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NLP入门+实战必读,一文可以教会你最常见的10种自然语言处理技术(附代码)电子版
词形还原 词向量化 词性标注 名文体消岐 命名实体识別 情感分析 文本语义相似分析 语知铧识 又本总结 词干提取 什么是词干提取?河干提取是将词语去除变亿或衍生形式,转换为词干或原型形式的过程。词干提取 的目标是将相关词语还原为同样的词干,哪怕讧干并非词典的诃目。例如,英文中 和 的词干同为 的词分别为 相关论文: 的波特词干算法原文 相关算法:在 上可以使月 词干算法 程序实现:这里给出了在 库中使 算法做词十提取的代码 #I pip install stemmingfrom stemming. porter import stemstem casually") 词形还原 什么是词形还原?词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。还原过程考虑到了 问题,即词诌在句中的语义,词砉对相邻谙句的语义等。例如,英诘中 被分别还原为 被分别还原为 相关论文这篇文章详细讨论了词形还原的不同方法。想要了解传统词形还原的工作原必读 相关论文这篇论文非常出色,讨论了运用深度学习对变化丰富的话种做词形还原时会遇到的问题。 数据集这里是 数据集的链接,你可以使用它创建一个自己的词形还原工具 程序实现:下面给出了在 上的英语词形还原代码 pip install spacy #python -m spacy download import spacy nlp=spacy load ("en") doc="good better best for token in nlp(doc) print(token, token lemma 词向量化 什么是词向量化?词向量化是用一组实数构成的向量代表自然语言的叫法。这种技术非常实用,因为 电脑无法处理自然语言。词向量化可以捕到自然话言和实数间的本质关糸。通过词向量化,一个词 语或者一段短语可以用一个定维的向量表小,例如向量的长度可以为 例如:“Man"这个词语可以用一个五维向量表示。 这里釣每个数字代表了词语在某个特定方向上的量级 相关博文:这篇文章详细解释了词向量化 相关论文:这篇论文解释了词向量化的细节:深入理解词向量化必读。 相关工具:这是个基于浏览器的词向量可视化工具。 预训练词向量:这里有一份 的预训练词向量列表,包含种语言。 这单可以下载 的预讥练词向量 #! pip install gensim fromgensim. models. keyedvectors import keyedvectors word vectors=Keyedvectors load word2vec format('GoogleNews-vectors-negative 300 bin,binary=True) word vectors[ 'humanI 程序实现:这段代码可以用 训练你自己的司向量 sentence=[['first,'sentence,['second,,'sentence'l] model gensim models. Word2Vec(sentence, min count=l, size=300, workers=4) 词性标注 什么事词性标注?简单来说,词性枟注是对句子中的词语标注为名字、动词、形容词、副词等的过程 例如,对句子“ Ashok killed the snake with a stick",词性标注会识别: 代河 限定词 名词 连词 限定词 名词 论文 的这篇《 介绍了一科叫动态特征归纵的新方法。这 是目前词性标注最先进的方法 论文:这篇文章介绍了通过隐马尔科夫模型做无监督词性标注学习的方法。 程序实现:这段代码可以在 上做词性标注 # pip install spacy #I python -m spacy download en p=spacy load('en') sentence="ashok killed the snake with a stick for token in nlp(sentence): print(token, token pos) 命名实体消歧 什么是命名实休消吱?命名实休消岐是对句子中的提到的实休识别的过程。例如,对句子 命名实体消岐会推断出句子屮的 是苹果 而不是指一种水耒。一般来说,命名实体要求有一个实体知识库,能够将句子中提到的实体和知识库 联系起来 的这篇论文运用了基于深度神经网络和知识库的深层语义关联模型,在食名实体消皈 上达到了领先水平。 论文 的这篇文章运用了局部神经关注模型和词句量化,没有人为设置特征 命名实体识别 体识别是识别一个句子中有特定意义的实体并将其区分为人名,机构名,口期,地名,时间等类别的 任务。例如 会将一个这样的句子 Ram of apple inc travelled to sydney on 5th october 2017 返回如下的结果: 里 代表机构组织名 代表地名 然而 被月在不同,该 被训练的数据领域时,即使是最先进的 也往往表现不佳。 论文:这篇优秀的论文使用双向 (长短期记忆网络)和经络绪合监督学习知非监督学习方法 在种话言领域实现了命名实体识别的最新成果 程序实现:以下是如何使用 执行命名实体识别。 import spacy nlp=spacy load('en')sentence="Ram of Apple Inc. travelled to Sydney on th October 2017 for token in nlp(sentence): print(token, token ent type) 情感分析 什么是情感分析?情感分析是一种广泛的主观分析,它使用自然语言处理汊术来识别客户评论的语义 情感,语句表达的情绪正负百以及通过语音分析或书面文字判断其表达的情慼等等。例如: 我不喜欢巧力冰淇淋"一是对该冰淇淋的负面评价 我并不讨厌巧克力冰激凌”一可以被认为是一种中性的评价。 从使用 嵌入米计算一个句子中的正负词数开始,有很多方法都可以用来进行情感分 博文 本文重点对电影推文进情感分析 点对印度金奈洪水期间的推文进行情感分析 本文用朴素贝叶斯的落壑学习方法对 评论进行分类 论文:本文利月 的尢监督学习方法来识別户生成评论的观点和情感。本文车解注释袢论恕 缺的问题上表现突出

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NLP汉语自然语言处理原理与实践 高清完整版PDF

本书是一本研究汉语自然语言处理方面的基础性、综合性书籍,涉及NLP的语言理论、算法和工程实践的方方面面,内容繁杂。 本书包括NLP的语言理论部分、算法部分、案例部分,涉及汉语的发展历史、传统的句法理论、认知语言学理论。需要指出的是,本书是迄今为止*本系统介绍认知语言学和算法设计相结合的中文NLP书籍,并从认知语言学的视角重新认识和分析了NLP的句法和语义相结合的数据结构。这也是本书的创新之处。 本书适用于所有想学习NLP的技术人员,包括各大人工智能实验室、软件学院等专业机构。

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第1章 中文语言的机器处理 1 1.1 历史回顾 2 1.1.1 从科幻到现实 2 1.1.2 早期的探索 3 1.1.3 规则派还是统计派 3 1.1.4 从机器学习到认知 计算 5 1.2 现代自然语言系统简介 6 1.2.1 NLP流程与开源框架 6 1.2.2 哈工大NLP平台及其 演示环境 9 1.2.3 Stanford NLP团队及其 演示环境 11 1.2.4 NLTK开发环境 13 1.3 整合中文分词模块 16 1.3.1 安装Ltp Python组件 17 1.3.2 使用Ltp 3.3进行中文 分词 18 1.3.3 使用结巴分词模块 20 1.4 整合词性标注模块 2

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是自然语言处理领域的一本使用入门指南,旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书,还可以作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等书课程的补充读物。

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《从自然语言处理入门机器学习》精品课提纲(机器学习之家).pdf

为了帮助零基础的学员系统性地学习机器学习,成为 BAT 的机器学习工程师,特开设本 课程。机器学习必须和具体的数据类型、应用场景结合。由于文本数据处理相对于语音和视频 图像要容易一点,加上互联网累积的文本数据是最丰富的,因此,目前超过半数的机器学习 工程师都在做自然语言处理。

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统计自然语言处理基础(中文版)pdf高清

自然语言处理入门经典,和宗成庆老师的教程的统计自然语言处理,是NLP不可或缺的教材。

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