词处理

最新推荐文章于 2020-05-13 16:38:10 发布
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本文探讨了自然语言处理领域的核心词处理技术，包括分词、词性标注、专名识别、新词发现、词向量表示及词关系角度的关系抽取和词聚类。这些技术对于理解和分析文本至关重要。

自然语言处理领域涉及到的词处理有：

  • 分词
  • 词性标注
  • 专名识别
  • 新词发现
  • 词向量表示

词关系角度有：

  • 关系抽取
  • 词聚类
利用spaCy对中文文本分词和去除停用词处理
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03-30 4403
自然语言处理作业(3.28) 本次作业的要求是利用Python中的spaCy模块对《天龙八部》小说进行文本预处理，实现过程如下： 1、对文本进行分词处理并去除停用词保存成一个txt 首先，在导入spaCy相关模块后，需要加载中文处理包。然后读取小说数据，对天龙八部小说进行nlp处理，既包括：分词、向量化、词性标注、语法解析和命名实体识别，并对小说用符号“/”进行分隔。最后通过is_stop函数判断分词中的词语是否为停用词，去除掉停用词后把结果写入txt文件中，具体代码如下： import spacy imp
基于nltk的自然语言处理---stopwords停用词处理
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一个nltk库的自然语言处理stopwords停顿词的测试脚本，先对一段字符串进行测试： import pandas as pd import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.corpus import stopwords nltk.download(...
词处理之分词
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03-26 295
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[论文略读]3大学报服务替换相关论文2（5篇）
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12.Word Embedding 如何处理未登录词？
Wgb_0206的博客
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ACL 2016 | CopyNet 和 Pointer Softmax
omnispace的博客
02-09 4484
ACL 2016 | CopyNet 和 Pointer Softmax 原创2016-08-17小S程序媛的日常程序媛的日常 上一篇 ACL 2016 系列的干货，为大家推荐的是一篇解决机器翻译 MT 中的小问题的论文《Modeling Coverage for Neural Machine Translation》。如果说这篇论文解决的是如何把翻译漏了的文字补上或者把翻
[ACL2016]Pointing the Unknown Words
Deep Learning and NLP Farm
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在很多NLP系统中，包括传统计数和深度学习模型中，稀疏词和未登录词的处理是一个很重要的问题，模型中用了两个softmaxt层用于预测条件语言模型中的next word, 其的生成有两种来源（1）原句子中的token(原句子指的是input sentence), (2)shortlist vocabulary(如果任务是机器翻译，shortlist vocabulary 是目标语言中部分词) sh
Python实现中文文本分词及停用词处理
此外，使用Python进行去停用词处理也是相对简单的，可以通过简单的循环和判断语句实现。 5. 文件名称“cutword” 从文件名称“cutword”可以推测，该压缩包子文件中可能包含了用于实现中文文本分词的脚本或程序。...
同义词词库,自然语言处理，NLP
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同义词已经分词，txt文本格式。格式类似于：baidu 百度 下的多了，积分自动上涨，挺坑。我本来就是要求1分下载的。
未登录词处理优秀论文——Pointing the Unknown Words
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作者：zhbzz2007 出处：http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ 1 算法简介 在 结巴分词2--基于前缀词典及动态规划实现分词 博文中，博主已经介绍了基于前缀词典和动态规划方法实现分词，但是如果没有前缀词典或者有些词不在前缀词典中，jieba分词一样可以分词，那么jieba分词是如何对未登录词进行分词呢？这就是本文将要讲解的，基...
自然那语言处理之深度学习word2vec笔记之应用篇
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好不容易学了一个深度学习的算法，大家是否比较爽了？但是回头想想，学这个是为了什么？吹牛皮吗？写论文吗？参加竞赛拿奖吗？ 不管哪个原因，都显得有点校园思维了。 站在企业的层面，这样的方式显然是不符合要求的，如果只是学会了，公式推通了，但是没有在工作中应用上，那会被老大认为这是没有产出的。没有产出就相当于没有干活，没有干活的话就……呃……不说了。 下面就给大家弄些例子，说说在互联网广
深度学习（四十二）word2vec词向量学习笔记
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<<构建之法>>略读感想
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经过对构建之法这本书的快速阅读和学习，我有以下疑问。 1.对软件工程来说是应该更注重结果和功能的实现还是更注重代码的易读和完整? 2.应该怎样平衡不同用户的不同需求以达到使大多数人满意的目的？ 3.应该怎样避免软件在后期运行中出现较多的bug，怎样能更好得修补漏洞，并让它对其它模块所造成的影响达到最小化？ 4.什么样的软件才叫一个好的软件？ 5.在合作编写代码的时候应该注...
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【编者按】近年来，深度学习在自然语言处理中的应用成为一大研究热点。而大部分自然语言处理问题（如语言模型、序列标注、句法分析、机器翻译、人机对话等）都很容易建模成Sequence-to-Sequence（以下简称seq2seq）的结构，从而能够使用通用的encoder-decoder模型来解决。本文主要探讨的是seq2seq模型中的未登录词问题，如果读者想要了解更多seq2seq模型本身的原理，可以
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