自然语言处理：中文分词，打标签，文章匹配相似度，机器学习.zip资源-CSDN文库

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自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，主要关注如何使计算机理解、解析、生成和操作人类自然语言。在这个压缩包中，我们聚焦于四个关键的NLP任务：中文分词、打标签、文章匹配相似度以及机器学习在NLP中的应用。中文分词是NLP的第一步，因为中文没有像英文那样的空格来自然地划分单词。分词器如jieba分词库，用于将连续的汉字序列切分成具有语义意义的词语单元。分词的准确性对后续的文本处理至关重要，它直接影响到词性标注、情感分析等任务的性能。接下来是打标签，这通常指的是词性标注（Part-of-Speech tagging）。在中文文本中，每个词都需要被赋予一个特定的词性，如名词、动词、形容词等。这有助于理解句子结构和含义。此外，打标签还涵盖了实体识别（NER），找出文本中的人名、地名、组织名等专有名词，这对于信息提取和问答系统等应用至关重要。文章匹配相似度是NLP中的一个重要问题，特别是在信息检索、新闻推荐和搜索引擎优化中。常见的方法有余弦相似度、Jaccard相似度以及基于深度学习的表示学习。通过计算两篇文章的向量表示之间的距离或角度，可以评估它们的主题相关性。近年来，预训练模型如BERT、RoBERTa等已经在这一领域取得了显著进步，能够更准确地捕捉语义信息，提高匹配精度。机器学习在NLP中扮演着核心角色。传统的机器学习算法如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）常用于分类任务，如情感分析、垃圾邮件检测等。随着深度学习的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及其变体如长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）的应用，NLP模型的性能得到了显著提升。现在，预训练的深度学习模型如Transformer架构的BERT、GPT等，已经成为NLP的标准工具，它们在多项任务上都达到了最先进的水平。这个压缩包涵盖了NLP的基本流程，从基础的文本处理到复杂的深度学习模型应用。通过对中文分词、词性标注和文章相似度计算的深入理解，以及掌握机器学习在NLP中的应用，我们可以构建强大的文本分析系统，解决实际问题，如智能客服、舆情分析、自动翻译等。对于想要深入NLP领域的学习者来说，这些都是不可或缺的知识点。

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自然语言处理：中文分词，打标签，文章匹配相似度，机器学习.zip （33个子文件）

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# nlp 自然语言处理：中文分词，打标签，文章匹配相似度打标签： extra_tags.py：关键函数：extarct_tags ，通过help(jieba.analyse.extarct_tags) 查看函数提示如下： withWeight：单词权重 allowPOS：单词性质，参看https://wenku.baidu.com/view/49eab3a9ad51f01dc281f1f8.html withFlag： ====================================================== Help on method extract_tags in module jieba.analyse.tfidf: extract_tags(self, sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(), withFlag=False) method of jieba.analyse.tfidf.TFIDF instance Extract keywords from sentence using TF-IDF algorithm. Parameter: - topK: return how many top keywords. `None` for all possible words. - withWeight: if True, return a list of (word, weight); if False, return a list of words. - allowPOS: the allowed POS list eg. ['ns', 'n', 'vn', 'v','nr']. if the POS of w is not in this list,it will be filtered. - withFlag: only work with allowPOS is not empty. if True, return a list of pair(word, weight) like posseg.cut if False, return a list of words

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