..................................内容纯转发+收藏................................... 学习自然语言这一段时间以来接触和听说了好多开源的自然语言处理工具,在这里做一下汇总方便自己以后学习,其中有自己使用过的也有了解不是很多的,对于不甚了解的工具以后学习熟悉了会做更新的. 1.IKAnalyzer IK Analyzer是一个开源的,基于Java语言开发的轻量级的中文分词工具包.从2006.12推出1.0版本开始,IK Analy

概 述 HanLP 是基于 Java开发的 NLP工具包,由一系列模型与算法组成,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用.而且 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,因此十分好上手,本文就结合 Spring Boot来将 HanLP用起来!   下载 HanLP数据和程序 由于 HanLP库将数据与代码分离,因此我们需要分别下载所需数据和 jar包: (1)所需 data数据包下载地址为 data.zip (2)所需 jar包下载地址为 hanlp-releas

自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一. 推荐学习自然语言处理的一本综合学习指南<精通Python自然语言处理>,介绍了如何用Python实现各种NLP任务,以帮助读者创建基于真实生活应用的项目.全书共10章,分别涉及字符串操作.统计语言建模.形态学.词性标注.语法解析.语义分析.情感分析.信息检索.语篇分析和NLP系统评估等主题. 学习参考: <精通Python自然语言处理>中文PDF,225页,带目录和书签,彩色配图,文字能够复制:英文PDF,238页,

NLP自然语言处理: 百度AI的 NLP自然语言处理python语言--pythonSDK文档: https://ai.baidu.com/docs#/NLP-Python-SDK/top 第三方模块:pip install baidu-aip NLP_test.py from aip import AipNlp """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = ' API_KEY = 'jM4b8GIG9gzrzySTRq3szK

 CRF简介 CRF是序列标注场景中常用的模型,比HMM能利用更多的特征,比MEMM更能抵抗标记偏置的问题. [gerative-discriminative.png] CRF训练 这类耗时的任务,还是交给了用C++实现的CRF++.关于CRF++输出的CRF模型,请参考<CRF++模型格式说明>. CRF解码 解码采用维特比算法实现.并且稍有改进,用中文伪码与白话描述如下: 首先任何字的标签不仅取决于它自己的参数,还取决于前一个字的标签.但是第一个字前面并没有字,何来标签?所以第一个字的处理

0. introduction GAN模型最早由Ian Goodfellow et al于2014年提出,之后主要用于signal processing和natural document processing两方面,包含图片.视频.诗歌.一些简单对话的生成等.由于文字在高维空间上不连续的问题(即任取一个word embedding向量不一定能找到其所对应的文字),GAN对于NLP的处理不如图像的处理得心应手,并且从本质上讲,图片处理相较于NLP更为简单(因为任何动物都可以处理图像,但只有人类可以

1. Java自然语言处理 LingPipe LingPipe是一个自然语言处理的Java开源工具包.LingPipe目前已有很丰富的功能,包括主题分类(Top Classification).命名实体识别(Named Entity Recognition).词性标注(Part-of Speech Tagging).句题检测(Sentence Detection).查询拼写检查(Query Spell Checking).兴趣短语检测(Interseting Phrase Detection).

Melanie Tosik目前就职于旅游搜索公司WayBlazer,她的工作内容是通过自然语言请求来生产个性化旅游推荐路线.回顾她的学习历程,她为期望入门自然语言处理的初学者列出了一份学习资源清单. displaCy网站上的可视化依赖解析树 https://demos.explosion.ai/displacy/?text=Great%2C%20this%20is%20just%20what%20I%20needed!&model=en&cpu=1&cph=0 记得我曾经读到过这样

 国内外自然语言处理(NLP)研究组 *博客地址 http://blog.csdn.net/wangxinginnlp/article/details/44890553 *排名不分先后.收集不全,欢迎留言完善. 中国大陆地区: 微软亚洲研究院自然语言计算组 Natural Language Computing (NLC) Group https://www.microsoft.com/en-us/research/group/natural-language-computing/ 清华大学自然语

​自然语言处理(NLP)是人工智能领域一个十分重要的研究方向.NLP研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论与方法. 本文整理了NLP领域常用的16个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 1.自然语言处理(NLP) 自然语言处理,简单来说就是构建人与机器之间沟通的桥梁,以实现人机交流的目的. 自然语言处理有两大核心任务:自然语言理解(NLU)与自然语言生成(NLG). 2.Attention 机制 Attention的本质是从关注全部到关注重点.将有限的注意力集中在重点信

(1) NLP 介绍 NLP 是什么? NLP (Natural Language Processing) 自然语言处理,是计算机科学.人工智能和语言学的交叉学科,目的是让计算机处理或"理解"自然语言.自然语言通常是指一种自然地随文化演化的语言,如汉语.英语.日语. NLP 可以用来做什么?以及它的应用领域是什么? 文本朗读(Text to speech)/ 语音合成(Speech synthesis) 语音识别(Speech recognition) 中文自动分词(Chinese w

stanza 是斯坦福开源Python版nlp库,对自然语言处理有好大的提升,具体好在哪里,官网里面都有介绍,这里就不翻译了.下面放上对应的官网和仓库地址. stanza 官网地址:点击我进入 stanza github 仓库地址:点击我进入 安装步骤 1.Pycharm 中在设置中安装 stanza 是比较慢的,因此不建议这种方法,而且也考不到进度到那里了. 2.直接在pycharm中安装也有尝试,但是很长时间都没看到成功,这里推荐使用将仓库代码克隆下来,在本地进行手动安装,最主要的是速度快.

自然语言处理是一门用于理解人类语言.情感和思想的技术,被称为是人工智能皇冠上的明珠. 随着深度学习发展,自然语言处理技术近年来发展迅速,在技术上表现为BERT.GPT等表现极佳的模型:在应用中表现为chatbot.知识图谱.舆情监控等基于NLP技术的产品在市场上的大规模出现. 基于此,各类公司开始出现NLP算法工程师的需求,待遇在软件工程师岗位中处于相当上游的水平. 基于此,不少同学和工程师有学习NLP的愿望,本文对首先NLP做一个简单的介绍:然后,作为一个过来人,为初学NLP的同学提供一些必要

本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库.NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库. 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务. 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子,如语音识别.语音翻译.理解完整的句子.理解匹配词的同义词,以及生成语法正确完整句子和段落. 这并不是NLP能做的所有事情. NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌,Yahoo等.谷歌搜索引擎知道

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

R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------

6个顶级Python NLP库的比较! http://blog.itpub.net/31509949/viewspace-2212320/ 自然语言处理(NLP)如今越来越流行,在深度学习开发的背景下变得尤为引人注目.在人工智能领域中,自然语言处理(NLP)从文本中理解和提取重要信息,并基于文本数据进行进一步的数据训练,其主要任务包括语音识别和生成.文本分析.情感分析.机器翻译等. 在过去的几十年中,只有那些精通语言教育的专家才能从事自然语言处理.除了具有数学和机器学习知识以外,他们还精通一些关

NLP知识十大结构 2.1形式语言与自动机 语言:按照一定规律构成的句子或者字符串的有限或者无限的集合. 描述语言的三种途径: 穷举法 文法(产生式系统)描述 自动机 自然语言不是人为设计而是自然进化的,形式语言比如:运算符号.化学分子式.编程语言 形式语言理论朱啊哟研究的是内部结构模式这类语言的纯粹的语法领域,从语言学而来,作为一种理解自然语言的句法规律,在计算机科学中,形式语言通常作为定义编程和语法结构的基础 形式语言与自动机基础知识: 集合论 图论 自动机的应用: 1,单词自动查错纠正 2

NLTK (Natural Language Toolkit) NTLK是著名的Python自然语言处理工具包,但是主要针对的是英文处理.NLTK配套有文档,有语料库,有书籍. NLP领域中最常用的一个Python库 开源项目 自带分类.分词等功能 强大的社区支持 语料库,语言的实际使用中真是出现过的语言材料 http://www.nltk.org/py-modindex.html 在NLTK的主页详细介绍了如何在Mac.Linux和Windows下安装NLTK:http://nltk.org/

今天看到一篇博文,是讲通过python爬一个页面,并统计页面词频的脚本,感觉蛮有意思的 Python NLP入门教程:http://python.jobbole.com/88874/ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库.NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库. 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务. 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子,如语

GitHub NLP项目:自然语言处理项目的相关干货整理 自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域.本文作者为自然语言处理NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理项目领域的概览,包括了很多人工智能应用程序.选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果.这些自然语言处理项目资源能为想要深入钻研一个自然语言处理NLP任务的人们提供一个良好的开端. 自然语言处理项目的相关干货整理: 指代消解 https://github.com/Kyu