NLP+句法结构(三)︱中文句法结构(CIPS2016.依存句法.文法)转自:https://www.cnblogs.com/maohai/p/6453389.html 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>P8 -P11 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 一.依存句法分析 依存语法存在一个共同的基本假设:句法结构本质上包含词和词之间的

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第三章 语篇分析研究进展.现状及趋势>P21 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 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比较 NLP+词法系列(二)︱中文分词技术及词性标注研究现状(CIPS2016) NLP+句法结构(三)︱中文句法结构研究现状(CIPS2016) NLP+语义分析(四)

NLP & 中文分词 中文分词 (Word Segmentation, WS) 指的是将汉字序列切分成词序列. 中文自然语言处理系统 https://www.ltp-cloud.com/intro#cws https://ltp.ai/

目录 浅谈NLP 文本分类/情感分析 任务中的文本预处理工作 前言 NLP相关的文本预处理 浅谈NLP 文本分类/情感分析 任务中的文本预处理工作 前言 之所以心血来潮想写这篇博客,是因为最近在关注NLP文本分类这类任务中的文本预处理工作,想总结一下自己的所学所想,老规矩,本博文记载仅供备忘与参考,不具备学术价值,本文默认使用python3编程(代码能力是屎山级别的,请谅解),默认文本为英文,代码主要使用Pytorch(博主老笨蛋了,之前一直执迷不悟用Keras,现在刚刚开始用torch,怎么说

最近维护一个项目,遇到了ifstream在中文路径下打开文件失败的bug,我搜索了一下,最后整理成下文以后日后查阅. 一.问题重现 vs2008下创建一个简单win32工程. 使用ANSI编码方式:项目属性页 ->配置属性 ->常规 ->项目默认值 ->字符集中选择"使用多字节字符集". 简单出错代码: #include "stdafx.h" #include <Windows.h> #include <fstream>

1. 背景介绍 文本情感分析是在文本分析领域的典型任务,实用价值很高.本模型是第一个上手实现的深度学习模型,目的是对深度学习做一个初步的了解,并入门深度学习在文本分析领域的应用.在进行模型的上手实现之前,已学习了吴恩达的机器学习和深度学习的课程,对理论有了一定的了解,感觉需要来动手实现一下了.github对应网址https://github.com/ble55ing/LSTM-Sentiment_analysis LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络,在自然语

一.常见的编码格式 1. ASCII码 总共128个字符,用1个字节的低7位表示,0~31是控制字符,32~126是打印字符. 2.  ISO-8859-1 ISO组织在ASCII基础上进行扩展,仍是单字节编码,支持256个字符,支持大部分西欧字符. 3. GB2312 GBK GB18030 GB2312可用GBK方式解码,不会有问题.GB18030使用不多. 4. UTF-16 UTF-16定义了Unicode在计算机中的存取方法,采用2个字节存储. 5. UTF-8 UTF-16采用2个字

问题描述 近期做任务时,跟后端联调时遇到一个问题,前端发送get请求,当参数值有中文时,请求失败,请求参数变为乱码.(ps:一般当参数有中文时,很少使用get请求,而是使用post请求来传输数据,请求数据放在消息主体里,服务端根据请求头里的content-type里定义的编码格式解码数据) 后端起本地环境,接口可以跑通,数据可以获取到.但是在我自己电脑上,同样的接口全部返回为空.在debug模式下调试代码发现,发现后端拿到的参数值全部是乱码,那肯定就没有返回值了.这个时候就纳闷了,同样的代码为啥

request.setCharacterEncoding("utf-8");//第一种情况 log.info("服务商名称:" + request.getParameter("networkName")); // log.info("服务商名称:" + new String(request.getParameter("networkName").getBytes("ISO8859-1")

初步实现了Android与pc服务器的通信之后,又碰到了传说中令人头疼不已的中文乱码问题.既然出现了乱码,那么原因自然是协议不通了.我们知道eclipse中默认的编码标准是GBK,而安卓程序开发所默认的布局文件编码标准则是utf-8,这样一来,我们双方通信的时候便难免出现乱码.要解决它,就要从二者转换方面着手.     首先我们知道,从安卓手机界面上获得的文字,其编码字符集是utf-8,所以,当我们的java文件获得它时,它是以utf-8形式编译的.所以这里,在得到EditText中的文字之后,

最近时常碰到中文乱码的问题,eclipse的编码环境设置的都是UTF-8,外部也是以UTF-8的编码进行传参的,但是遇到中文的时候还是因为乱码而产生一系列的错误.在网上查了许多资料,发现这是跟JVM的编码有关系的,JVM默认引用电脑操作系统的编码格式进行编码(大部分中文win xp系统的编码格式是GBK),所以JVM把java编译成class文件的时候会以GBK的方式进行编译.于是乎你会发现,有的机器运行工程会始终有乱码,有的机器则不会 获取JVM编码: import java.nio.char

中文乱码问题产生的原因,主要就是字符编码设置问题:             首先,mysql数据库安装的时候字符编码要选择正确,最好选择utf-8比较保险.如果安装时没有设置正确,找到mysql的安装目录,修改my.conf配置文件中的字符设置,打开文件,应该一个是在mysqll下面,一个是在server下面的.         如果是php页面的中文乱码,也就是非数据库查询出来的数据,HTML页面静态的部分出现乱码,应该使用header("content-type:text/html; cha

在使用 tty 的时候遇到了一个事情,那就是主文件夹下面的中文文件是乱码: [备注]tty 是 通过 CTRL + ALT +F2~F6  获得的,  这与桌面系统中的终端不是一个概念,  望看到这篇博客的网友可以"醍醐灌顶"一下. 在网上查了一些解决问题的资料,发现很多人上述概念也没有搞清楚,最后发现了下面这个帖子:http://bbs.csdn.net/topics/391832491 该回答我觉得是比较靠谱的. 该贴回答英文翻译如下:Linux内核维护者不接受为了要更好地在控制台

分词是中文自然语言处理的基础.目前常用的分词算法有 1.张华平博士的NShort中文分词算法. 2.基于条件随机场(CRF)的中文分词算法. 这两种算法的代表工具包分别是jieba分词系统和哈工大的LTP语言技术平台.下面就分别演示这两个工具的使用方法. jieba包有两个分词函数,cut和cut_for_search,后者主要为搜索引擎设计,粒度更细.jieba.cut(sentence,cut_all=False,HMM=True)方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串:cut_all 参

这个问题困扰了我很久,今天就来探索探索. [页面乱码] 浏览器的默认编码格式和你的jsp中的编码格式不统一造成的.假如你的jsp的头编码设置为utf-8,但是浏览器设置的是gbk,就会乱码. [post方式乱码] post提交表单乱码比较好解决,在request.getParameter("name");前加上一行request.setCharacterEncoding("utf-8");就可以解决问题.但是这个对于get方式的乱码却没有作用.post方式的表单是作

之前在其他博客文章有提到如何对英文进行分词,也说后续会增加解释我们中文是如何分词的,我们都知道英文或者其他国家或者地区一些语言文字是词与词之间有空格(分隔符),这样子分词处理起来其实是要相对容易很多,但是像中文处理起来就没有那么容易,因为中文字与字之间,词与词之间都是紧密连接在一起的,所以第一件事需要处理的就是如何确认词.中文文章的最小组成单位是字,但是独立的字并不能很好地传达想要表达整体的意思或者说欠缺表达能力,所以一篇成文的文章依旧是以词为基本单位来形成有意义的篇章,所以词是最小并且能独立活

个人理解: 句子相似性判断.情感分析.实体识别.智能问答,本质基本上都是分类任务. 阅读理解(抽取式.回答式.完形填空)是逐个候选项的分类问题处理. 参考 https://github.com/chineseGLUE/chineseGLUE https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE http://dy.163.com/v2/article/detail/EAFKC4I205118HA4.

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>P8 -P11 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf . 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比较 NLP+词法系列(二)︱中文分词技术及词性标注研究现状(CIPS2016) NLP+句法结构(三)︱中文句法结构研究现状(CIPS2016

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

1. NLP 走近自然语言处理 概念 Natural Language Processing/Understanding,自然语言处理/理解 日常对话.办公写作.上网浏览 希望机器能像人一样去理解,以人类自然语言为载体的文本所包含的信息,并完成一些特定任务 内容中文分词.词性标注.命名实体识别.关系抽取.关键词提取.信息抽取.依存分析.词嵌入…… 应用篇章理解.文本摘要.情感分析.知识图谱.文本翻译.问答系统.聊天机器人…… 2. NLP 使用jieba分词处理文本,中文分词,关键词提取,词性标