预测,提供数据和代码. 3. 文本蕴涵 Textual Entailment Steven-Hewitt/Entailment-with-Tensorflow,基于Tensorflow做文本蕴涵,提供数据和代码. 4. 语音识别 Automatic Speech Reco

经常有人问我:老大让我完成xxx,我不会,他也不会,但是很着急.这个任务怎么实现啊?这个任务需要什么技术啊?这种情况我遇到有100+次了,而且很多时候问得问题跟具体需要的技术简直是驴唇不对马嘴.所以今天整理了常见的30种NLP任务非常适合练手的Project,我觉得有俩作用:研究+练手,加深理解,做到更专业:收藏起来,以备不时之需,不敢保证涵盖工业界所有NLP业务场景,但是涵盖95+%以上是完全没问题的. 还有一个原因,马上周末了,我发现大部分人周五晚上开始到周一上午都不看技术相关的内容,今天本

作者:cstghitpku链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/51279338来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 1.分词 Word Segmentation chqiwang/convseg ,基于CNN做中文分词,提供数据和代码. 对应的论文Convolutional Neural Network with Word Embeddings for Chinese Word Segmentation IJCNLP2017.

使用Kettle在不同的数据库抽取数据时,有时会出现中文乱码问题:其解决方案如下: 1.查看数据库的字符集是否是UTF-8(最常用的字符集) 2.如果数据库设置正确仍然存在中文乱码,则可能是因为有的客户端数据库默认的编码集不是UTF-8,我们只需要在输出时对输出的数据库进行编码配置.我的数据库是MySql,下面是解决图示: a.我的转换图 b.打开表输出-->数据库连接后的"编辑"-->Advanced,在下方的空白处输入:set names utf8;,设置数据库客户端的

零.机器学习整个实现过程: 一.机器学习数据组成 特征值: 目标值: 二.特征工程和文本特征提取 1.概要: 1.特征工程是什么 2.特征工程的意义:直接影响预测结果 3.scikit-learn库 介绍 4.数据的特征抽取 5.数据的特征预处理 6.数据的降维 [特征工程]:特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程,从而提高了对未知数据的预测准确性 (如图:文章转为数据即是一个特征工程) 2.特征工程工具: 1.pandas:一个数据读取非常方便以及基本的处理格式的工

1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 哈工大语言技术平台Language Technology Platform(LTP)是哈工大社会计算与信息检索研究中心历时十年开发的一整套中文语言处理系统.LTP制定了基于XML的语言处理结果表示,并在此基础上提供了一整套自底向上的丰富而且高效的中文语言处理模块(包括词法.句法.语义等6项中文处理核心技术),以及基于动态链接库(Dynamic Link L

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.

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>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇: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.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

开放域实体抽取泛用工具 https://github.com/magicdict/FDDC 更新时间 2018年7月16日 By 带着兔子去旅行 开发这个工具的起源是天池大数据竞赛,FDDC2018金融算法挑战赛02-A股上市公司公告信息抽取.这个比赛是针对金融公告开展的信息抽取比赛.在参赛过程中,萌生出一个念头,是否能够开发出一个泛用的信息抽取工具呢? 信息抽取是NLP里的一个实用内容.该工具的目标是打造一个泛用的自动信息抽取工具.使得没有任何基础的用户,可以通过简单的步骤提取文档(PDF,H

FDDC2018金融算法挑战赛02-A股上市公司公告信息抽取 更新时间 2018年7月11日 By 带着兔子去旅行 信息抽取是NLP里的一个实用内容.该工具的目标是打造一个泛用的自动信息抽取工具.使得没有任何基础的用户,可以通过简单的步骤提取文档(PDF,HTML,TXT)中的信息.该工具使用C#(.Net Core)开发,所以可以跨平台运行.(Python在做大的工程的时候有诸多不便,所以没有使用python语言) 基本环境 .NetCore2.1 LTP组件:哈工大LTP3.3.2版 PDF

https://www.jianshu.com/p/87798bccee48 一.文本处理流程 通常我们文本处理流程如下: 1 对文本数据进行预处理:数据预处理,包括简繁体转换,去除xml符号,将单词条内容处理成单行数据,word2vec训练原理是基于词共现来训练词之间的语义联系的.不同词条内容需分开训练 2 中文分词:中文NLP很重要的一步就是分词了,分词的好坏很大程度影响到后续的模型训练效果 3 特征处理:也叫词向量编码,将文本数据转换成计算机能识别的数据,便于计算,通常是转换成数值型数据,

从官网搬过来的 囧rz 哈工大讯飞语言云 由哈工大 和科大讯飞 联合研发的中文自然语言处理云服务平台.结合了哈工大“语言技术平台——LTP” 高效.精准的自然语言处理核心技术和讯飞公司在全国性大规模云计算服务方面的 丰富经验,显著提升 LTP 对外服务的稳定性和吞吐量,为广大用户提供电信级稳定 性和支持全国范围网络接入的语言云服务,有效支持包括中小企业在内开发者的商 业应用需要. 作为基于云端的服务,语言云具有如下一些优势: 免安装:用户无需调用静态库或下载模型文件,只需要根据API参数集构造H