1. 自然语言概念 自然语言,即我们人类日常所使用的语言,是人类交际的重要方式,也是人类区别其他动物的本质特征. 但是我们只能通过自然语言与人交流,无法与计算机进行交流. 2. 自然语言处理 自然语言处理,是人工智能的一部分,实现了人与计算机之间的有效通信.自然语言处理属于计算机科学领域与人工智能领域,其研究使用计算机编程来处理和理解人类的语言. 3.  应用场景 情感分析(从一段文本中提取该文本的感情色彩,是褒义.中性还是贬义) 机器翻译 文本相似度匹配(从多段文本中,分析两段文本内容的相似度

统计角度窥视模型概念 作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖

初识马尔可夫和马尔可夫链 作者:白宁超 2016年7月10日20:34:20 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下:第一篇对马

HanLP中文自然语言处理工具实例演练 作者:白宁超 2016年11月25日13:45:13 摘要:HanLP是hankcs个人完成一系列模型与算法组成的Java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. 在提供丰富功能的同时,HanLP内部模块坚持低耦合.模型坚持惰性加载.服务坚持静态提供.词典坚持明文发布,使用非常方便,同时自带一些语料处理工具,帮助用户训练自己的语料.笔者坚定支持开源的项目,本文初衷是使用自然语言

Python自然语言处理工具小结 作者:白宁超 2016年11月21日21:45:26 目录 [Python NLP]干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包(1) [Python NLP]Python 自然语言处理工具小结(2) [Python NLP]Python NLTK 走进大秦帝国(3) [Python NLP]Python NLTK获取文本语料和词汇资源(4) [Python NLP]Python NLTK处理原始文本(5) 1 Python 的几个自

基于自然语言处理角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日21:25:35 [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

马尔可夫模型与隐马尔可夫模型 作者:白宁超 2016年7月11日15:31:11 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下:第一篇

向前算法解决隐马尔可夫模型似然度问题 作者:白宁超 2016年7月11日22:54:57 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下

维特比算法解决隐马尔可夫模型解码问题(中文句法标注) 作者:白宁超 2016年7月12日14:08:28 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.

向前向后算法解决隐马尔可夫模型机器学习问题 作者:白宁超 2016年7月12日14:28:10 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思

前言 LZ77算法是无损压缩算法,由以色列人Abraham Lempel发表于1977年.LZ77是典型的基于字典的压缩算法,现在很多压缩技术都是基于LZ77.鉴于其在数据压缩领域的地位,本文将结合图片和源码详细介绍其原理. 原理介绍: 首先介绍几个专业术语. 1.lookahead buffer(不知道怎么用中文表述,暂时称为待编码区): 等待编码的区域 2. search buffer: 已经编码的区域,搜索缓冲区 3.滑动窗口: 指定大小的窗,包含“搜索缓冲区”(左) + “待编码区”(右

转自:http://www.cnblogs.com/iOS-mt/p/4268532.html 感谢作者:梦想通 前言 从事音乐相关的app开发也已经有一段时日了,在这过程中app的播放器几经修改我也因此对于iOS下的音频播放实现有了一定的研究.写这个系列的博客目的一方面希望能够抛砖引玉,另一方面也是希望能帮助国内其他的iOS开发者和爱好者少走弯路(我自己就遇到了不少的坑=.=). 本篇为<iOS音频播放>系列的第一篇,主要将对iOS下实现音频播放的方法进行概述. 基础 先来简单了解一下一些基

http://blog.csdn.net/huyoo/article/details/12188573 官方数据 http://www.nltk.org/book/ Natural Language Processing with Python – Analyzing Text with the Natural Language Toolkit Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper This version of the NLTK book is u

python实现文章或博客的自动摘要(附java版开源项目) 写博客的时候,都习惯给文章加入一个简介.现在可以自动完成了!TF-IDF与余弦相似性的应用(三):自动摘要 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/automatic_summarization.html idf.txt来自 https://github.com/jannson/yaha/blob/master/yaha/analyse/idf.txtpython分词库中:ht

在本期文章中,小生向您介绍了自然语言工具包(Natural Language Toolkit),它是一个将学术语言技术应用于文本数据集的 Python 库.称为“文本处理”的程序设计是其基本功能:更深入的是专门用于研究自然语言的语法以及语义分析的能力. 鄙人并非见多识广, 语言处理(linguistic processing) 是一个相对新奇的领域.如果在对意义非凡的自然语言工具包(NLTK)的说明中出现了错误,请您谅解.NLTK 是使用 Python 教学以及实践计算语言学的极好工具.此外,计

摘要:CNN作为当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,在图像分类领域做出了巨大贡献.本文从计算机视觉的用例开始,介绍CNN及其在自然语言处理中的优势和发挥的作用. 当我们听到卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNNs)时,往往会联想到计算机视觉.CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献,也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用. 最近我们开始在自然语言处理(Natural Language Process

许令波,developerWorks 中国网站最佳作者,现就职于淘宝网,是一名 Java 开发工程师.对大型互联网架构设计颇感兴趣,喜欢钻研开源框架的设计原理.有时间将学到的知识整理成文章,也喜欢记录下工作和生活中的一些思考.个人网站是:http://xulingbo.net. 为什么要编码 不知道大家有没有想过一个问题,那就是为什么要编码?我们能不能不编码?要回答这个问题必须要回到计算机是如何表示我们人类能够理解的符号的,这些符号也就是我们人类使用的语言.由于人类的语言有太多,因而表示这些语言

0 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818339Redis一点基础的东西目录 1.基础底层数据结构 2.windows下环境搭建 3.java里连接redis数据库 4.关于认证 5.redis高级功能总结1.基础底层数据结构1.1.简单动态字符串SDS定义: ...47分钟前1 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818

自然语言处理(1)之NLTK与PYTHON 题记: 由于现在的项目是搜索引擎,所以不由的对自然语言处理产生了好奇,再加上一直以来都想学Python,只是没有机会与时间.碰巧这几天在亚马逊上找书时发现了这本<Python自然语言处理>,瞬间觉得这对我同时入门自然语言处理与Python有很大的帮助.所以最近都会学习这本书,也写下这些笔记. 1. NLTK简述 NLTK模块及功能介绍 语言处理任务 NLTK模块 功能描述 获取语料库 nltk.corpus 语料库和词典的标准化接口 字符串处理 nl

什么是解析? 在自然语言的学习过程,个人一定都学过语法,比如句子能够用主语.谓语.宾语来表示.在自然语言的处理过程中.有很多应用场景都须要考虑句子的语法,因此研究语法解析变得很重要. 语法解析有两个基本的问题,其一是句子语法在计算机中的表达与存储方法.以及语料数据集:其二是语法解析的算法. 对于第一个问题,我们能够用树状结构图来表示,例如以下图所看到的.S表示句子:NP.VP.PP是名词.动词.介词短语(短语级别):N.V.P各自是名词.动词.介词. watermark/2/text/aHR0c

程序设计中使用的那些共享方法或者技术 前段时间看了个paper是讲述谷歌浏览器使用的压缩方法SDCH,其实原理还是比较简单的. 看了论文后就想总结一下程序中使用的一些共享方法或者技术吧. 1.Google最近发明的HTTP压缩算法SDCH SDCH的全称是Shared Dictionary Compression over HTTP的简写. SDCH的基于以下的事实: (1)在HTTP的传输文件之间有大量重复冗余的数据,从服务器端一次又一次的传输到请求端. (2)服务器端可以对这些文件之间的大量