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.

PaddlePaddle出教程啦,教程一部分写的很详细,值得学习. 一期涉及新手入门.识别数字.图像分类.词向量.情感分析.语义角色标注.机器翻译.个性化推荐. 二期会有更多的图像内容. 随便,帮国产框架打广告:加入TechWriter队伍,强大国产深度学习利器.https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . . 一.情感分类模型介绍CNN.RNN.LSTM.栈式双向LSTM 教程链接:http://book.paddlepaddle.or

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

代码 import os from pprint import pprint from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser, NamedEntityRecognizer, SementicRoleLabeller class LtpParser: def __init__(self): LTP_DIR = "../model/ltp_data_v3.4.0/" self.segmentor = Segmentor() # load_wit

http://www.hankcs.com/nlp/ner/place-names-to-identify-actual-hmm-viterbi-role-labeling.html 命名实体识别(Named Entity Recognition)也是自然语言处理中的一个难关,特别是中文这样没有大小写等固定形态的语言.上次介绍过<实战HMM-Viterbi角色标注中国人名识别>,这次基于类似的原理,为HanLP实现中文地址地名(NS)的自动识别. 原理 训练 对熟语料自动角色标注,统计单词的角

转载:码农场 » TextRank算法提取关键词的Java实现 谈起自动摘要算法,常见的并且最易实现的当属TF-IDF,但是感觉TF-IDF效果一般,不如TextRank好. TextRank是在 Google的PageRank算法启发下,针对文本里的句子设计的权重算法,目标是自动摘要.它利用投票的原理,让每一个单词给它的邻居(术语称窗口) 投赞成票,票的权重取决于自己的票数.这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论,PageRank采用矩阵迭代收敛的方式解决了这个悖论.TextRank也 不例外:

这几天写完了人名识别模块,与分词放到一起形成了两层隐马模型.虽然在算法或模型上没有什么新意,但是胜在训练语料比较新,对质量把关比较严,实测效果很满意.比如这句真实的新闻“签约仪式前,秦光荣.李纪恒.仇和等一同会见了参加签约的企业家.”,分词结果:[签约/v, 仪式/n, 前/f, ,/w, 秦光荣/nr, ./w, 李纪恒/nr, ./w, 仇和/nr, 等/u, 一同/d, 会见/v, 了/ul, 参加/v, 签约/v, 的/uj, 企业家/n, ./w],三个人名“秦光荣”“李纪恒”“仇和”

一.TextRank原理 TextRank是一种用来做关键词提取的算法,也可以用于提取短语和自动摘要.因为TextRank是基于PageRank的,所以首先简要介绍下PageRank算法. 1. PageRank算法 PageRank设计之初是用于Google的网页排名的,以该公司创办人拉里·佩奇(Larry Page)之姓来命名.Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一.PageRank通过互联网中的超链接关系来确定一个网页的排名,

作者: 阮一峰 日期: 2013年3月15日 原文链接:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html 这个标题看上去好像非常复杂,事实上我要谈的是一个非常easy的问题. 有一篇非常长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),全然不加以人工干预,请问如何才干正确做到? 这个问题涉及到数据挖掘.文本处理.信息检索等非常多计算机前沿领域,可是出乎意料的是,有一个非常easy的经典算法,能

<?php class Document { protected $words; protected $tf_matrix; protected $tfidf_matrix; public function __construct($string) { $this->tfidf_matrix = null; if (isset($string)) { $string = strtolower($string); $this->words = preg_split('/((^\p{P}+)

本文旨在介绍如何利用HanLP训练分词模型,包括语料格式.语料预处理.训练接口.输出格式等. 目前HanLP内置的训练接口是针对一阶HMM-NGram设计的,另外附带了通用的语料加载工具,可以通过少量代码导出供其他训练工具使用的特定格式(如CRF++). 语料格式 输入语料格式为人民日报分词语料库格式.该格式并没有明确的规范,但总体满足以下几点: 1.单词与词性之间使用“/”分割,如华尔街/nsf,且任何单词都必须有词性,包括标点等. 2.单词与单词之间使用空格分割,如美国/nsf 华尔街/ns

SCWS 是 Simple Chinese Word Segmentation 的首字母缩写(即:简易中文分词系统).1.下载scws官方提供的类(这里使用的是pscws第四版的)http://www.xunsearch.com/scws/down/pscws4-20081221.tar.bz2下载XDB 词典文件 (这里使用的是utf8简体中文词典包)http://www.xunsearch.com/scws/down/scws-dict-chs-utf8.tar.bz22.解压scws类Ps

import testWord2vec2 as tw import tensorflow_util as tu import numpy as np model = tw.load_model() namelist = tw.loadNameList() import jieba namelist1 = [] for name in namelist: seg_list = jieba.cut(name) temp_name = " ".join(seg_list) namelist1

融合异构知识进行常识问答 论文标题 -- <Graph-Based Reasoning over Heterogeneous External Knowledge for Commonsense Question Answering> 论文来源 论文代码 任务介绍 任务概述 以CSQA(常识问答)为例,针对未提及背景知识的问题,要求考虑背景知识并作出回答 任务形式 输入:问题Q=q_1 q_2⋯q_m和包含n个答案的候选答案集合A={a_1,a_2,⋯,a_n} 目标:从候选集合中选出正确答案

简评:人类语言非常博大精妙,同一句话在不同的语境下,就有不同的含义.连人类有时候都不能辨别其中细微的差别,机器能吗?这就是人工智能的下一个巨大挑战:理解语言的细微差别.本文原作者是 Salesforce 的首席科学家 Richard Socher. 语言是人类独有的能力,是我们智慧的体现.但是通过人工智能(我们为机器提供语言能力的NLP)为我们如何使用语言打开了一个新的可能性领域. 今天,Alexa 能够帮你调节智能灯的亮度,也可以告诉你世界另一端的天气状况.在 Google 最近的 Duple

Abstract We introduce a new type of deep contextualized word representation that models both (1) complex characteristics of word use (eg, syntax and semantics), and (2) how these uses vary across linguistic contexts (i.e. to model polysemy). 我们引入了一种新

http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50725480 /* 版权声明:可以任意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 序列标注问题应该说是自然语言处理中最常见的问题,而且很可能是最而没有之一.在深度学习没有广泛渗透到各个应用领域之前,传统的最常用的解决序列标注问题的方案是最大熵.CRF等模型,尤其是CRF,基本是最主流的方法.随着深度学习的不断探索和发展,很可能RNN模型会取代CRF的传统霸主地位,会成

本文由云+社区发表 | 导语 问答系统是信息检索的一种高级形式,能够更加准确地理解用户用自然语言提出的问题,并通过检索语料库.知识图谱或问答知识库返回简洁.准确的匹配答案.相较于搜索引擎,问答系统能更好地理解用户提问的真实意图, 进一步能更有效地满足用户的信息需求.问答系统是目前人工智能和自然语言处理领域中一个倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向. 一.引言 ​ 问答系统处理的对象主要包括用户的问题以及答案.根据问题所属的知识领域,问答系统可分为面向限定域的问答系统.面向开放域的问答系统.以及面

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