【自然语言处理】自然语言处理常见预处理词典问题汇总【持续更新】

原创 已于 2023-08-08 19:31:20 修改 · 438 阅读 · 0 ·
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#自然语言处理 #人工智能

于 2020-04-01 15:48:48 首次发布
在海量生物医疗英文数据处理中,词汇提取是一项常见任务。本文分享了在完成词频统计后,如何处理高频与低频词的经验。

在自然语言处理中常见的工作就是词汇的提取，以下是本人在海量生物医疗英文数据中提取的处理经验，在解析统计完词频之后存在高频与低频词情况，在此总结如下图所示：

NLP预处理词典问题汇总
标题

《自然语言处理实战入门》 ---- 【Generative AI重制版】总目录
shiter编写程序的艺术
12-03 6224
随着人工智能的快速发展，自然语言处理和机器学习技术的应用愈加广泛。为使大家对该领域整体概况有一个系统、明晰的认识，同时入门一些工程实践，也借优快云为NLP的学习，开发者们搭建一个交流的平台。我希望能够通过这个专栏《自然语言处理实战入门》和广大NLP爱好者一起学习自然语言处理技术，分享学习资料，打破NLP 技术 的实战应用壁垒。................................................
自然语言处理之机器翻译：OpenNMT：OpenNMT模型配置与训练
zhubeibei168的博客
04-12 896
OpenNMT，全称为Open Neural Machine Translation，是一个开源的神经机器翻译框架，由和的研究团队共同开发。自2017年首次发布以来，OpenNMT迅速成为机器翻译领域的重要工具之一，其设计初衷是为了提供一个灵活、高效且易于扩展的平台，以支持神经网络模型的训练和部署。
中文分词词典 中文自然语言处理基础
05-18
22万词条，供大家学习使用。中文分词词典 中文自然语言处理基础
机器学习算法中自然语言处理常用数据集(新闻数据集news.csv)及jieba_dict字典、停用词等相关文件
12-22
机器学习算法中自然语言处理常用数据集(新闻数据集news.csv)及jieba_dict字典、停用词等相关文件，包括以下文件 data/news.csv jieba_dict/dict.txt.big jieba_dict/stopwords.txt jieba_dict/stopwords_s.txt
自然语言处理之事件抽取
05-12
自然语言处理之事件抽取，Natural Language Processing — Event Extraction, by Rodrigo Nader。
NLP之昆虫词典制作
天青如水的博客
11-30 617
本次NLP作业需要每个人在小组选定领域下进行子领域词典制作，我们小组选定的领域为动物。我个人选定的子领域为昆虫，原始语料库来自《昆虫记》这本书。通过爬虫或者复制粘贴可以在本地得到关于《昆虫记》的文本文件。 数据的处理 读取文本，将句号替换成换行，跳过空行 通过自建筛选字典和清华动物字典，对文本进行处理，保留每行含有动物词汇的行 按照7:3的比例，划分训练集和测试集 读取训练集，生成昆虫领域词典。...
word2vec词向量训练及gensim的使用
热门推荐
木槿花开
12-02 8万+
一、什么是词向量 词向量最初是用one-hot represention表征的，也就是向量中每一个元素都关联着词库中的一个单词，指定词的向量表示为：其在向量中对应的元素设置为1，其他的元素设置为0。采用这种表示无法对词向量做比较，后来就出现了分布式表征。 在word2vec中就是采用分布式表征，在向量维数比较大的情况下，每一个词都可以用元素的分布式权重来表示，因此，向量的每一维都表示一个特征向
7、自然语言处理中的预处理、特征工程与建模全解析
最新发布
pz89012345的博客
08-03 30
本文深入解析了自然语言处理（NLP）中的关键流程，包括预处理、特征工程和建模。文章详细探讨了文本归一化、语言检测、代码混合与音译等预处理步骤，并介绍了经典机器学习和深度学习中的特征工程方法。在建模部分，文章从简单启发式方法入手，逐步过渡到机器学习模型的构建与优化，同时讨论了主动学习、模型评估与优化、不同NLP任务的建模实践。最后，文章总结了NLP流程的核心要点，并展望了未来的发展方向。通过本文，读者可以全面了解NLP项目从数据处理到模型部署的完整流程。
【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第三十八期】Thu, 21 Sep 2023
TomRen
09-22 1813
AI视野·今日CS.NLP 自然语言处理论文速览 Thu, 21 Sep 2023 Totally 57 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computation and Language Papers Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models Authors Shehzaad Dhuliawala, Mojtaba Komeili, Jing Xu, Roberta Ra
【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第三十三期】Thu, 21 Apr 2022
TomRen
04-22 1169
AI视野·今日CS.NLP 自然语言处理论文速览 Thu, 21 Apr 2022 Totally 56 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computation and Language Papers Medical Dataset Classification for Kurdish Short Text over Social Media Authors Ari M. Saeed, Shnya R. Hussein, Chro M. Ali, Tarik A. .
如何使用“预训练的词向量”，做文本分类
weixin_33906657的博客
12-05 1155
　　之前一直不知道，怎么使用预训练得词向量，现在终于知道了！！！ 　　代码可以直接运行 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score, prec...
【自然语言处理】使用预训练词向量前的文本预处理
bqw的博客
04-26 3953
说明 环境：kaggle kernel; 数据来源于kaggle，需要手动添加； import pandas as pd import numpy as np from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.utils...
如何用TensorFlow训练词向量
weixin_34010949的博客
08-24 465
前言 前面在《谈谈谷歌word2vec的原理》文章中已经把word2vec的来龙去脉说得很清楚了，接下去这篇文章将尝试根据word2vec的原理并使用TensorFlow来训练词向量，这里选择使用skip-gram模型。 语料库的准备 这里仅仅收集了网上关于房产新闻的文章，并且将全部文章拼凑到一起形成一个语料库。 skip-gram简要说明 skip-gram核心思想可以通过下图来看，假设我们的窗...
一个不错的自然语言处理词典
liujianfei526的专栏
02-11 4736
前不久发现了一个“自然语言处理词典(The Natural Language Processing Dictionary)”，觉得很有意思。作者Bill Wilson是澳大利亚新南威尔士大学的一名教授，因为开了一门“人工智能”课程，就为这门课程分别编制了Prolog，人工智能（Artificial Intelligence），机器学习（Machine Learning）以及自然语言处理（Natur
自然语言处理学习笔记（1）——词典分词
OldBaby的博客
11-10 2111
自然语言处理学习笔记（1）——词典分词 一、相关定义（P32） 中文分词：将一段文本拆分为一系列单词的过程，这些单词顺序拼接后等于源文本。 词典分词：一个确定的查词与输出的规则系统，仅需要一部词典和一套查词典的规则，是最简单、最常见的分词算法（语言是时刻在发展变化的，任何词典都只是某个时间节点拍摄的一张快照）。 词的定义：在语言学上，词语是具备独立意义的最小单位。 二、切分算法 1. 完全切分（P36） 完全切分指的是：找出一段文本中的所有单词（并不是标准意义上的分词），不考虑效率的话，朴素的完全
NLP数据预处理——词频统计（创建词典）程序
MrLittleDog的博客
07-07 9319
自然语言处理中经常涉及到创建词典或者词频统计，这里分享一个小程序，希望能给大家提供一点帮助，也欢迎各位指点我的程序，哪怕再小的程序也值得不断完善。词频统计问题可以描述如下：用Python实现函数count_words()，该函数输入字符串s和数字n，返回s中n个出现频率最高的单词。返回值是一个元组列表，包含出现次数最高的n个单词及其次数,即[(<单词1>, <次数1>), ...
使用jieba加载自定义词典对语料进行BIO词性标注。
wangxiao1024的博客
11-25 4849
本文章只提供大致思路，至于结巴的具体使用，和其他相关知识不做阐述 标注前的装备工作： (1):：已经预处理过的需要分词的语料（需要分词的语料要符合结巴分词的要求，每句一行，并且以句号做结尾） （2）：一份手动标注好的自定义词典（包含词性），如下 进行词性标注处理： 具体代码如下： import codecs import jieba.posseg as ps import jieba infile...
牛客网自然语言处理（NLP）专项练习总结
g534441921的博客
03-08 4199
牛客网自然语言处理（NLP）专项练习总结过拟合与欠拟合1.有助于解决模型训练过程中的过拟合问题的方法2.解决欠拟合的方法梯度消失1.下面哪些方法有助于解决深度网络的梯度消失问题激活函数1.Sigmoid、tanh和Relu机器学习算法1.k-meansEM算法SVM决策树1.决策树有哪些常用的启发函数卷积优化算法NLP相关1.LSTM2.Word2vecWord2vec是**无监督**学习word...
中文自然语言预处理总结
分享实践与思考
06-29 1万+
目录 中文文本预处理总结 1、文本数据准备 2、全角与半角的转化 3、文本中大写数字转化为小写数字 4、文本中大写字母转化为小写字母 5、文本中的表情符号去除（只保留中英文和数字） 6、去除文本中所有的字符（只保留中文） 7、中文文本分词 8、繁体中文与简体中文转换 9、中文文本停用词过滤 10、将清洗后的数据写入CSV文件 中文文本预处理总结 1、文本数据准备 （1）...
预处理全唐诗数据助力机器学习与自然语言处理
在现代信息技术飞速发展的今天，机器学习和自然语言处理（NLP）领域取得了长足的进步。机器学习作为人工智能的一个重要分支，其核心是使机器能够通过学习和分析数据，自动提高其性能和准确性，而自然语言处理是让...
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