NLP-文本处理：词形归一（Lemma）【英文】【把各种类型的词的变形都归为一个形式】【went-＞go；are-＞be】

最新推荐文章于 2024-02-19 03:24:01 发布
最新推荐文章于 2024-02-19 03:24:01 发布
阅读量955 收藏
点赞数
分类专栏： # NLP基础/句法语义分析 文章标签： 词形归一 Lemma
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013250861/article/details/122906818
版权
本文深入探讨NLP中的词形归一（lemma）技术，如何将动词如'went'转为'go'，形容词如'are'转为'be'，揭示其在文本处理中的关键作用和应用场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

NLP-文本处理：词形归一（Lemma）【英文】【把各种类型的词的变形都归为一个形式】【went->go；are->be】

NLP：自然语言处理技术之词语级别相关术语解释(如上位词/WordNet)、基于词汇层面的词法分析六大任务(分词/词性标注/词干提取-词形还原/新词发现/形态分析/拼写校正)的简介及其应用
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-12 1万+
NLP：自然语言处理技术之词语级别相关术语解释(如上位词/WordNet)、基于词汇层面的词法分析(Lexical Analysis)六大任务(分词/词性标注/词干提取-词形还原/新词发现/形态分析/拼写校正)的简介及其应用 目录 词语级别相关术语解释 1、基础术语 (1)、上位词的简介 2、深层术语 (1)、WordNet理解词汇的含义和语义关联 基于词汇层面的词法分析(Lexical Analysis)的五大任务的简介 1、分词(Word Segmentation) 2、词性标
NLP学习路线图（十二）：停用词处理
最新发布
2501_91516851的博客
05-30 988
本文系统探讨了文本预处理中停用词处理的关键技术与策略。分析显示，停用词（如"的"、"the"等）虽携带较少语义信息，但不当处理会影响模型效果。文章对比了基于词表、统计方法和混合策略的停用词处理技术，并针对中英文等不同语言特性提出解决方案。特别指出，情感分析等任务需保留否定词，而领域自适应策略可优化处理效果。随着深度学习发展，虽然Transformer等模型降低了对停用词处理的依赖，但合理的预处理仍是提升模型效率和可解释性的重要手段。实践建议根据任务需求灵活选择处理策略，并持续优化停用词表。
自然语言处理（NLP） —— 心理语言学
weixin_65190179的博客
02-19 4014
认知科学和心理语言学是两个密切相关的领域，它们研究认知过程和语言使用是如何相互作用的。 在历史上，这两个领域的发展经历了几个重要的阶段： Wundt 和其他德国心理学家使用一种叫做内省法的研究方法。内省法是一种主观的方法，研究者通过自我观察和分析个人的思维过程来研究心理现象。这种方法高度依赖于个体的自我报告，因此在客观性上存在限制。 Watson 和其他美国心理学家提出了行为主义。行为主义者拒绝发展任何关于心智操作的理论，他们只观察可见的行为，并尝试通过刺激与反应之
词形归并
微电子学与固体电子学-俞驰
11-25 712
Python 2.7.5 (default, Aug 4 2017, 00:39:18) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-16)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import nltk >>> raw="""DENNI
词性归一化stemming
红豆的博客
12-29 550
NLP预处理
NLP Lemmatisation（词性还原） 和 Stemming（词干提取） NLTK pos_tag word_tokenize
justlpf的专栏
12-06 1823
参考文章：NLP Lemmatisation（词性还原） 和 Stemming（词干提取） NLTK pos_tag word_tokenize_心之所向-优快云博客_nltk 词形还原 词形还原（lemmatization），是把一个词汇还原为一般形式（能表达完整语义），方法较为复杂；而词干提取（stemming）是抽取词的词干或词根形式（不一定能够表达完整语义），方法较为简单。 Stemming（词干提取）： 基于语言的规则。如英语中名词变复数形式规则。由于基于规则，可能出现规则外的情况。 .
文本归一化：自然语言处理中的文本归一化技术
AI天才研究院
01-21 1807
1.背景介绍 自然语言处理(NLP)是一门研究如何让计算机理解和生成人类语言的学科。在NLP中，文本归一化是一项重要的技术，它旨在将文本转换为一种统一的表示形式，以便更容易地进行处理和分析。在本文中，我们将探讨文本归一化的核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。 1. 背景介绍 自然语言处理中的文本归一化技术，旨在将文本转换为一种统一的表示形式，以便更容易地进行处理和分析。这种技术在各...
【文本预处理与特征工程】词干提取与词形还原：标准化单词形式
在自然语言处理（NLP）的领域中，文本预处理与特征工程是构建智能系统不可或缺的步骤。本章将为您概览这两个重要概念，为后续章节中更深入的讨论奠定基础。 文本预处理是将原始文本数据转换为更适合计算机处理形式...
自然语言处理之Word2Vec
weixin_43972621的博客
10-24 1507
nltk库 nltk著名的自然语言处理库，自带语料库、词性分类库；自带分类、分词等功能；自带强大的社区；简单版本wrapper； nltk.download()会弹出该页面，进行资源的下载 标题 NLTK的module功能API NLTK自带语料库，nltk.corpus是语料的集合， import nltk nltk.download('brown') # 需要先下载语料库 br...
词干提取和词形还原：文本规范化的关键步骤
在自然语言处理中，词干提取和词形还原是文本规范化的重要步骤。词干提取是指从单词中提取词干或词根形式，忽略词缀和其他变化部分；词形还原则是指将单词从其屈折形式还原到原形。 举例来说，对于单词"running"，...
归一化和标准化
loveblair1990的博客
12-09 918
经常听到标准化和归一化这两个词，开始有点迷糊这两个词具体有什么区别？
[NLP]OpenNLP词形还原器(Lemmatizer)的使用
henku449141932的博客
12-21 1863
Lemmatizer 词形还原，把用POS tagger标注格式的词还原为标注前的格式。如 输入： Rockwell_NNP International_NNP Corp._NNP 's_POS Tulsa_NNP unit_NN said_VBD it_PRP 或者，输入三列，第一列为原词，第二列为词性标注，第三列为lemma的词形 He PRP he reckons VBZ reckon the DT the current JJ current accou
同义词挖掘的一些常用方法 及同义词替换程序
qq_41853758的博客
10-02 9739
先谈谈同义词挖掘的一些常用方法  在用户使用搜索引擎的过程中，由于地区差异、文化水平等差异，用户所输入的query很多时候和资料中的描述不一致。这种情况下，为了能够召回更多的文档向用户展示，搜索引擎需要对用户的输入做同义词、纠错、归一化等操作。在进行这些操作的过程中，同义词的挖掘是一个基础工作。下面简单介绍一下几个简单实用的算法。 词典 从百度词典、金山词霸的词条中抓取数据，根据原词的描述...
机器学习二之特征工程
TheBestKinlon的博客
11-26 300
特征工程 更好的特征意味着更好的结果 更好的特征意味着更简单的模型 更好的特征意味这更强的鲁棒性 特征预处理 单个特征： 归一化、标准化、缺失值处理 多个特征： 降维：PCA降维 分类特征变量的提取 字典特征提取 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer #字典特征提取 data = [ {'yun':'厚','shidu'...
NLP入门——语言结构/语言建模
noobiee的博客
10-24 8009
1. 语素 morphemes词素是最小的有意义的语言单位，不能够进一步划分为更小的单位而不破话或彻底改变其词汇意义或语法意义。语素和词的区别在于，许多语素不能独立存在。而能够单独存在并且有意义的语素叫做；不能独立存在，要借助其他语素表达意义的语素则称之为。每个词都包含最少一个语素。按能否需要特别指出，有时候派生语素和屈折语素会采用同一种表现形式。比如说，-er，当这个后缀跟在形容词后面，它作为屈折语素，表示比较级；当跟在动词后面，则是一个派生语素，形成一个新词，如cook-cooker。从。
学习记录 - 1
overzy的博客
02-08 688
前言：去年水过一次建模比赛，选题是垃圾评论识别。作为一个门外汉，当时提取垃圾评论特征的想法是人工寻找尽可能多的垃圾评论数据，然后提取出现的高频词。然而，提取高频词时又遇到了技（bian）术（cheng）问题，所以最后只好目测取了一些词汇作为垃圾评论的特征词。 于是这次接触到smartbi，先试一下它的文本挖掘功能。
自然语言处理之文本预处理
Freeandeasy_roni的博客
11-08 4539
文本预处理
NLP（四）词形还原（Lemmatization）
热门推荐
TFATS的博客
10-15 1万+
    词形还原（Lemmatization）是文本预处理中的重要部分，与词干提取（stemming）很相似。 一，什么是词形还原     简单说来，词形还原就是去掉单词的词缀，提取单词的主干部分，通常提取后的单词会是字典中的单词，不同于词干提取（stemming），提取后的单词不一定会出现在单词中。比如，单词“cars”词形还原后的单词为“car”，单词“ate”词形还原后的单词为“eat”。     在Python的nltk模块中，使用WordNet为我们提供了稳健的词形还原的函数。如以下示例Pyt.
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值