下载 >  课程资源 >  专业指导 > 自然语言处理技术框图

自然语言处理技术框图

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。
2009-06-10 上传大小:426KB
分享
收藏 举报
自然语言处理技术

中文分词; 文本分类; 信息抽取; 语义理解; 问答系统; 自然语言对话系统

立即下载
自然语言处理中文版 pdf

自然语言处理的入门书籍,很多python实例,适合初学者。

立即下载
面向法律智能的自然语言处理-刘知远

清华大学自然语言处理实验室刘知远的PPT面向法律智能的自然语言处理

立即下载
NLP汉语自然语言处理原理与实践.pdf 高清 完整 带书签

【更多关于《机器学习》资料,加qq群:851916415领取!】 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 22 1.4.1 Ltp 3.3词性标注 23 1.4.2 安装StanfordNLP并 编写Python接口类 24 1.4.3 执行Stanford词性 标注 28 1.5 整合命名实体识别模块 29 1.5.1 Ltp 3.3命名实体识别 29 1.5.2 Stanford命名实体 识别 30 1.6 整合句法解析模块 32 1.6.1 Ltp 3.3句法依存树 33 1.6.2 Stanford Parser类 35 1.6.3 Stanford短语结构树 36 1.6.4 Stanford依存句法树 37 1.7 整合语义角色标注模块 38 1.8 结语 40 第2章 汉语语言学研究回顾 42 2.1 文字符号的起源 42 2.1.1 从记事谈起 43 2.1.2 古文字的形成 47 2.2 六书及其他 48 2.2.1 象形 48 2.2.2 指事 50 2.2.3 会意 51 2.2.4 形声 53 2.2.5 转注 54 2.2.6 假借 55 2.3 字形的流变 56 2.3.1 笔与墨的形成与变革 56 2.3.2 隶变的方式 58 2.3.3 汉字的符号化与结构 61 2.4 汉语的发展 67 2.4.1 完整语义的基本 形式――句子 68 2.4.2 语言的初始形态与 文言文 71 2.4.3 白话文与复音词 73 2.4.4 白话文与句法研究 78 2.5 三个平面中的语义研究 80 2.5.1 词汇与本体论 81 2.5.2 格语法及其框架 84 2.6 结语 86 第3章 词汇与分词技术 88 3.1 中文分词 89 3.1.1 什么是词与分词规范 90 3.1.2 两种分词标准 93 3.1.3 歧义、机械分词、语言 模型 94 3.1.4 词汇的构成与未登录 词 97 3.2 系统总体流程与词典结构 98 3.2.1 概述 98 3.2.2 中文分词流程 99 3.2.3 分词词典结构 103 3.2.4 命名实体的词典 结构 105 3.2.5 词典的存储结构 108 3.3 算法部分源码解析 111 3.3.1 系统配置 112 3.3.2 Main方法与例句 113 3.3.3 句子切分 113 3.3.4 分词流程 117 3.3.5 一元词网 118 3.3.6 二元词图 125 3.3.7 NShort算法原理 130 3.3.8 后处理规则集 136 3.3.9 命名实体识别 137 3.3.10 细分阶段与最短 路径 140 3.4 结语 142 第4章 NLP中的概率图模型 143 4.1 概率论回顾 143 4.1.1 多元概率论的几个 基本概念 144 4.1.2 贝叶斯与朴素贝叶斯 算法 146 4.1.3 文本分类 148 4.1.4 文本分类的实现 151 4.2 信息熵 154 4.2.1 信息量与信息熵 154 4.2.2 互信息、联合熵、 条件熵 156 4.2.3 交叉熵和KL散度 158 4.2.4 信息熵的NLP的 意义 159 4.3 NLP与概率图模型 160 4.3.1 概率图模型的几个 基本问题 161 4.3.2 产生式模型和判别式 模型 162 4.3.3 统计语言模型与NLP 算法设计 164 4.3.4 极大似然估计 167 4.4 隐马尔科夫模型简介 169 4.4.1 马尔科夫链 169 4.4.2 隐马尔科夫模型 170 4.4.3 HMMs的一个实例 171 4.4.4 Viterbi算法的实现 176 4.5 最大熵模型 179 4.5.1 从词性标注谈起 179 4.5.2 特征和约束 181 4.5.3 最大熵原理 183 4.5.4 公式推导 185 4.5.5 对偶问题的极大似然 估计 186 4.5.6 GIS实现 188 4.6 条件随机场模型 193 4.6.1 随机场 193 4.6.2 无向图的团(Clique) 与因子分解 194 4.6.3 线性链条件随机场 195 4.6.4 CRF的概率计算 198 4.6.5 CRF的参数学习 199 4.6.6 CRF预测标签 200 4.7 结语 201 第5章 词性、语块与命名实体 识别 202 5.1 汉语词性标注 203 5.1.1 汉语的词性 203 5.1.2 宾州树库的词性标注 规范 205 5.1.3 stanfordNLP标注 词性 210 5.1.4 训练模型文件 213 5.2 语义组块标注 219 5.2.1 语义组块的种类 220 5.2.2 细说NP 221 5.2.3 细说VP 223 5.2.4 其他语义块 227 5.2.5 语义块的抽取 229 5.2.6 CRF的使用 232 5.3 命名实体识别 240 5.3.1 命名实体 241 5.3.2 分词架构与专名 词典 243 5.3.3 算法的策略――词典 与统计相结合 245 5.3.4 算法的策略――层叠 式架构 252 5.4 结语 259 第6章 句法理论与自动分析 260 6.1 转换生成语法 261 6.1.1 乔姆斯基的语言观 261 6.1.2 短语结构文法 263 6.1.3 汉语句类 269 6.1.4 谓词论元与空范畴 274 6.1.5 轻动词分析理论 279 6.1.6 NLTK操作句法树 280 6.2 依存句法理论 283 6.2.1 配价理论 283 6.2.2 配价词典 285 6.2.3 依存理论概述 287 6.2.4 Ltp依存分析介绍 290 6.2.5 Stanford依存转换、 解析 293 6.3 PCFG短语结构句法分析 298 6.3.1 PCFG短语结构 298 6.3.2 内向算法和外向 算法 301 6.3.3 Viterbi算法 303 6.3.4 参数估计 304 6.3.5 Stanford 的PCFG算法 训练 305 6.4 结语 310 第7章 建设语言资源库 311 7.1 语料库概述 311 7.1.1 语料库的简史 312 7.1.2 语言资源库的分类 314 7.1.3 语料库的设计实例: 国家语委语料库 315 7.1.4 语料库的层次加工 321 7.2 语法语料库 323 7.2.1 中文分词语料库 323 7.2.2 中文分词的测评 326 7.2.3 宾州大学CTB简介 327 7.3 语义知识库 333 7.3.1 知识库与HowNet 简介 333 7.3.2 发掘义原 334 7.3.3 语义角色 336 7.3.4 分类原则与事件 分类 344 7.3.5 实体分类 347 7.3.6 属性与分类 352 7.3.7 相似度计算与实例 353 7.4 语义网与百科知识库 360 7.4.1 语义网理论介绍 360 7.4.2 维基百科知识库 364 7.4.3 DBpedia抽取原理 365 7.5 结语 368 第8章 语义与认知 370 8.1 回顾现代语义学 371 8.1.1 语义三角论 371 8.1.2 语义场论 373 8.1.3 基于逻辑的语义学 376 8.2 认知语言学概述 377 8.2.1 象似性原理 379 8.2.2 顺序象似性 380 8.2.3 距离象似性 380 8.2.4 重叠象似性 381 8.3 意象图式的构成 383 8.3.1 主观性与焦点 383 8.3.2 范畴化:概念的 认知 385 8.3.3 主体与背景 390 8.3.4 意象图式 392 8.3.5 社交中的图式 396 8.3.6 完形:压缩与省略 398 8.4 隐喻与转喻 401 8.4.1 隐喻的结构 402 8.4.2 隐喻的认知本质 403 8.4.3 隐喻计算的系统 架构 405 8.4.4 隐喻计算的实现 408 8.5 构式语法 412 8.5.1 构式的概念 413 8.5.2 句法与构式 415 8.5.3 构式知识库 417 8.6 结语 420 第9章 NLP中的深度学习 422 9.1 神经网络回顾 422 9.1.1 神经网络框架 423 9.1.2 梯度下降法推导 425 9.1.3 梯度下降法的实现 427 9.1.4 BP神经网络介绍和 推导 430 9.2 Word2Vec简介 433 9.2.1 词向量及其表达 434 9.2.2 Word2Vec的算法 原理 436 9.2.3 训练词向量 439 9.2.4 大规模上下位关系的 自动识别 443 9.3 NLP与RNN 448 9.3.1 Simple-RNN 449 9.3.2 LSTM原理 454 9.3.3 LSTM的Python 实现 460 9.4 深度学习框架与应用 467 9.4.1 Keras框架介绍 467 9.4.2 Keras序列标注 471 9.4.3 依存句法的算法 原理 478 9.4.4 Stanford依存解析的 训练过程 483 9.5 结语 488 第10章 语义计算的架构 490 10.1 句子的语义和语法预处理 490 10.1.1 长句切分和融合 491 10.1.2 共指消解 496 10.2 语义角色 502 10.2.1 谓词论元与语义 角色 502 10.2.2 PropBank简介 505 10.2.3 CPB中的特殊 句式 506 10.2.4 名词性谓词的语义 角色 509 10.2.5 PropBank展开 512 10.3 句子的语义解析 517 10.3.1 语义依存 517 10.3.2 完整架构 524 10.3.3 实体关系抽取 527 10.4 结语 531

立即下载
2018自然语言处理研究报告.PDF

本研究报告对自然语言进行了简单梳理,包括以下内容: 1.自然语言处理概念。首先对自然语言处理进行定义,接着对自然语言的发展历程进行了 梳理,对我国自然语言处理现状进行了简单介绍,对自然语言处理业界情况进行介绍。 2.自然语言处理研究情况。依据 2016 年中文信息学会发布的中文信息处理发展报告对自 然语言处理研究中的重要技术进行介绍。 3.自然语言处理领域专家介绍。利用 AMiner 大数据对自然语言处理领域专家进行深入挖掘,对国内外自然语言处理知名实验室及其主要负责人进行介绍。 4.自然语言处理的应用及趋势预测。自然语言处理在现实生活中应用广泛,目前的应用集 中在语言学、数据处理、认知科学以及语言工程等领域,在介绍相关应用的基础上,对机器 翻译未来的发展趋势做出了相应的预测。

立即下载
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。

立即下载
基于百度云的自然语言处理-分词-示例

本示例调用百度云自然语言处理API,能够识别出文本串中的基本词汇(分词),对这些词汇进行重组、标注组合后词汇的词性,并进一步识别出命名实体。

立即下载
自然语言处理原理与技术实现

实用负载均衡技术:网站性能优化攻略实用负载均衡技术:网站性能优化攻略

立即下载
《NLP汉语自然语言处理原理与实践》郑捷版PDF

《NLP汉语自然语言处理原理与实践》郑捷版PDF。 。

立即下载
预训练在⾃然语⾔处理的发展,从Word Embedding到BERT模型

预训练在⾃然语⾔处理的发展,从Word Embedding到BERT模型,45页PPT

立即下载
自然语言处理(哈工大经典课件)

哈工大自然语言处理经典课件,保证让你满意,掌握当今先进的处理方法

立即下载
NLP汉语自然语言处理原理与实践pdf完整版

【更多关于《NLP》资料,加qq群:851916415领取!】 编辑推荐 适读人群 :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。 NLP,让人类与智能机器的交互不再遥远;深度学习,让语言解析不再是智能系统的瓶颈! 本书核心内容 NLP中的开源系统及其应用 中文分词源码解析 概率图模型的理论与算法 使用概率图模型进行序列标注 语料库的介绍与建设 深度学习与NLP NLP与认知理论 汉语的句法与语义的解析 内容简介   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。 京东购买链接:https://item.jd.com/12035241.html

立即下载
自然语言处理中的技术评测(2017全球人工智能技术大会)

2017全球人工智能技术大会 自然语言处理中的技术评测 概述 • 句法语义分析评测 • 阅读理解评测 • 人机对话评测 • 总结

立即下载
《NLP汉语自然语言处理原理与实践》书中代码

本资源是郑捷老师《NLP汉语自然语言处理原理与实践》一书中的实例代码,希望和大家共同学习。

立即下载
技术路线图

从博客园看到的 http://www.cnblogs.com/Mainz/archive/2012/09/08/2676618.html#commentform 我收藏的技术知识图(每张都是大图) 闲的没事就写了点代码将所有的图给下载下来了,没事的可以看看

立即下载
自然语言处理原理与技术实现_罗刚,张子宪编著_电子工业出版社_2016.05

自然语言处理技术已经深入我们的日常生活。我 们经常用到的搜索引擎就用到了自然语言理解等自然 语言处理技术。自然语言处理是一门交叉学科,涉及 计算机、数学、语言学等领域的知识?br/> 罗刚、张子宪编*的《自然语言处理原理与技术 实现》详细介绍中文和英文自然语言处理的原理,并 以Java实现,包括中文分词、词性标注、依存句法分 析等。其中详细介绍了中文分词和词性标注的过程及 相关算法,如隐马尔可夫模型等。在自然语言处理的 应用领域主要介绍了信息抽取、自动文摘、文本分类 等领域的基本理论和实现过程,此外还有问答系统、 语音识别等目前应用非常广泛的领域。在问答系统的 介绍中,本书特地介绍了聊天机器人的实现过程,从 句子理解、句法分析、同义词提取等方面揭示聊天机 器人的实现原理?br/> 本书详细介绍自然语言处理的各个领域,既有理 论,也有实现过程。对于打算从事自然语言处理研究 的计算机、数学或语言学领域的专业人士,本书是难 得的入门教材

立即下载
人工智能基础 机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等

人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

立即下载
PYTHON自然语言处理中文版 高清完整版 PDF下载

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。

立即下载
智能技术自然语言处理研究室

智能技术与自然语言处理研究室、ITNLP、哈尔滨工业大学、 哈工大、自然语言处理、信息检索、社会计算

立即下载
VR关键技术框图

VR技术框图,包括硬件和软件

立即下载
关闭
img

spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

资源所需积分/C币 当前拥有积分 当前拥有C币
5 0 0
点击完成任务获取下载码
输入下载码
为了良好体验,不建议使用迅雷下载
img

自然语言处理技术框图

会员到期时间: 剩余下载个数: 剩余C币: 剩余积分:0
为了良好体验,不建议使用迅雷下载
VIP下载
您今日下载次数已达上限(为了良好下载体验及使用,每位用户24小时之内最多可下载20个资源)

积分不足!

资源所需积分/C币 当前拥有积分
您可以选择
开通VIP
4000万
程序员的必选
600万
绿色安全资源
现在开通
立省522元
或者
购买C币兑换积分 C币抽奖
img

资源所需积分/C币 当前拥有积分 当前拥有C币
5 4 45
为了良好体验,不建议使用迅雷下载
确认下载
img

资源所需积分/C币 当前拥有积分 当前拥有C币
5 0 0
为了良好体验,不建议使用迅雷下载
VIP和C币套餐优惠
img

资源所需积分/C币 当前拥有积分 当前拥有C币
5 4 45
您的积分不足,将扣除 10 C币
为了良好体验,不建议使用迅雷下载
确认下载
下载
您还未下载过该资源
无法举报自己的资源

兑换成功

你当前的下载分为234开始下载资源
你还不是VIP会员
开通VIP会员权限,免积分下载
立即开通

你下载资源过于频繁,请输入验证码

您因违反CSDN下载频道规则而被锁定帐户,如有疑问,请联络:webmaster@csdn.net!

举报

若举报审核通过,可返还被扣除的积分

  • 举报人:
  • 被举报人:
  • *类型:
    • *投诉人姓名:
    • *投诉人联系方式:
    • *版权证明:
  • *详细原因: