【译文】基于Python的自然语言处理指南

最新推荐文章于 2025-06-04 21:50:07 发布
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该博客是基于Python的自然语言处理指南，虽内容仅给出知乎链接，但可知围绕Python在自然语言处理领域的应用展开，能为相关学习和研究提供指引。
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自然语言处理之机器翻译：BERT-based Models：基于BERT的神经机器翻译系统构建
zhubeibei168的博客
04-09 1119
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），作为自然语言处理领域的一项重大突破，通过预训练和微调的策略，显著提升了多种NLP任务的性能，包括机器翻译。双向编码器：传统的机器翻译模型如Seq2Seq和Transformer，通常采用单向的编码器，即从左到右或从右到左处理输入序列。而BERT的双向编码器能够同时考虑一个词在句子中的前后文，从而生成更丰富的语义表示。预训练。
自然语言处理之机器翻译：Phrase-Based Machine Translation(PBMT)：翻译质量评估
zhubeibei168的博客
04-13 1019
在自然语言处理领域，机器翻译的自动评估指标是评估翻译质量的重要工具，它们能够快速、大规模地对翻译结果进行量化评价。
nlp学习《Python自然语言处理实战核心技术与算法》与《基于深度学习的自然语言处理》
strutsjava4560的博客
01-22 790
我们学习机器学习、深度学习、数据分析，目的还是应用，自然语言理解和处理是一个很重要的研究方向。 应该说神经网络用于自然语言处理这类的书籍并不多，或许是因为自己基础的问题? 在学习过程中，看了《基于深度学习的自然语言处理》电子书和《Python自然语言处理实战核心技术与算法》电子书。 《基于深度学习的自然语言处理》电子书，边看边标注，真是爱不释手，基本是比较新的一些知识和应用，也比较有系统性了，强力...
python问题相关译文
AI蜗牛之家
10-16 535
我的GitHub地址：translations_abou_python
使用python做简单的中文自然语言处理
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数据挖掘分析工程师孙璇
12-20 2万+
最近在学习NLP（自然语言处理），于是先看了看都有神马包可以使用，查了一遍网上说是NLTK包，下载了然后才想到我是要学中文的自然语言处理，于是就想看看专门处理中文的包有哪些。       又是一番搜索，我找到了网络大神们目前比较推崇的结巴分词（jieba），下载下来试了一下，感觉分词功能不错，于是写篇文章记录一下。       我用的是centos7的虚拟机，已经安装了anaconda
基于python的自然语言处理NLP详细教程（一）
weixin_43927669的博客
04-21 4799
写在前面 ——本文关于自然语言处理的内容： 1.相关第三包的准备 2.获取语料库及停用词信息 3.分词 4.词频统计 5.去停用词 6.基于TF-IDF理论、词袋模型等的文本向量化处理 7.机器学习、情感分析 8.简单可视化 一、相关第三方包的准备 关于NLP部分的包主要是分词部分的包和可视化部分的包，机器学习部分我主要就用sk-learn了。 分词部分： 将语料库进行分词并去掉停用词，可以使用的...
教你用Python进行自然语言处理（附代码）
weixin_34314962的博客
03-29 1178
自然语言处理（NLP）是数据科学中最有趣的子领域之一，越来越多的数据科学家希望能够开发出涉及非结构化文本数据的解决方案。尽管如此，许多应用数据科学家（均具有STEM和社会科学背景）依然缺乏NLP（自然语言处理）经验。 在这篇文章中，我将探讨一些基本的NLP概念，并展示如何使用日益流行的Python spaCy包来实现这些概念。这篇文章适合NLP初学者阅读...
自然语言处理机器翻译python实战项目
05-12
### 自然语言处理与机器翻译的Python实战项目 #### 资源推荐 对于希望学习自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）以及机器翻译技术的开发者来说，可以参考以下资源和教程： 1. **《Python中文自然语言...
自然语言处理之机器翻译：MarianMT在实际场景中的应用案例
zhubeibei168的博客
04-11 1014
MarianMT是一个开源的神经机器翻译框架，由Microsoft Research开发。它基于Transformer架构，提供了一个高效且可扩展的平台，用于训练和部署机器翻译模型。
自然语言处理之语言模型：ELMo：ELMo在机器翻译中的应用
zhubeibei168的博客
06-04 986
编码: 将源语言的句子转换为一个或多个向量表示，通常使用编码器(Encoder)来完成，编码器可以是循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或Transformer等结构。解码: 根据编码后的向量生成目标语言的句子，这一步骤由解码器(Decoder)完成，解码器同样可以是RNN、LSTM或Transformer等结构。注意力机制: 在解码过程中，注意力机制(Attention Mechanism)允许模型在生成目标语言句子时，关注源语言句子的不同部分，从而提高翻译的准确性。训练与优化。
python自然语言处理入门教程（一）
u010099495的专栏
07-06 5756
文章详细介绍了windows环境下，使用python语言借助于NLTK工具包进行自然语言处理任务。包括环境搭建以及常用函数的介绍。
python一千行入门代码-用Python三十行代码快速生成1000条随机评教内容
weixin_37988176的博客
11-01 670
随着大家使用评教的人越来越多，评教的内容确实一尘不变，有点不太好，所以昨天花了一个晚上的时间，用Python撸了一个随机生成评教内容的程序。代码已经全部推送到github上，点击阅读原文查看原理很简单，每段话都是由几小句话组成的，所以只要准备好几小句话，然后将这几小句话随机组合就好。废话不多说，直接看代码1. 读取文件首先我们需要准备好小段话的文件，并且用python来读取他们。这里我们用code...
Python成为高收入国家增长最快的语言
博客
09-11 403
原文：The Incredible Growth of Python 作者：David Robinson 翻译：雁惊寒 摘要：本文根据Stack Overflow流量分析了Python及其他一些编程语言的发展情况，同时也对高收入国家与非高收入国家的情况进行了对比。以下是译文。我们最近的研究表明，富裕国家（世界银行定义为高收入国家）喜欢研究的技术与其他国家的不同。其中，我们看到最大...
python自然语言处理
AI算法爱好者角落
08-04 1270
python自然语言处理（一） 自言语言处理基础知识 参考：https://blog.youkuaiyun.com/meihao5/article/details/79592667 英文资料： http://github.com/lovesoft5/ml 一、自然语言处理概述 1）自然语言处理：利用计算机为工具，对书面实行或者口头形式进行各种各样的处理和加工的技术，是研究人与人交际中以及人与计算机交际中的演员问题的一门学科，是人工智能的主要内容。 2）自然语言处理是研究语言能力
光子器件逆向设计挑战集：基于Python的拓扑优化基准测试与制造约束应用
12-10
该模块集成了一系列光子逆向设计的基准测试问题，基于有限差分频域仿真工具构建，并通过统一接口封装了散射参数与电磁场计算功能。自动微分框架为梯度求解提供了支持。此基准集旨在评估各类拓扑优化方法在光子器件设计中的性能，涵盖波导分束器、模式转换器、弯曲结构及波分复用器等典型集成光学元件。相关代码已在考虑实际工艺约束的条件下，用于可制造光子器件的逆向设计研究。具体操作指南请参阅文档说明。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）
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编译原理课程综合实验项目_基于CMake构建的跨平台编译器前端实现_包含词法分析语法分析语义分析等核心模块_支持MacOS系统环境并可通过标准输入进行多阶段测试_用于深入理解编译器.zip
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带开环升压转换器和逆变器的太阳能光伏系统-Solar PV System with Open-Loop Boost Converter and Inverter-MATLAB
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12-10
带开环升压转换器和逆变器的太阳能光伏系统 太阳能光伏系统驱动开环升压转换器和SPWM逆变器提供波形稳定、设计简单的交流电的模型 Simulink模型展示了一个完整的基于太阳能光伏的直流到交流电力转换系统，该系统由简单、透明、易于理解的模块构建而成。该系统从配置为提供真实直流输出电压的光伏阵列开始，然后由开环DC-DC升压转换器进行处理。升压转换器将光伏电压提高到适合为单相全桥逆变器供电的稳定直流链路电平。 逆变器使用正弦PWM（SPWM）开关来产生干净的交流输出波形，使该模型成为研究直流-交流转换基本操作的理想选择。该设计避免了闭环和MPPT的复杂性，使用户能够专注于光伏接口、升压转换和逆变器开关的核心概念。 此模型包含的主要功能： •太阳能光伏阵列在标准条件下产生~200V电压 •具有固定占空比操作的开环升压转换器 •直流链路电容器，用于平滑和稳定转换器输出 •单相全桥SPWM逆变器 •交流负载，用于观察实际输出行为 •显示光伏电压、升压输出、直流链路电压、逆变器交流波形和负载电流的组织良好的范围 •完全可编辑的结构，适合分析、实验和扩展 该模型旨在为太阳能直流-交流转换提供一个干净高效的仿真框架。布局简单明了，允许用户快速了解信号流，检查各个阶段，并根据需要修改参数。 系统架构有意保持模块化，因此可以轻松扩展，例如通过添加MPPT、动态负载行为、闭环升压控制或并网逆变器概念。该模型为进一步开发或整合到更大的可再生能源模拟中奠定了坚实的基础。
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