分词verterbi算法实现NLP分词，作者写的经验博客很丰富，需要重点读

最新推荐文章于 2024-08-29 08:14:26 发布
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自然语言处理NPL-最大概率分词算法.zip_NPl_pullvqr_settlers691_最大概率分词算法源码_自然语言处理
09-24
综上所述，"自然语言处理NPL-最大概率分词算法.doc"文档很可能是关于如何实现最大概率分词算法的详细教程，包括理论介绍、模型设定、算法实现以及可能的优化策略。通过学习这个文档，读者不仅可以了解分词的基本概念...
基于搜狗搜索日志的CompKey竞争性关键词算法实现，NLP分词 词频统计
06-08
【作品名称】：基于搜狗搜索日志的CompKey竞争性关键词算法实现，NLP分词 词频统计 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 ...
nlp算法学习
2401_82989590的博客
05-09 933
通过对每个小批次的数据进行均值和方差的归一化处理，使得网络中的每一层都有类似的数据分布。所以提出了残差，某隐藏层a输出为H(x)，其接着的下一个隐藏层b的输入并不是a的输出H(x)，而是H(x)-x （学到的东西和真实的东西的残差）。H*W*C的隐藏层（C是维度）就变成了1*1*C，再经过激活函数就得到了每层的权重，最后将权重与原本隐藏层点乘，得到加权后的隐藏层。在训练过程中，每次将一个批次（batch）的数据输入到模型中进行前向传播和反向传播，然后根据计算得到的梯度更新模型的参数，这个过程称为一次迭代。
关于NLP相关技术全部在这里：预训练模型、图神经网络、模型压缩、知识图谱、信息抽取、序列模型、深度学习、语法分析、文本处理...
Paper weekly
01-28 1823
大家都知道NLP近几年非常火，而且发展也特别快。那些耳熟的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术实际上也就是这几年发展起来的，特别像图神经网络在这两年间取得了飞速的发展。我们正...
维特比算法（Viterbi）
weixin_33775572的博客
11-20 511
维特比算法（Viterbi）   维特比算法  编辑 维特比算法是一种动态规划算法用于寻找最有可能产生观测事件序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中。术语“维特比路径”和“维特比算法”也被用于寻找观察结果最有可能解释相关的动态规划算法。例如在统计句法分析中动态规划算法可以被用于发现最可能的上下文无关的派生(解析)的字符串，有时被称为“维特比...
维特比算法分词
weixin_45485072的博客
08-03 453
Dict= {"经常":0.1,"经":0.05,"有":0.1, "常":0.001,"有意见":0.1, "歧":0.001,"意见":0.2,"分歧":0.2,"见":0.05,"意":0.05,"见分歧":0.05,"分":0.1} def DAG(sentence): DAG = {} #DAG空字典，用来构建DAG有向无环图 N = len(sentence) #赋值N词的长度 for k in range(N): #创建N词长度的列表.
维特比(Viterbi)算法
sgyuanshi的博客
04-20 1万+
算法思想 维特比（Viterbi）算法属于一种动态规划算法，目标在于寻找最优路径。我个人用得最多就是与BiLSTM+CRF模型的结合，比如命名实体识别、分词等，计算了每个token的归一化概率矩阵和转移概率矩阵之后，最后根据维特比算法得到整个文本句子的最优概率输出。 它的思想是这样：如果最优路径在时刻t经过结点iti_tit​，那么这一路径从结点iti_tit​到终点iTi_TiT​的部分路径，对...
精选资源
自然语言处理数据集（NLP）-200多万条中文分词词库.rar
11-16
总之，"自然语言处理数据集（NLP）——200多万条中文分词词库"为研究者和开发者提供了丰富的资源，有助于推动中文自然语言处理技术的进步，提升相关应用的性能。通过深入理解和有效利用这个词库，我们可以更好地应对...
分词算法：自然语言处理中的关键技术
聚娃科技开发者博客
08-07 1481
分词（Tokenization）是自然语言处理（NLP）中的一项基础技术，旨在将文本拆分成有意义的单位，如单词或词组。例如，通过分词技术将用户输入的查询分解为关键词，以提供更精确的搜索结果。N-gram模型是基于统计的分词方法，通过分析文本中n个连续词的出现频率来实现分词。基于规则的分词算法依赖于预定义的规则和词典，通常用于英文等空格分隔的语言。常用的方法包括基于字典的分词和基于统计的分词方法。使用一个大于一的n值（例如bigram）来生成n-gram，并统计每个n-gram的出现次数。
一个简单的中文分词算法，可用于网游脏词过滤、搜索引擎文档解析、自然语言处理等需要中文分词的场合
02-23
一个简单的中文分词算法，可用于网游脏词过滤、搜索引擎文档解析、自然语言处理等需要中文分词的场合 洋文单词以空格天然分词，相比较而言因为一句中文是由连贯的字组成的，分词就麻烦一些。最困难的情况是对二义性...
PythonForDelphi分词.zip
07-24
PythonForDelphi分词.zip
Delphi 实现汉语分词
05-17
delphi与搜索引擎的资料很少了 分词技主了了无几今天传一个让大家参考一下 有了改进别忘记告诉我一下 谢谢
【从入门到高阶】NLP 算法的流程、主要任务及涉及算法，全都囊括了(Python 实战)
Python数据挖掘
05-23 5891
NLP是人工智能领域历史较为悠久的领域，但由于语言的复杂性（语言表达多样性/歧义/模糊等等），如今的发展及收效相对缓慢。比尔·盖茨曾说过，“NLP是 AI 皇冠上的明珠。” 在光鲜绚丽的同时，却可望而不可及（…）。 为了揭开NLP的神秘面纱，本文接下来会梳理下NLP流程、主要任务及算法，并最终落到实际NLP项目（经典的文本分类任务的实战），喜欢记得收藏、关注、点赞。 完整代码、资料、技术交流文末获取 NLP主要任务及技术 NLP任务可以大致分为词法分析、句法分析、语义分析三个层面。具体的，本文按照单词-》句
【人工智能】自然语言处理（NLP）算法分类总结
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沙师弟专栏
08-29 5万+
(1).LR (Logistic Regression，逻辑回归又叫逻辑分类)(2).SVM (Support Vector Machine，支持向量机)(1).LR (Linear Regression，线性回归)(3). RR (Ridge Regression，岭回归)(3).NB (Naive Bayes，朴素贝叶斯)(4).DT (Decision Tree，决策树)(3).基于密度的聚类(DBSCAN)(1).K-Means(K均值)聚类。(2).SVR (支持向量机回归)
自然语言处理不属于计算机科学,自然语言处理是一门融语言学、计算机科学和什么于一体的科学...
weixin_35706255的博客
06-16 1609
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。本教程操作环境：windows7系统、Dell G3电脑。自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然语言处理是指利用人类交流所使...
NLP算法（一）- Word2Vec
anycall201的博客
12-22 442
文章目录1 背景1.1 算法提出1.2 数学基础2 模型2.1 CBOW模型2.1 SkipGram模型2.3 算法优化3 Hierachical霍夫曼编码3.1.1 CBOW3.2 SkipGram4 负采样4.1 负样本4.2 CBOW4.3 SkipGram 1 背景 1.1 算法提出 词向量的概念提出之前，将语料库中的单词映射到向量空间的方式是one-hot编码。但one-hot编码的缺陷在于： 无效编码过多，空间利用率极低，后续使用中极大占用内存。 单词之间均为正交关系，与单词在实际使用过程中的
自然语言处理（NLP）技术。
qq_61914057的博客
08-31 1226
5. 情感分析：分析文本中所包含的情感和观点，例如积极、消极或中性。1. 语音识别：将口述的语言转换为文本，例如智能助理（如Siri、Alexa、Google Assistant）和语音转录软件（如Dragon NaturallySpeaking）等。7. 语言模型：根据文本的上下文和语法规则，预测下一个单词或句子的可能性，例如给出一个单词序列，在机器翻译中预测下一个可能出现的单词。3. 情感分析：分析文本或语音中蕴含的情感色彩，例如对于一部电影的评论进行情感分析，以确定它是否受欢迎或受到批评。
一文概览NLP算法(Python)
weixin_40920183的博客
05-23 3721
一、自然语言处理（NLP）简介 NLP，自然语言处理就是用计算机来分析和生成自然语言（文本、语音），目的是让人类可以用自然语言形式跟计算机系统进行人机交互，从而更便捷、有效地进行信息管理。NLP是人工智能领域历史较为悠久的领域，但由于语言的复杂性（语言表达多样性/歧义/模糊等等），如今的发展及收效相对缓慢。比尔·盖茨曾说过，"NLP是 AI 皇冠上的明珠。" 在光鲜绚丽的...
nlp 算法工程师
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xie__jin__cheng的博客
08-29 1008
此外，NLP算法工程师还需要熟悉一些开源的算法库或工具，如TensorFlow（Keras）、StanfordNLP、NLTK等，并有一定的项目经验和抗压能力。他们还需要有良好的独立分析问题、解决问题的能力，并具备团队合作精神。NLP算法工程师，即自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）算法工程师，主要负责研究和开发自然语言处理相关的算法和技术。以上内容仅供参考，具体的岗位职责和技能要求可能会因公司或项目的不同而有所差异。
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