一个词可能有多个词义 例句 解释 She is my date date: 约会,日期 You have taken too many leaves to skip cleaning leaves in the garden leave:休息,树叶 用Lesk算法 代码 import nltk def understandWordSenseExamples(): words = ['wind','date','left'] print('-- examples --') for word in

RT,学校课题需要233,没了 话说,窝直接做个链接的集合好了,方便以后查找 特征值提取之 -- TF-IDF值的简单介绍 汉语语义消歧之 -- 句子相似度 汉语语义消歧之 -- 词义消歧简介 c++读入之 -- 汉字读入遇到的问题 c++实现之 -- 汉语词语的简单处理 c++实现之 -- 文章TF-IDF值的计算

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

在编译理论中,通常将编译过程抽象为5个主要阶段:词法分析(Lexical Analysis),语法分析(Parsing),语义分析(Semantic Analysis),优化(Optimization),代码生成(Code Generation).这5个阶段类似Unix管道模型,上一个阶段的输出作为下一个阶段的输入.其中,词法分析是根据输入源代码文本流,分割出词,识别类别,产生词法元素(Token)流,如: 1 int a = 10; ​经过词法分析会得到[(Type, “int”), (Ide

XGB算法是决策树衍生出来的一种算法 场景:酒店的业务人员希望我们能够提供一个算法服务去为酒店信息做一个自动化的匹配,以通过算法的手段,找到那些确定相同的酒店和确定不同的酒店 以下代码为部分 理解业务 项目背景 当用户在马蜂窝打开一家选中的酒店时,不同供应商提供的预订信息会形成一个聚合列表准确地展示给用户.这样做首先避免同样的信息多次展示给用户影响体验,更重要的是帮助用户进行全网酒店实时比价,快速找到性价比最高的供应商,完成消费决策. 问题: 数据属性不同(比如酒店名有的是中文,有的英文,有的中

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

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

经常有人问我:老大让我完成xxx,我不会,他也不会,但是很着急.这个任务怎么实现啊?这个任务需要什么技术啊?这种情况我遇到有100+次了,而且很多时候问得问题跟具体需要的技术简直是驴唇不对马嘴.所以今天整理了常见的30种NLP任务非常适合练手的Project,我觉得有俩作用:研究+练手,加深理解,做到更专业:收藏起来,以备不时之需,不敢保证涵盖工业界所有NLP业务场景,但是涵盖95+%以上是完全没问题的. 还有一个原因,马上周末了,我发现大部分人周五晚上开始到周一上午都不看技术相关的内容,今天本

http://3g.163.com/all/article/DM995J240511AQHO.html 选自the Gradient 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译 计算机视觉领域常使用在 ImageNet 上预训练的模型,它们可以进一步用于目标检测.语义分割等不同的 CV 任务.而在自然语言处理领域中,我们通常只会使用预训练词嵌入向量编码词汇间的关系,因此也就没有一个能用于整体模型的预训练方法.Sebastian Ruder 表示语言模型有作为整体预训练模型的潜质,它能由浅

从人工智能学科诞生之初起,自然语言处理(NLP)就是人工智能核心的研究问题之一.NLP的重要性是毋庸置疑的,它能够实现以自然语言交流为特征的高级人机交互,使机器能“阅读”所有以文字形式记录的人类知识,并提供各种高层智能服务的基础和关键技术. 目前在NLP领域最受瞩目的要数谷歌的NLP模型BERT(Bidirectional Encoder Representa-tions from Transformers),它在Trans-former的基础上,借助海量跨领域语料和超高计算能力,通过多任务预训

作者:cstghitpku链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/51279338来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 1.分词 Word Segmentation chqiwang/convseg ,基于CNN做中文分词,提供数据和代码. 对应的论文Convolutional Neural Network with Word Embeddings for Chinese Word Segmentation IJCNLP2017.

之前看过一条评论说Bert提出了很好的双向语言模型的预训练以及下游迁移的框架,但是它提出的各种训练方式槽点较多,或多或少都有优化的空间.这一章就训练方案的改良,我们来聊聊RoBERTa和SpanBERT给出的方案,看作者这两篇paper是一个组的作品,所以彼此之间也有一些共同点~ RoBERTa RoBERTa与其说是一个新模型,更像是一个篇炼丹手札( ˘•ω•˘ ).作者针对BERT预训练中的几个超参数进行了测试,给出了更好的方案.相信你一定也在不少paper里都看到过"训练方案参考RoBER

原文地址:http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/48566671 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明CSDN博客源地址!共同学习,一起进步~   目录(?)[-] 一 搜狗知立方介绍 搜狗知立方框架图 实体对齐和属性值决策 爬取InfoBox介绍 二 VSM相似度计算 基本概念 向量空间模型VSM TF-IDF 向量夹角cos相似度 实体相似度计算           前面讲述过两篇知识图谱相关的文章,这篇文章主要讲解基于向量空间模型

歧义问题方面,笔者一直比较关注利用词向量解决歧义问题: 也许你寄希望于一个词向量能捕获所有的语义信息(例如run即是动车也是名词),但是什么样的词向量都不能很好地进行凸显. 这篇论文有一些利用词向量的办法:Improving Word Representations Via Global Context And Multiple Word Prototypes(Huang et al. 2012) 解决思路:对词窗口进行聚类,并对每个单词词保留聚类标签,例如bank1, bank2等 来源于笔者

Python NLTK 走进大秦帝国 作者:白宁超 2016年10月17日18:54:10 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.本文主要介绍NLTK(Natura

Stanford NLP课程简介 1. NLP应用例子 问答系统: IBM Watson 信息提取(information extraction) 情感分析 机器翻译 2. NLP应用当前进展 很成熟:垃圾邮件检测,词性标注(POS),实体名称识别(Named Entity Recognition, NER) => 课程后面会讲 相对成熟:情感分析,指代消解(coreference resolution),词义消歧,句子成分解析(parsing),机器翻译, 信息提取 => 后面课程会讲 依然

Atitit 知识图谱解决方案:提供完整知识体系架构的搜索与知识结果overview   知识图谱的表示和在搜索中的展1 提升Google搜索效果3 1.找到最想要的信息.3 2.提供最全面的摘要.4 3.让搜索更有深度和广度.4   互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web).在这个背景下,Google.百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱,分别为Knowledge Gr

自然语言处理(1)之NLTK与PYTHON 题记: 由于现在的项目是搜索引擎,所以不由的对自然语言处理产生了好奇,再加上一直以来都想学Python,只是没有机会与时间.碰巧这几天在亚马逊上找书时发现了这本<Python自然语言处理>,瞬间觉得这对我同时入门自然语言处理与Python有很大的帮助.所以最近都会学习这本书,也写下这些笔记. 1. NLTK简述 NLTK模块及功能介绍 语言处理任务 NLTK模块 功能描述 获取语料库 nltk.corpus 语料库和词典的标准化接口 字符串处理 nl

谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言? 这本已是一个不需要争论的问题.如果说三年前,Matlab.Scala.R.Java 和 Python还各有机会,局面尚且不清楚,那么三年之后,趋势已经非常明确了,特别是前两天 Facebook 开源PyTorch 之后,Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立,未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅. 学习Python之路其修远兮,能否跨进时下最热的人工智能领域,无疑学好Python是通往高薪的捷径之路. <Python核心编程 第3版> (

自然语言处理(NLP)是人工智能研究中极具挑战的一个分支.随着深度学习等技术的引入,NLP领域正在以前所未有的速度向前发展.但对于初学者来说,这一领域目前有哪些研究和资源是必读的?最近,Kyubyong Park 为我们整理了一份完整列表. GitHub 项目链接:https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks 本人从事自然语言处理任务(NLP)的研究已经有很长时间了,有一天我想到,我需要为庞大的 NLP领域做一个概览,我知道自己肯定不是想要一睹 NLP 任务的全貌的