自然语言处理与知识图谱week7 | 篇章分析（neuralcoref）

最新推荐文章于 2024-12-24 09:47:54 发布

卫龙女孩

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分类专栏： NLP与知识图谱

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cat_xing/article/details/89201301

本周我们将深入研究自然语言处理中的篇章分析技术，特别是聚焦于neuralcoref，这是一种用于实现核心ference解决的神经网络模型。通过理解和应用neuralcoref，我们可以更准确地理解文本中的实体关系，提升知识图谱构建的精确度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import spacy
nlp = spacy.load('en')

import neuralcoref
neuralcoref.add_to_pipe(nlp)

def get_coref(s1):
    doc = nlp(s1)
    print(doc

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统计自然语言处理梳理四：篇章分析

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进行统计自然语言处理系统梳理，学习资料《统计自然语言处理.宗成庆》篇章分析的最终目标是从整体上理解篇章，最重要的任务是分析篇章结构。篇章结构包括：语义结构，话题结构，指代结构等。一、基本理论概念依存理论。 Beaugrandeand Dressler(1981)认为篇章有7个基本特征：衔接性，连续性，意图性，信息性，可接受性，情景

【自然语言处理】NLP学习及实践记录 | part 02 自然语言实现篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算

Ruby.菜耕地

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篇章分析自动分析出文本中的段落层次结果 http://open.memect.cn/section 案例分析经过分析，有几种方法，比如分析每行间是否为最后一个字，还有标点符号，还有日期间隔。使用工具可以完成段落间的分割。自动摘要左侧为老师笔记，针对第一个，老师认为比较好用，第二个做得比较好的很少。知识提取文本相似度计算已经有一些工具比较成熟，可以直接搜索gith...

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自然语言处理（第12.5课篇章分析）

komjay的博客

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RST是语言学篇章表示理论中的一个经典表示方法，其思想是将原篇章尽可能进行切分成EDU，然后再两两结合，形成更大的EDU，最后合成整个语篇。于是，我们需要解决的任务有两个：（1）如何切分EDU，（2）如何确定EDU的关系。我们要得到的句子间的关系z，而我们能用到的输入特征有：两个句子的所有词的词向量。其中锚词识别，是用来分割句子的符号，其中以标点符号为主，还有句子中的“并”，“和”这种词。（2）过于依赖训练语料库（如第二句，训练语料库有许多美国和伊拉克的句子，而忽视句子讲的是伊朗）

自然语言处理学习笔记-lecture09-篇章分析

weixin_44994838的博客

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深度解析自然语言处理之篇章分析

TechLead

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Just for fun的专栏

09-25

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共指消解首先简要地说说共指消解是什么,有什么用处。假设机器正在阅读一个这样的文本: 克劳德·莫奈是印象派代表人物和创始人之一。他最重要的风格是改变了阴影和轮廓线的画法。 1 2 如果机器想要从这段话中了解到关于莫奈风格的知识，它首先必须知道，第二句话中的“他”指的就是莫奈。弄清代词的指代就是共指消解中的一个典型任务。关于共指消解，更详细的概念可以...

【论文解读】篇章分析的应用（RST-style discourse parsing and its applications in discourse analysis）

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内容纲要参考书：《统计自然语言处理(第2版)》，《形式语言与自动机理论》，《统计自然语言基础》，《自然语言处理综论》，《概率图模型：原理与技术》，《概率论与数理统计》,《统计学方法》，《中文自动分词与标注》句法分析概述：句法结构分析：对输入的单词序列(一般为句子)，判断其构成是否合乎给定的语法，并分析出合乎语法的句子的句法结构。句法分析的任务：判断输入的字符串是否属于某种语言消除输入句子中词法和...

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