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

在Spring中,可以使用依赖检查功能,以确保所要求的属性可设置或者注入. 依赖检查模式 4个依赖检查支持的模式: none – 没有依赖检查,这是默认的模式. simple – 如果基本类型(int, long,double…)和集合类型(map, list..)的任何属性都没有设置,UnsatisfiedDependencyException将被抛出. objects – 如果对象类型的任何属性都没有设置,UnsatisfiedDependencyException将被抛出. all – 如

在Spring中,可以使用依赖检查功能,以确保所要求的属性可设置或者注入. 依赖检查模式 4个依赖检查支持的模式: none – 没有依赖检查,这是默认的模式. simple – 如果基本类型(int, long,double…)和集合类型(map, list..)的任何属性都没有设置,UnsatisfiedDependencyException将被抛出. objects – 如果对象类型的任何属性都没有设置,UnsatisfiedDependencyException将被抛出. all – 如

http://52opencourse.com/111/斯坦福大学自然语言处理第四课-语言模型(language-modeling) 一.课程介绍 斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程,由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课:https://class.coursera.org/nlp/ 以下是本课程的学习笔记,以课程PPT/PDF为主,其他参考资料为辅,融入个人拓展.注解,抛砖引玉,欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学

干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:28:43 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.

[NLP]干货!Python NLTK结合stanford NLP工具包进行文本处理  原贴:   https://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk1.html 阅读目录 目录 1 NLTK和StandfordNLP简介 2 安装配置过程中注意事项 3 StandfordNLP必要工具包下载 4 StandfordNLP相关核心操作 5 参考文献和知识扩展 干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:

一.课程介绍 斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程,由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课:https://class.coursera.org/nlp/ 以下是本课程的学习笔记,以课程PPT/PDF为主,其他参考资料为辅,融入个人拓展.注解,抛砖引玉,欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学习. 课件汇总下载地址:斯坦福大学自然语言处理公开课课件汇总 二.自然语言处理概览——什么是自然语言处理(NLP) 1)相关技术与应用

CS229 斯坦福大学机器学习复习材料(数学基础) - 线性代数 线性代数回顾与参考 1 基本概念和符号 1.1 基本符号 2 矩阵乘法 2.1 向量-向量乘法 2.2 矩阵-向量乘法 2.3 矩阵-矩阵乘法 3 操作及其性质 3.1 单位矩阵和对角矩阵 3.2 转置 3.3 对称矩阵 3.4 矩阵的迹 3.5 范数 3.6 线性相关性和秩 3.7 方阵的逆 3.8 正交矩阵 3.9 矩阵的值域和零空间 3.10 行列式 3.11 二次型和半正定矩阵 3.12 特征值和特征向量 3.13 对称矩

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:三十三(ICA模型).Deep learning:三十九(ICA模型练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 难点:本实验难点在于运行时间比较长,跑一次都快一天了,并且我还要验证各种代价函数的对错,所以跑了很多次. 实验内容:Exercise:Independent Component Analysis.从数据库Sampled 8x8 patches from the STL-10 dataset

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解).Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导).Deep learning:二十九(Sparse coding练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 本节实验比较不好理解也不好做,我看很多人最后也没得出好的结果,所以得花时间仔细理解才行. 实验内容:Exercise:Sparse Coding.从10张512*51

前言 理论知识:UFLDL教程和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/09/3009830.html 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 实验内容:Exercise:Convolution and Pooling.从2000张64*64的RGB图片(它是the STL10 Dataset的一个子集)中提取特征作为训练数据集,训练softmax分类器,然后从3200张64*64的RGB图片(它是th

前言 实验内容:Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders.即:利用线性解码器,从100000张8*8的RGB图像块中提取颜色特征,这些特征会被用于下一节的练习 理论知识:线性解码器和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/08/3007435.html 实验基础说明: 1.为什么要用线性解码器,而不用前面用过的栈式自编码器等?即:线性解码器的作用? 这一点,Ng

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器

前言 练习内容:Exercise:Softmax Regression.完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别,即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作训练数据集,然后利用其训练softmax分类器,再用1万个已标注数据(即:1万张28*28的图像块(patches))作为测试数据集,用前面训练好的softmax分类器对测试数据集进行分类,并计算分类的正确率. 注意:本实验中,只用原始数据本身作训练集,而并不是从原始数据中提取特征作训练集. 理论知识:S

前言 本文是基于Exercise:PCA and Whitening的练习. 理论知识见:UFLDL教程. 实验内容:从10张512*512自然图像中随机选取10000个12*12的图像块(patch),然后对这些patch进行99%的方差保留的PCA计算,最后对这些patch做PCA Whitening和ZCA Whitening,并进行比较. 实验步骤及结果 1.加载图像数据,得到10000个图像块为原始数据x,它是144*10000的矩阵,随机显示200个图像块,其结果如下: 2.把它的每

1前言 本人写技术博客的目的,其实是感觉好多东西,很长一段时间不动就会忘记了,为了加深学习记忆以及方便以后可能忘记后能很快回忆起自己曾经学过的东西. 首先,在网上找了一些资料,看见介绍说UFLDL很不错,很适合从基础开始学习,Adrew Ng大牛写得一点都不装B,感觉非常好,另外对我们英语不好的人来说非常感谢,此教程的那些翻译者们!如余凯等.因为我先看了一些深度学习的文章,但是感觉理解得不够,一般要自己编程或者至少要看懂别人的程序才能理解深刻,所以我根据该教程的练习,一步一步做起,当然我也参考了

2005年6月14日,苹果CEO史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)在他的母校斯坦福大学的毕业典礼发表了著名的演讲,关于这段演讲,你会看到N多人的推荐(比如同样喜欢在大学演讲的李开复先生).此前曾经发过中文字幕版的乔布斯斯坦福大学演讲视频,今天补上中英文对照版的乔布斯演讲稿,里面有很多经典语句,值得反复阅读.    I am honored to be with you today at your commencement from one of the finest universities

这是苹果公司和Pixar动画工作室的CEO Steve Jobs于2005年6月12号在斯坦福大学的毕业典礼上面的演讲稿. Thank you. I'm honored to be with you today for your commencement from one of the finest universities in the world. Truth be told, I never graduated from college and this is the closest I'

Tika常见格式文件抽取内容并做预处理 作者 白宁超 2016年3月30日18:57:08 摘要:本文主要针对自然语言处理(NLP)过程中,重要基础部分抽取文本内容的预处理.首先我们要意识到预处理的重要性.在大数据的背景下,越来越多的非结构化半结构化文本.如何从海量文本中抽取我们需要的有价值的知识显得尤为重要.另外文本格式常常不一,诸如:pdf,word,excl,xml,ppt,txt等常见文件类型你或许经过一番周折还是有办法处理的.倘若遇到database,html,邮件,RTF,图像,语音

前言 理论知识:自我学习 练习环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 练习内容及步骤:Exercise:Self-Taught Learning.具体如下: 一是用29404个无标注数据unlabeledData(手写数字数据库MNIST Dataset中数字为5-9的数据)来训练稀疏自动编码器,得到其权重参数opttheta.这一步的目的是提取这些数据的特征,虽然我们不知道它提取的究竟是哪些特征(当然,可以通过可视化结果看出来,可假设其提取的特征为Features),但

转自 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51629242 斯坦福大学CS224d基础1:线性代数知识 作者:Zico Kolter (补充: Chuong Do) 时间:2016年6月 翻译:@MOLLY(mollyecla@gmail.com) @OWEN(owenj1989@126.com) 校正:@寒小阳(hanxiaoyang.ml@gmail.com) @龙心尘(johnnygong.ml@gmail.com)  出处: