standford NLP课程笔记三 句子切分

最新推荐文章于 2024-06-04 17:52:45 发布
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本文探讨了如何使用二元分类器来判断句点是否为句子结束符号，并进一步讨论了基于决策树的方法来解决这一问题，包括考虑单词形态和概率特征。

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！ ， ？ 毫无疑问是一个句子的结尾

而. 则不一定是句子的结尾，.可以用于

句子结尾

缩写 如Inc.

数字 如0.4,  .02%

因此需要一个分类器来确定.是哪种。 二元分类器（是句子结尾，不是句子结尾）


更复杂一点的决策树特征

带.的单词形态：首字母大写，小写，全是大写，数字

.后面的单词形态:首字母大写，小写，全是大写，数字

数字特征：

带.的单词长度

带.的词作为句子结尾的概率

带.的词作为句子打头的概率


决策树只是一个if else的表达，更有趣的是特征的选取。手工建立决策树结构是非常困难的，往往都是用机器学习的方法


NLP - 数据预处理 - 文本按句子进行切分
风吹落叶的博客
10-08 2445
在学习对数据训练的预处理的时候遇到了一个问题，就是如何将文本按句子切分，使用传统的jieba切割的颗粒度在词的程度，不能满足训练word2vec模型的需要。（py，手动实现自然也是可以，不过感觉斯，有py社区辣么发达相比有人实现了伐，就没有重复造轮子）要对文本按句子进行切分，可以使用Python的nltk库，它提供了一个名为sent_tokenize的函数，用于将文本切分为句子。
【十一 自然语言处理学习路线图】【11.1 入门阶段：基础知识学习、工具使用】
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
03-12 97
不要死磕数学证明！先会用再深究警惕"从入门到放弃"系列教程数据处理时间占比可能高达80%，做好心理准备不要盲目追新框架，打好基础最关键加入开源社区（比如HuggingFace）比闭门造车强10倍最后送大家一句话：NLP学习就像训练神经网络，需要足够的epoch（坚持）和适当的学习率（方法）。下期咱们要聊词向量与Embedding的魔法，记得把本文提到的工具都装好，咱们山顶见！
【NLP_Stanford课堂】句子切分
weixin_30851409的博客
07-30 484
依照什么切分句子——标点符号 无歧义的：！？等 存在歧义的：. 英文中的.不止表示句号，也可能出现在句子中间，比如缩写Dr. 或者数字里的小数点4.3 解决方法：建立一个二元分类器： 检查“.” 判断这个是不是出现在句尾 具体使用手写规则（正则表达式）、机器学习分类器，最简单的是决策树 决策树： 首先检查是否在该词之后有很多空白行，如果是，则该词是句尾，否则检查下一项...
NLP：将中文/英文文档切分多个句子
日常学习与专研的记录
06-04 1569
本文介绍如何利用 SpaCy 将中文、英文文档切分成多个句子。
NLP（六） 分块、句法分析、依存分析
weixin_30553837的博客
07-03 534
内置分块器 分块：从文本中抽取短语 import nltk text = 'Lalbagh Botanical Garden is a well known botanical garden in Bengaluru, India.' # 文本切割成多个句子 sentences = nltk.sent_tokenize(text) for sentence in sentences: ...
分割句子
lamch_K的博客
07-11 2379
#include<stdio.h>int split(char text[], char* parts[]) { int count = 0; // 分段的个数 int start = 0; // 每一分段的首地址 int flag = 0; // 遍历text，标识当前是否处于有效字符 int stop = 0; // 是否到达结束 for(int i=
《自然语言处理-基于预训练模型的方法》笔记
github_34349558的博客
08-13 5759
《自然语言处理-基于预训练模型的方法》笔记 文章目录《自然语言处理-基于预训练模型的方法》笔记@[toc]〇.写在前面一、绪论(一) NLP 任务体系I.任务层级II.任务类别III.研究层次(二) 预训练的时代二、NLP 基础(一) 文本表示I.独热向量II.分布式表示III.词嵌入表示IV.词袋表示(二) NLP 任务I.语言模型II. 基础任务III. 应用任务(三) 基本问题I. 文本分类问题II. 结构预测问题III. 序列到序列问题(四) 评价指标I. 标准答案明确的情况II. 标准答案不明确的
【笔记】Python自然语言处理实战
煎饼加鸡丝
01-31 1613
文章目录《Python自然语言处理实战》概述NLP基础中文分词规则分词正向最大匹配法(Maximum Match Method, MM法)逆向最大匹配法(Reverse Maximum Match Method, RMM法)双向最大匹配法(Bi-direction Matching method)统计分词N元模型(n-gram model)隐马尔可夫模型(HMM)其他词性标注命名实体识别关键词提取算法TF-IDF算法TextRank算法LSA/LSI/LDALSA/LSI算法LDA算法实践部分句法分析其他T
总结一下：2024 年自然语言处理NLP的Python（好）库
2401_84009549的博客
04-10 636
用于 NLP 的 PyNPl Python 库包含用于标准和不太常见的 NLP 任务的模块。它使用户能够为文本导出语言注释—包括标记、句子边界、名称实体、数字和时间值、词性、共指、情感和引用属性。它的功能包括情感分析、解析、n-gram 和 WordNet 集成等。在此处查找有关常用函数、数据类型、实验、格式、语言模型、搜索算法等的深入信息。正如 spaCy 背后的团队自己所说的那样，它创造了一个很棒的生态系统。在此处阅读有关其功能的更多信息。在此处阅读有关 NLTK 的兼容性和功能的更多信息。
《动手学深度学习》Pytorch版学习笔记（三）：Task06
qq_30006749的博客
02-25 893
《动手学深度学习》Pytorch版学习笔记（三）：Task06课程背景主修课程1 任务2 NLP——文本情感分类2.1 项目介绍2.2 文本情感分类数据集2.3 使用循环神经网络进行情感分类2.4 使用卷积神经网络进行情感分类 课程背景 在疫情的影响下，不少学校已经做出了延迟开学的决定，：伯禹教育、Datawhale、和鲸科技牵头与多家AI企业合作，让在家的同学也能免费学习优质的付费课程，同时为学...
sentence-splitter:句子分割器，用于准备机器翻译训练的语料库（包括分段）
05-12
句子分割器 一个句子分割器，用于准备用于机器翻译训练的语料库（包括分段）。 所需的依赖项： jcommander-1.35.jar stanford-chinese-corenlp-2014-02-24-models.jar 斯坦福-corenlp-3.4.1.jar
OpenNlp:C＃中的开源NLP工具（句子拆分器，令牌器，分块器，coref，NER，解析树等）
05-09
OpenNlp OpenNlp是自然语言处理（NLP）的开源库。 它在C＃中提供了许多NLP工具： 句子分割器 标记器 词性标记器 分块器 共指 名称实体识别 解析树 该项目从Java OpenNLP工具的C＃端口开始（在检索了初始代码）。 它已移至Github，以改进代码（添加新功能并修复检测到的错误）并创建nuget程序包。 您可以通过nuget安装此库： 安装包OpenNlp 要与.net Core应用程序一起使用，还需要System.Runtime.Caching nuget包才能使用完整功能： 安装包System.Runtime.Caching 快速开始 要轻松测试各种NLP工具，请运行ToolsExample winform项目。 您将在下面找到有关这些工具的更详细说明，以及如何在代码段中直接使用它们的代码段。 所有基于maxent算法的NLP工具都需要运行模型文件
Standford NLP Course(3) - Language Modeling
(>_<)
10-19 366
Goal: assign a probability to a sentence Machine Translation - which word fits the meaning and structure better Spell correction Speech Recognition - two word has same pronounceation etc. The chain ru
自然语言处理 -- 中文分词
qq_40337206的博客
04-26 1071
pom.xml引入jar <dependency> <groupId>edu.stanford.nlp</groupId> <artifactId>stanford-corenlp</artifactId> <version>3.9.2</versi...
【深度学习】Semantic Segmentation 语义分割
Twinkle
10-24 1255
翻译自 A 2017 Guide to Semantic Segmentation with Deep Learning What exactly is semantic segmentation? 对图片的每个像素都做分类。 较为重要的语义分割数据集有：VOC2012 以及 MSCOCO 。   What are the different approaches? 传统机器学习方...
Stanford Segment 使用笔记
dyc773912355的博客
03-04 2527
斯坦福分词器对搜狗简化版语料库分词处理步骤： 1、读取语料库 2、对文件逐个分词 3、每个文件分词完的同时存盘到指定路径 package com.Seg; import java.io.*; import java.util.List; import java.util.Properties; import edu.stanford.nlp.ie.crf.CRFClassifier;
自然语言处理入门学习--切分算法
whan2012的专栏
07-19 1566
划分算法 分词算法的核心是速度。 1、完全切分 完全切分：找出一段文本中所有的分词。主要这实际上不是标准意义上的分词，因为这个算法会把单个字全部输出，并没有考虑到是否是有意义的词语序列。例如：“北京大学”切分得到的结果是[‘北’, ‘北京’, ‘北京大学’, ‘京’, ‘大’, ‘大学’, ‘学’]。 代码实现：遍历文本中词是否在词典中即可。 from load_dictionary import load_dictionary def fully_segment(text, dic): wor
standford NLP课程笔记二 分词
snowswallowhe的博客
06-10 976
这一节概略的介绍了一下分词的内容。 分词是NLP里面很重要的方面。每个NLP任务都需要做文本的规范化，包括 切分单词 单词格式规范化 切分句子 用N表示单词总数，V表示不同的单词数（size of vocabulary）， 用shake.txt做了实验，将非字母的字符作为分隔符，统计每个单词的出现次数。 遇到的问题： d和s 的个数非常多，因为文章中经常会出现‘s类似这样的词
Matlab中基于蚁群算法的二维路径规划：实现无碰撞智能寻路 · 智能寻路
最新发布
08-14
内容概要：本文介绍了在Matlab中利用蚁群算法实现的二维路径规划方法。首先简述了路径规划的重要性和应用场景，特别是对于存在大量障碍物的复杂环境。接着详细解释了蚁群算法的基本原理，即模仿蚂蚁觅食过程中信息素传递机制，在二维空间中通过网格化表示可行区域，设置起始点、终止点和障碍物位置。然后阐述了算法的具体流程，包括初始化、信息素初始化、蚂蚁寻路、信息素更新和迭代优化五个主要步骤。最后展示了部分Matlab代码片段，用于演示算法的实现细节及其可操作性。该算法能有效解决机器人导航、无人驾驶等领域的路径规划问题。 适合人群：对路径规划算法感兴趣的研究人员和技术开发者，尤其是那些希望深入了解蚁群算法及其在Matlab环境下应用的人士。 使用场景及目标：适用于需要在二维平面内避开障碍物进行高效路径搜索的应用场合，如机器人自主行走、无人机飞行路线规划、自动化仓库货物搬运等。目标是提供一种可靠的解决方案，确保系统能在复杂环境中安全稳定地运行。 其他说明：文中提供的代码仅为框架示意，实际部署时还需针对特定任务做进一步调整和完善。
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