2、自然语言处理入门：从环境搭建到Spark NLP实践

最新推荐文章于 2025-11-25 00:15:54 发布
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分类专栏： Spark NLP实战指南 文章标签： 自然语言处理 NLP Spark NLP
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自然语言处理入门：从环境搭建到Spark NLP实践

在自然语言处理（NLP）的领域中，有许多有趣且实用的应用，如聊天机器人的创建、对象字符识别等。同时，构建NLP系统也涉及多语言支持、人工标注数据以及将NLP应用投入生产等多个方面。本文将详细介绍如何搭建相关环境，并使用Spark NLP进行初步的文本处理。

1. 相关技术与工具介绍

在NLP的实践中，我们会用到多种技术和工具，以下是一些主要的介绍：
- 聊天机器人（Chatbot） ：这是一种有趣且越来越受欢迎的应用，它可以实现与用户的对话交互。
- 对象字符识别（Object Character Recognition） ：用于将以图像形式存储的文本转换为文本数据。例如手写文字、旧文本以及PDF图像和印刷文档扫描件中的文本。
- 多语言支持（Supporting Multiple Languages） ：在开发应用时，需要考虑如何处理多种语言的问题。
- 人工标注（Human Labeling） ：通过人工收集文本数据，这可以使原本难以完成的项目变得可行。
- NLP应用生产化（Productionizing NLP Applications） ：包括创建模型、Spark NLP管道和TensorFlow图，并将它们发布到生产环境中使用。同时，开发者在设计使用文本的系统时，需要考虑性能、质量和监控等方面的问题。

除了Spark NLP、Apache Spark和TensorFlow之外，我

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从算法到产品：《自然语言处理实战》如何用Hugging Face落地NLP应用
lpfasd123的博客
11-15 161
— 比如如何处理多语言分词歧义、如何解决微调过拟合、如何监控上线后模型性能衰减，这些都是工业界真正需要的知识点。
2、自然语言处理入门：从环境搭建到基础应用
pea55的博客
08-08 32
本文是一篇自然语言处理（NLP）入门教程，从环境搭建到基础应用，详细介绍了如何使用Python、Anaconda、Apache Spark和Spark NLP进行文本数据的处理与分析。内容涵盖热门NLP工具介绍、环境配置、数据加载、基础与高级文本处理技术、Annotator的数据结构解析、数据可视化与优化方法，以及未来NLP学习的拓展方向。
Python自然语言处理实战：spaCy从入门到进阶的工业级应用指南
yue_yun_的博客
07-21 1421
速度快：底层用Cython优化，处理速度是NLTK的10-100倍（测试显示：处理1000条英文句子，spaCy需0.8秒，NLTK需72秒）。开箱即用：内置100+种语言的预训练模型（含中文、日文、阿拉伯语等），支持分词、词性标注、命名实体识别（NER）等全流程任务。工业级API：提供统一的Doc对象封装所有处理结果，避免多库切换的繁琐（如无需同时用NLTK分词、Stanford NER做实体识别）。可扩展性。
3、自然语言处理入门：从生命周期到语料库实践
palm99的专栏
10-17 9
本文介绍了自然语言处理（NLP）的入门知识，涵盖NLP问题开发生命周期、主要应用领域（基础与高级应用）、Python在NLP中的优势以及NLTK环境的搭建方法。文章重点讲解了语料库的概念、类型与实践应用，包括语料库分析、数据属性理解、常见文件格式和免费资源获取方式。此外，还详细说明了为NLP应用准备数据集的关键步骤，如数据清洗、标注与划分，并介绍了在网络无公开语料时如何开发网络爬虫应用来收集数据，旨在帮助初学者系统掌握NLP项目从规划到数据准备的核心流程。
3、自然语言处理入门：从基础到实践
efc1234567的博客
10-21 8
本文系统介绍了自然语言处理（NLP）的开发生命周期、核心应用领域及与Python结合的优势，详细讲解了NLTK环境搭建、语料库的理解与使用、数据集的准备方法，并提供了数据清洗、标注、划分以及网络爬虫开发的实用示例。通过理论与实践结合，帮助读者掌握构建NLP应用的关键步骤和技术，为深入学习和开发NLP系统提供全面指导。
1、自然语言处理与Spark NLP入门指南
vim8coder的博客
08-06 39
本文是一篇关于自然语言处理（NLP）与Spark NLP的入门指南，涵盖了NLP的基本概念、Apache Spark平台上的NLP实现以及深度学习在NLP中的应用。文章介绍了自然语言处理的重要性与挑战，详细说明了Spark NLP环境的搭建步骤，并通过一个简单的Spark NLP程序展示了其基本使用方法。此外，还讨论了语言学基础知识、Spark SQL与Spark MLlib的应用，以及深度学习中的梯度下降、反向传播、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等内容。通过本篇文章，读者可以掌握使用Spa
3、自然语言处理：从基础到实践
flink9streamer的博客
10-12 12
本文系统介绍了自然语言处理（NLP）从基础到实践的完整知识体系，涵盖NLP问题的开发生命周期、典型应用场景、Python在NLP开发中的优势以及NLTK环境的搭建方法。深入讲解了语料库的概念、类型与构建策略，并通过流程图直观展示数据获取与处理逻辑。旨在为NLP初学者提供清晰的学习路径和实践指导，助力快速入门并开展实际项目开发。
2、自然语言处理入门与语料库实践
nept的博客
10-27 12
本文介绍了自然语言处理（NLP）的基本概念、应用领域及使用Python进行NLP开发的优势。详细讲解了NLP系统构建的生命周期、语料库的定义与作用、常见语料库资源及其格式，并探讨了语料库分析、数据属性理解以及数据集准备的关键步骤。同时，提供了NLTK环境搭建指南和简单网络爬虫的开发示例，帮助读者从零开始实践NLP项目。适合NLP初学者和希望深入语料库处理的开发者参考。
Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理：从文本挖掘到智能对话（十）
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
01-05 4059
本文聚焦 Java 大数据文本分析与 NLP，详述文本采集、挖掘，机器翻译、智能对话，结合金融、旅游案例剖析语义、安全挑战及应对，为文本技术应用添翼。
走向通用智能的大语言模型：具身、符号落地、因果与记忆的统一认知视角
nmdbbzcl的博客
11-23 1036
如果真要靠大语言模型（LLM）走向人工通用智能（AGI），缺的到底是什么？arXiv作者的态度很明确：今天的多模态大模型已经很强，但“聪明得很表面”，距离真正的“通用智能”还差一大截。
PaLM：Pathways 驱动的大规模语言模型 scaling 实践
m0_65010824的博客
11-24 744
本文是对论文《PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways》的深度解读。在大模型研究领域，如何实现高效规模化训练并解锁复杂任务能力，是核心挑战。Google Research 团队提出的 PaLM 模型，以 5400 亿参数稠密 Transformer 为基础，借助 Pathways 系统实现跨 TPU Pod 高效训练，在少样本推理、代码生成等任务中刷新 SOTA，为大模型规模化研究提供关键参考。
InstructBLIP：面向通用视觉语言模型的指令微调技术解析
m0_65010824的博客
11-24 781
本文是对论文《InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuning》的深度解读。在多模态领域，如何构建具备通用指令遵循能力的视觉语言模型，是亟待解决的关键挑战。Salesforce Research 等团队提出 InstructBLIP 框架，通过指令感知 Q-Former 与平衡数据集采样策略，实现了多样化视觉语言任务的高效泛化，显著提升零样本与下游微调性能，为通用多模态模型研发提供范式。
论文浅尝 | 利用条件语句激发和提升大语言模型的因果推理能力（CL2025）
开放知识图谱
11-24 319
这些发现表明，代码，特别是代码中的条件语句，通过提示和微调在引发和提高语言模型的因果推理能力方面可以发挥重要作用。证明，在执行复杂因果推理任务时，代码语言模型优于相同结构的通用语言模型。的训练数据观察到最大的性能提升，这表明仅用少量（少于一千条）条件语句代码，模型的因果推理能力就能大幅提高。代码语言模型在大多数设置下仍然优于相应的通用语言模型，并且对于大多数模型来说，代码提示优于文本提示。代码大语言模型比通用大语言模型更擅长因果推理，并且对于大多数模型来说，代码提示比文本提示更有效。
Fast Distributed Inference Serving for Large Language Models
nihaoakekeke的博客
11-21 842
大规模语言模型（LLMs）驱动了以ChatGPT为代表的新一代交互式AI应用。这类应用的交互特性要求LLM推理具备低延迟特性。现有LLM服务系统对推理任务采用运行至完成的处理模式，存在队头阻塞问题且导致延迟较高。本文提出FastServe——一个面向LLMs的分布式推理服务系统。该系统利用LLM推理的自回归特性，实现了以单个输出令牌为粒度的抢占机制。通过采用具备跳过连接功能的多级反馈队列调度器，FastServe运用抢占式调度策略有效降低延迟。
国内主流大语言模型之比较
最新发布
人机与认知实验室
11-25 621
的系统性对比分析，涵盖其核心技术特点、性能表现、应用场景、生态布局及战略定位等方面的异同。阿里千问胜在生态与开源，蚂蚁灵光赢在场景与行动力，百度文心强在中文内容，智谱清言优在知识严谨，DeepSeek专精于代码与垂直领域。智谱强调“可解释性”，幻觉较少。将深化“AI Agent”战略，从“聊天助手”转向“行动代理”，成为支付宝的智能入口。若能在MoE（混合专家）架构和垂直领域（如金融、法律）持续深耕，或成“小而美”的标杆。需解决幻觉问题，并在多模态（如视频生成）上突破，以应对字节、腾讯的竞争。
MySQL自然语言处理应用
2509_93942886的博客
11-22 338
总的来说，虽然MySQL不是专业的自然语言处理工具，但它提供的文本处理功能已经能够解决很多实际业务中的文本分析需求。对于大多数中小型项目来说，充分利用数据库层的文本处理能力，往往能在保证功能实现的同时获得更好的性能表现。最近在优化某个电商平台的订单系统时，我就遇到了这样的需求：要从用户填写的非结构化地址信息中自动提取区县级地名。在实践中我发现几个值得注意的地方：首先，MySQL的文本处理功能虽然方便，但不适合处理海量文本数据，那种情况还是应该用专门的文本搜索引擎。字符串处理：基础中的基础。
NLP基础(九)_N-gram模型
weixin_48870215的博客
11-22 511
NLP基础(九)_N-gram模型
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
11-24 102
现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
python实现AI中自然语言处理
mygctong的博客
11-21 979
文章摘要：本文以教“外星大脑”理解人类语言为例，形象地拆解了AI处理自然语言的四个关键步骤：分词、词性标注、句法分析和语义理解。重点阐释了现代AI通过词向量（如Word2Vec）将词语转化为数字表示，利用神经网络捕捉语义关系的核心原理。通过Python代码演示了中文分词和简易词向量训练过程，展示了词语在向量空间中的相似性计算和类比推理能力。全文生动说明了AI如何将人类语言转化为数学表达来实现语义理解。（149字）
后端开发学习资源合集：从入门到实践
而在人工智能领域，则可能涉及机器学习模型的训练与部署流程，尤其是如何将训练好的AI模型集成到后端服务中，形成智能推荐、图像识别、自然语言处理等功能模块。这种跨领域的融合体现了当今软件工程的发展方向——即...
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