使用Stanford Corenlp对中文进行词性标注 语言为Scala,使用的jar的版本是3.6.0,而且是手动添加jar包,使用sbt添加其他版本的时候出现了各种各样的问题 添加的jar包有5个 代码 import edu.stanford.nlp.pipeline.{Annotation, StanfordCoreNLP} /** * Created by common on 17-5-13. */ object NLPLearning { def main(args: Array[St

诗Poem 要求:背诵这首诗,翻译现代文,根据现代文用简单的英文翻译. 动词直观体会 动词 动词 动词 动词 动词 sell卖 buy买 beat击打 look看 dance跳舞 sing唱歌 speak说 ride骑 ask问 answer回答 write写 tap拍 walk走 run跑 read读 study学习 fly飞 watch观察 talk说 feed喂养 listen听 drink喝 agree同意 sleep睡觉 eat吃 brush刷 swim游泳 play玩 wash洗 s

1 安装 前言 Stanford CoreNLP的源代码是使用Java写的,提供了Server方式进行交互.stanfordcorenlp是一个对Stanford CoreNLP进行了封装的Python工具包,GitHub地址,使用非常方便. 安装依赖 1:下载安装JDK 1.8及以上版本. 2:下载Stanford CoreNLP文件,解压. 3:处理中文还需要下载中文的模型jar文件,然后放到stanford-corenlp-full-2018-02-27根目录下即可(注意一定要下载这个文件

Wiki->移动开发->Android->Material Design-原质化设计 (友情链接:http://wiki.jikexueyuan.com/project/material-design/whatis-material-design/material-properties.html) (英文原版:https://material.google.com/#) 这里只记录了关于前端提高用户体验能力的部分,具体请参考原文. 一.概述 1.目标 & 创造一种新的视觉设计语言

作者:郭孝星 微博:郭孝星的新浪微博 邮箱:allenwells@163.com 博客:http://blog.csdn.net/allenwells Github:https://github.com/AllenWells [Material Design视觉设计语言]章节列表 [Material Design视觉设计语言]开篇 [Material Design视觉设计语言]Material Design设计概述 [Material Design视觉设计语言]应用布局设计 [Material

给定一个英文语料库,里面有很多句子,已经做好了分词,/前面的是词,后面的表示该词的词性并且每句话由句号分隔,如下图所示 对于一个句子S,句子中每个词语\(w_i\)标注了对应的词性\(z_i\).现在的问题是,再给定一个句子S',生成每个词\(w'_i\)的词性\(z'_i\) 也就是要求使得概率\(P(Z|S)\)最大的\(Z\),由贝叶斯定理可得 \[ \begin{align*} P(Z|S)&=\frac{P(S|Z)P(Z)}{P(S)}\\ &\propto P(S|Z)·P(

在什么是「苹果式中文」答案中,小七得出了这个结论: 「苹果式中文」是指句子结构破碎,经常缺乏主语,滥用排比,顶真,偏正短语,和不恰当四字词的广告文体. (有关什么是苹果式中文,小七原来贴错地方了TAT,具体分析请移步:什么是「苹果式中文」?) 那么作为广告翻译,苹果做得如何呢? 首先,有个翻译的概念需要向大家普及: 很多知友提出文案有明显的翻译腔,这个说法其实不准够确啊,有关什么是翻译腔,我的分析请移步:什么是「翻译腔」?「翻译腔」是好是坏? 在这里节选原文一段补充说明: 3. 明明能说中文,非

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包,简单易懂,分词是一个非常重要的步骤,可以通过一些字典,进行特定分词.大致分析步骤如下: 数据导入--选择分词字典--分词 但是下载步骤比较繁琐,可参考之前的博客: R语言·文本挖掘︱Rwordseg/rJava两包的安装(安到吐血) ------------------

概率图模型 HMM 先从一个具体的例子入手,看看我们要解决的实际问题.例子引自wiki.https://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model Consider two friends, Alice and Bob, who live far apart from each other and who talk together daily over the telephone about what they did that day. Bob is

// 对于mysql来说, 如果字段没有设置其 default值, 则会自动 设置 default值为null.同理没有设置not null, 则会自动允许null =yes // create table tbl_name like old_table_name: 参照一个表 创建一个新表:tbl_name不忘了写, old_table可以跨数据库 // 所谓的模型 就是指数据库中 的表. 模型名称就是数据表的名称, 模型类 就是 指对应的数据表的操作类. 其实D方法, 也可以实例化 "标准的

Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger标记含义 英文词性标记名称缩写的含义: 使用的是宾州树库的tag集合,具体含义和举例如下表: Tag Description Examples $ dollar $ -$ --$ A$ C$ HK$ M$ NZ$ S$ U.S.$ US$ `` opening quotation mark ` `` '' closing quotation mark ' '' ( opening parenthesis ( [ {

定义: MEMM是这样的一个概率模型,即在给定的观察状态和前一状态的条件下,出现当前状态的概率. Ø  S表示状态的有限集合 Ø  O表示观察序列集合 Ø  Pr(s|s­­’,o):观察和状态转移概率矩阵 Ø  初始状态分布:Pr0(s) 注:O表示观察集合,S表示状态集合,M表示模型 最大熵马尔科夫模型(MEMM)的缺点: 看下图,由观察状态O和隐藏状态S找到最有可能的S序列: 路径s1-s1-s1-s1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路径s2-s2-s2-s2的概率: 0.2*

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六

我从初中开始基本上就是一个英语很烂的人,数理化再好有什么用,工作了,结果发现数理化都没啥用,最有用的还是当年学的最烂的英语.于是在2011年年底开始了学习英语的课程,在学习的过程中,外教经常会放英剧美剧给我们看,看了以后回答问题,讲解,挺有意思的.印象最深刻的就是Neil给我的Doctor Who还有另外一个外教放的Friends.后来在课程快结束的时候,萌发了一个想法,能不能只看英文字幕来看美剧(当然还有英剧),这样没有中文字幕的话才能在看美剧的过程中联系阅读与听力.但是美剧中很多词汇不懂,一

In this lesson you will learn to talk about countries and languages.  本节课你将学习到关于谈论城市和语言 课上内容(Lesson) Spring Festival  春节(中国农历正月初一) Lantern Festival  元宵节,灯节 watch firework show  看烟火表演 developing   发展中 developed   发达 idiom   n. 成语,习语:土话 slang   n. 俚语:行

jieba为自然语言语言中常用工具包,jieba具有对分词的词性进行标注的功能,词性类别如下: Ag 形语素 形容词性语素.形容词代码为 a,语素代码g前面置以A. a 形容词 取英语形容词 adjective的第1个字母. ad 副形词 直接作状语的形容词.形容词代码 a和副词代码d并在一起. an 名形词 具有名词功能的形容词.形容词代码 a和名词代码n并在一起. b 区别词 取汉字“别”的声母. c 连词 取英语连词 conjunction的第1个字母. dg 副语素 副词性语素.副词代码

一.简历种类 1.中式 中式简历中,常包括政治面貌,性格及身高体重等.如果中英文简历一起递交,建议中文不写政治面貌,因为如果去外企工作,背景中的政治色彩越少越好,起码没有必要让老外知道. 性格是一个主观的东西,有经验的招聘人员从来不相信任何人自己写的性格, 因为它不是一个硬性的东西,不像学历,技能.有些人如果认为公司要招聘一个比较活跃一点的,便会在简历中写性格开朗,有的是真相信自己性格开朗,有的是觉得写上开朗更好,其实没必要. 身高体重,向外资求职时,就不必写了,因为属于特别隐私性的内容,写了显

paip.输入法英文词库的处理 python 代码 o4 目标是eng>>>中文>>atian 当输入非atian词的时候儿,能打印出 atian pinyin >>>english提示．．  ,在根据英文输入．． ＝＝＝＝＝下载源词库 要下载一个格式好的词库文件还是很困难的．．几乎没．．只好自己写兰．．． 下载一个-GRE 8k词库．．excel,删除不要的datasheet,导入mysql 格式如下: abandon    v./n.放弃:放纵    

名词性从句 在主从复合句中,从句可以充当主句的主语.表语.宾语或同位语.由于在多数情况下,主语.表语.宾语或同位语这四种句子成分由名词性词类充当,所以,我们把这些作用相当于名词的从句统称为名词性从句,把充当主语.表语.宾语或同位语的从句分别称为主语从句.表语从句.宾语从句或同位语从句.也就是说充当什么成分就叫什么从句.名词性从句由连接词(或关联词)引导. 常用的连接词有: 疑问词(who, whom, whose, what, which, where, why, when, how)可以引导主

“情态动词+have+ done”的含义 1.Must have done的含义.“must have+过去分词”表示对过去的推测,意思是“一定已经,想必已经,准是已经….”,只用于肯定句中.例如: The streets are wet. It must have rained. 街道是湿的,准是下雨了. He must have been drinking beer. 他肯定一直喝啤酒来着. 若要表示否定,要用“can’t/couldn’t+ have+过去分词”,意 思 是“不可能”: T