NLP超级初步

最新推荐文章于 2025-12-19 14:42:59 发布
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#nlp #机器学习

书籍

NLP方面：

Speech and Language Processing:An Introduction to Natural Language Processing,Computational Linguistics,and Speech Recognition

丛书名: 图灵原版计算机科学系列 朱拉斯凯(Daniel Jurafsky) (作者), 马丁(James H.Martin) (作者)

机器学习方面：

Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher Bishop

计算机科学丛书：神经网络与机器学习（原书第3版） 平装 海金(Simon Haykin) (作者)

公开课

ML

  1. Machine Learning by Andrew Ng from Stanford University:
    https://class.coursera.org/ml-003/

  2. berkeley 课程
    http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/courses/260-spring10/lectures/

  3. 2012龙星计划机器学习课程的视频及课件
    http://52opencourse.com/373/2012%E9%BE%99%E6%98%9F%E8%AE%A1%E5%88%92%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E7%9A%84%E8%A7%86%E9%A2%91%E5%8F%8A%E8%AF%BE%E4%BB%B6

NLP

  1. Natural Language Processing by Dan Jurafsky and Chris Manning from Stanford University:
    https://class.coursera.org/nlp/

  2. Natural Language Processing by Michael Collins from Columbia University:
    https://class.coursera.org/nlangp-001/

其他资料

机器学习总结 http://www.52ml.net/star
机器学习总结 http://blog.youkuaiyun.com/xceman1997/article/details/8072530

加油~

深度解析自然语言处理（NLP）：解锁人机交互的密码
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
01-08 1272
摘要：本文深度解析自然语言处理（NLP）。先概述 NLP，介绍其定义与发展脉络，从早期基于规则到机器学习、深度学习时代的变革；列举智能客服、机器翻译、文本分类等丰富应用场景。随后详解词法、句法、语义分析及文本生成这些核心技术，点明深度学习下神经网络架构革新与预训练模型的关键作用。也指出 NLP 面临语言模糊歧义、缺乏常识、数据难题等挑战。最后展望多模态融合、可解释性提升、低资源语言支持的未来走向。
【第10章：自然语言处理高级应用—10.4 NLP领域的前沿技术与未来趋势】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
02-16 473
各位技术探险家们，今天我们要开启一场穿越语言智能奇点的时空之旅。从正在改写物理定律的万亿参数大模型，到能看懂《星际穿越》剧本的跨模态AI，再到正在颠覆编程方式的神经-符号混合系统……这篇万字长文将带你摸清NLP技术进化的七块关键拼图。（建议边读边做笔记，文末有技术彩蛋）
simulink仿真demo临摹笔记之stateflow的超级步骤(Super Step)
booksyhay的专栏
01-17 2669
临摹对象： sf_superstep 两个chart图里面的控制逻辑完全相同： 解算器配置为固定步长：   仿真结果 但是，两者运行结果却不同：   上图没有使用超级步骤，是慢慢地，一步一步地升到3的。 下图使用了超级步骤，是直接变到3的。 那么，是哪里的配置有差异呢？   使能超级步骤（Super Step)： 在stateflow里面，配置chart的...
自然语言处理 NLP 从入门到精通
YunWisdom
01-13 4435
这本书的结构从基础的自然语言处理概念到复杂的深度学习模型，再到工程化实现和实际案例，逐步引导读者掌握NLP的核心技术，并能够在实际工作中应用。每一章都注重实际操作，结合具体的编程实例与项目，实现理论与实践的结合。
4、自然语言处理：机器读写的魔法世界
ttt77的博客
06-23 42
本博客深入探讨了自然语言处理（NLP）的多面性，从其面临的挑战和现状，到语言与思维的关系，以及NLP在对话机器、招聘、社交媒体等领域的应用。博客还分析了NLP技术背后的数学原理及其在信息提取、语义分析中的突破，并强调了NLP应用中的伦理问题和质量控制的重要性。通过系统性思考，博客展示了NLP技术如何在不断发展中为社会带来便利，同时也需要在准确性和道德规范之间找到平衡。
推荐给中高级Python开发人员的自然语言处理书
人邮异步社区
09-21 824
随着NLP技术的发展，信息流和计算能力也不断增强。我们现在只需在搜索栏中输入几个字符，就可以检索出完成任务所需的准确信息。搜索提供的前几个自动补全选项通常非常合适，以至于让我们感觉是有一个人在帮助我们进行搜索。 到底是什么推动了NLP的发展？ 是对不断扩大的非结构化Web数据有了新的认识吗？ 是处理能力的提高跟上了研究人员的思路吗？ 是用人类语言与机器互动的效率得到提升了吗？ 实际上以上这些都是，其实还有更多。大家可以在任何一个搜索引擎中输入这样一个问题“为什么现在自然语言处理如此重要？”，然后就能
量子自然语言处理（QNLP）
百态老人的博客
01-07 970
量子自然语言处理（QNLP）是量子计算与自然语言处理（NLP）的交叉领域，旨在利用量子计算的特性来提升NLP任务的效率和性能。QNLP结合了量子力学的基本原理，如叠加、纠缠和干涉，以更高效地表示和处理语言数据。QNLP的研究动机主要源于经典NLP方法在处理复杂语言结构时面临的计算瓶颈。例如，传统的神经网络模型虽然在NLP任务中取得了显著进展，但其训练成本高、资源消耗大，并且难以处理语言中的语法和语义复杂性。相比之下，QNLP通过量子态的高效表示和量子算法的并行性，能够更好地处理这些问题。
暑假学习总结机器学习（其二）————基于机器学习的自然语言处理（NLP文本分类）
weixin_43903312的博客
08-29 2255
暑假摸鱼一时爽 一直摸鱼一直爽 前几个月
自然语言处理实战：新闻文本分类（附代码）
热门推荐
南有芙蕖
08-13 5万+
自然语言处理实战：新闻文本分类 ——本文比赛来源于天池零基础入门NLP - 新闻文本分类。 目录自然语言处理实战：新闻文本分类一、赛题理解1、学习目标2、赛题数据3、数据标签4、评测指标5、数据读取6、解题思路二、数据读取与数据分析1、学习目标2、数据读取3、数据分析3.1句子长度分析3.2新闻类别分布3.3字符分布统计4、数据分析的结论5、本章小结三、基于机器学习的文本分类1、学习目标2、机器学习模型3、文本表示方法 Part13.1One-hot3.2Bag of Words3.3N-gram3.4
Python实现简单的自然语言处理项目
master_chenchen的博客
08-19 1409
对了，各位看官，小生才情有限，笔墨之间难免会有不尽如人意之处，还望多多包涵，不吝赐教。让我们一起探索新奇的事物，分享生活的点滴，让这个小角落成为我们共同的精神家园。情感分析是一种能够判断文本情感倾向的技术，它可以用来识别一段文本是正面的、负面的还是中立的。你可以把这里当作自己的家，无论是工作之余的小憩，还是寻找灵感的驿站，我都希望你能在这里找到属于你的那份快乐和满足。那么，今天的分享就到这里了，希望你们喜欢。
基于Python的自然语言处理 on nltk、keras.zip
08-23
在当今的信息时代，自然语言处理（NLP）已成为一项关键的技术，它涉及计算机和人类（自然）语言之间的相互作用，特别是在处理和分析大量文本数据方面。Python作为一种流行的编程语言，其简洁和易用性使其成为进行...
机器学习高阶教程＜3＞统计学习理论进阶
2303_77568009的博客
12-16 1471
你是否经历过模型在训练集上表现完美，在测试集上却一塌糊涂？这背后是训练误差与泛化误差的鸿沟。本文带你深入统计学习理论的核心，用生活化类比拆解VC维、Rademacher复杂性等“烧脑”概念，揭示它们如何共同编织泛化误差边界这张“安全网”。通过直观的可视化代码，你将看到直线分类器为何只能“打散”3个点而非4个点，以及不同模型在噪声标签下的不同表现。最后，这些理论将落地为三个实战解决方案，帮你从“凭经验调参”升级为“靠理论导航”的理性设计者。
01.需要了解的五种机器学习类型
AI算法蒋同学的博客
12-18 515
ML 是计算机科学、[数据科学]和[人工智能] (AI) 的子集，它使系统能够从数据中学习和改进，而无需额外的编程干预。ML 模型不依赖用于性能优化的显示指令，而是采用算法和统计模型，以根据数据模式和推论来部署任务。换句话说，ML 利用输入数据来预测输出，并随着新数据的出现不断更新输出。例如，在零售网站上，机器学习算法通过根据购买历史提出建议来影响消费者的购买决策。
Day37 深入理解SHAP图
weixin_47193046的博客
12-15 647
年龄+0.02影响很小，把模型的决策分解到每个特征上。基准值 = 没有任何特征信息时的"默认"预测(相当于"0”的起点)，这个值一般就是平均值，把训练集的所有样本都输入模型，得到所有预测值取平均值，在没有关于这个特定样本的区分性信息时，最合理的猜测就是平均值。到这里你可能心想，这样是不是很类似于线性回归的特征前的系数 y=ax1+bx2+cx3，那既然如此，我直接选择用线性回归的系数作解释，那岂不是更好?三人合伙前，收入是 0，三人合伙后，收入是 100万，要分配的"蛋糕"就是 100万-0=100 万。
机器学习008:监督学习【回归算法】（逻辑回归）--AI世界的“是非判断题大师”
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
12-19 446
逻辑回归，这位AI世界的“是非判断题大师”，其核心价值用简洁、可解释的线性模型，为二分类问题提供一个坚实的概率化解决方案。它就像你学习人工智能旅程中的第一把钥匙。如何将现实问题转化为数学特征，如何用概率来表达不确定性，以及如何通过优化来逼近真理。擅长线性二分类、需要好特征、结果易解释。理解并掌握逻辑回归，你便为后续学习更强大的神经网络（如CNN、RNN）打下了无比坚实的基础。因为无论后面的网络多么复杂，它们最终往往都要回到“逻辑回归”这一步，来做出那个最根本的“是”或“否”的判断。
03.统计学机器学习
AI算法蒋同学的博客
12-18 686
本文探讨了机器学习中的统计思维基础，指出机器学习本质上是建立在统计学和概率论之上的统计过程。文章从三个核心概念展开：1）统计学作为从数据中提取洞察的科学，为机器学习提供数学基础；2）概率论作为量化不确定性的工具，是建模预测不确定性的关键；3）概率分布作为描述数据行为的数学函数，支撑着误差建模、损失函数设计等机器学习核心环节。文章强调，理解这些统计概念对于构建可靠、可解释的AI系统至关重要，它们是现代机器学习（从简单回归到复杂神经网络）的理论支柱。通过介绍描述性统计指标、概率基本概念和常见概率分布，为读者提供
【机器学习】直观理解DPO与PPO：大模型优化的两种核心策略
最新发布
Share With You
12-19 618
PPO和DPO代表了让大模型符合人类偏好的两种不同哲学。PPO通过复杂的多模型协作实现精细控制，适合复杂任务；DPO通过直接学习偏好数据实现高效优化，适合数据充足且目标明确的场景。理解它们的本质区别，有助于我们在实际应用中做出更明智的技术选型，让AI更好地服务于人类需求。
机器学习007:监督学习【回归算法】（线性回归）--股票背后的预测学
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
12-19 347
好了，我们的线性回归之旅就要结束了。现在，请你再回想一下那家奶茶店。从经验中学习规律，用规律预测未来。它是一种寻找数据间简单、直观的线性规律，并用于做出靠谱数值预测的、高度可解释的基础工具。作为初学者，学习线性回归的重点不在于记忆公式，而在于透彻理解其“加权求和”的核心思想和“通过减少误差来学习”的训练逻辑，同时清醒地认识其“只能拟合直线”的根本局限。它就像一把直尺，能量出直线的距离，却画不出优美的曲线。
从GAN到WGAN-GP：生成对抗网络的进化之路与实战详解
像风一样自由的博客
12-18 573
生成对抗网络的演进与WGAN-GP实现 本文系统梳理了GAN技术的演进历程，从原始GAN到WGAN再到WGAN-GP的改进过程。原始GAN存在训练不稳定、模式崩塌等问题，WGAN通过引入Wasserstein距离解决了梯度消失问题，而WGAN-GP进一步用梯度惩罚取代权重剪枝，使模型训练更加稳定。文章详细分析了各代GAN的数学原理和优缺点，并提供了WGAN-GP的核心PyTorch实现代码，包括梯度惩罚计算函数和训练循环示例。这些改进使生成对抗网络在图像生成等任务中表现出更稳定的训练过程和更好的生成效果。
自然语言处理 形式语言与自动机
03-24
### 自然语言处理中的形式语言与自动机理论及其应用 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）作为人工智能的一个重要分支，其核心目标是对人类语言的理解、分析和生成。在这个过程中，形式语言与自动机理论提供了坚实的数学基础和技术支持。 #### 形式语言在自然语言处理中的作用 形式语言是一种抽象的符号系统，用于描述字符串集合的结构化规则。通过定义语法和语法规则，可以精确表达特定类型的句子或模式。这种能力使得形式语言成为构建自然语言模型的重要工具之一。例如，在词法分析阶段，可以通过正则表达式来匹配单词边界或者分隔符[^2]。而在句法分析方面，则更多依赖于上下文无关文法（Context-Free Grammar, CFG），这些文法则通常被用来解析句子并提取其中蕴含的信息层次关系[^5]。 #### 自动机的应用场景 自动化设备能够高效执行预设指令序列，并依据输入数据做出相应反应。具体到NLP领域： - **有限状态自动机 (Finite State Automaton)** 能够很好地应用于简单的模式匹配任务上，比如关键词检索或是基本形态变化规律的学习； - 对于更复杂的结构如嵌套括号平衡检测等问题，则需要用到堆栈存储机制增强计算能力——这就是所谓的**下推自动机(Pushdown Automata)** 所擅长解决的任务类型； - 当涉及到资源受限条件下的优化问题时，可能还需要考虑采用具有更强控制力但同时也更加耗费内存空间的解决方案——即所谓**线性界限自动机(Linear Bounded Automata)** 的工作方式； - 至于那些理论上可判定却实际操作难度极大的超级复杂挑战，则往往不得不求助终极武器级的存在——也就是无所不能却又难以驾驭的全能选手：**图灵机器(Turing Machine)** 。不过好在这种极端情况相对较少见一些。 #### 实际案例说明 以中文断句为例，这是一个典型的需要综合运用多种技术和方法才能较好完成的实际工程难题。我们可以先利用基于统计概率分布训练出来的最大熵分类器初步判断候选位置是否可能是合理的分割点；然后再引入依存树bank知识库进一步验证推测结果合理性；最后再结合具体的业务需求调整参数权重直至达到满意效果为止。整个流程背后其实都离不开上述提到的各种概念的支持配合才行得通顺流畅[^4]。 ```python import re def simple_tokenizer(text): pattern = r'\b\w+\b' # 使用正则表达式的简单分词器 tokens = re.findall(pattern, text) return tokens text_example = "This is an example sentence." tokens_result = simple_tokenizer(text_example) print(tokens_result) ``` 以上代码片段展示了一个非常基础版本的英文文本分词函数实现思路。这里采用了标准库模块`re`里面的findall方法配合指定好的pattern模板来进行操作处理得到最终输出列表形式的结果集。虽然看起来很简单直白易懂，但实际上已经隐含着不少关于如何正确设置合适的regex patterns技巧在里面了哦！ ---
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