自然语言处理(NLP) 二：词形还原 + 词块划分

最新推荐文章于 2025-07-04 08:15:00 发布
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分类专栏： 自然语言处理
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1、词形还原

名字：复数->单数
动词：分词->原型

import nltk.stem as ns

words = ['table','probably','wolves','playing','is','dog','the','beaches','grounded','dreamt','envision']

lemmatizer = ns.WordNetLemmatizer()
for word in words:
    lemma = lemmatizer.lemmatize(word,'n')
    pri
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18、使用Python进行自然语言处理（NLP）：从基础到实践
x2y3z4a5b的博客
06-12 78
本文全面介绍了使用Python进行自然语言处理（NLP）的基础知识和实践方法，涵盖词汇分析、句法分析、分词、词干提取等基本概念，以及文本分类、词袋模型、主题建模等实际应用。同时深入探讨了深度学习技术在NLP中的应用，包括RNN、LSTM、CNN和Transformer模型，并提供了情感分析的具体实现和构建完整NLP流水线的示例代码。最后展望了NLP未来的发展方向，如多模态NLP和跨语言NLP。
【NLP】第 4 章：文本预处理、词干提取和词形还原
sikh_0529的博客
09-28 6928
最终，与计算中的许多问题一样，这是一个权衡速度与细节的问题。能够将 10 个单词的句子减少到由多个核心引理组成的五个单词，而不是相似单词的多个变体，这意味着我们需要通过神经网络提供的数据要少得多。如果我们使用词袋表示，我们的语料库将明显更小，因为多个单词都减少到相同的词条，而如果我们计算嵌入表示，则捕获我们单词的真实表示所需的维数会更小减少语料库。为了返回任何给定句子的正确词形还原，我们必须首先执行 POS 标记以获取句子中单词的上下文，然后将其传递给 lemmatizer 以获得句子中每个单词的词元。
词块的界定_分类与识别
09-06
The software used to extract lexical bundles from both corpora is AntConc 3.2.0w. AntConc is a type of green and free corpus analysis tool developed by Japanese scholar Laurence Anthony, and its version is constantly updated. It includes the following tools: Concordance, Concordance Plot, File View, Clusters, Collocates, Word List and Keyword List. AntConc has the advantages of simple interface and easy operation. In this thesis, two tools of AntConc are used: the Word List tool is used to count the total word number of texts processed by the corpus, and the Clusters tool is used to get the four-word lexical bundles.
NLP（自然语言处理）：词的表示（Word representation）
慎独
03-08 4005
Nature Language Processing：自然语言处理 本文为斯坦福课程CS224N的课堂笔记。极力推荐入门NLP的朋友阅读此课，因为课件完整，b站有搬运，同时还有作业，可以一边实践一边做。b站自查：CS224N * 前两个lecture主要是一些基础的入门与介绍，我直接使用笔记，后面的内容将会更加详细。 ** 老师有时候会布置一些作业，这些作业有的没有答案，我也会分享在这里，如...
R 语言入门
最新发布
candy的博客
07-04 1645
R 语言是一种专为统计分析和数据科学设计的编程语言，由新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 于 1993 年开发。它以其强大的统计计算能力、灵活的数据处理方式和丰富的可视化功能，成为数据科学家、统计学家和研究人员的首选工具之一。
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: ...
自然语言16.1_Python自然语言处理学习笔记之信息提取步骤&分块（chunking）
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11-21 404
sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自来录制视频教程） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Q...
【NLP】利用 RAG 模分块技术提升文档处理效能
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07-09 1508
有效的分块，即将文档拆分为可管理的片段的过程，对于优化 RAG 系统的检索和嵌入步骤至关重要。通过利用 SBERT 和先进的平滑和聚类技术，这种方法比传统的文档分割方法有了显著的改进。此外，我们将介绍一种新颖的主题感知分块方法，该方法利用句子嵌入来识别文档中的主题转变。传统的分割技术（从简单的基于规则的方法到高级机器学习算法）都难以识别主题转换的精确点。通过采用这种方法，RAG 系统可以在其生成的内容中实现更高的准确性和相关性，使其更有效地完成复杂且知识密集型的任务。此方法非常适合需要连贯完整思想的任务。
自然语言处理实践教程：文本分词、词形还原、词频矩阵构建与性别识别
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自然语言处理（NLP）：技术全景、挑战与未来发展方向
小宝哥Code的专栏
01-19 1505
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，它连接了计算机与人类语言，推动了搜索引擎、语音助手、机器翻译等技术的快速发展。尽管当前模型在长文本处理、语用理解、多语言适配等方面仍面临挑战，但随着技术的持续优化（如多模态学习、小样本学习），NLP 正朝着更高效、更智能、更安全的方向迈进。从传统的统计语言模型到大规模预训练模型（如 BERT、GPT），NLP 技术逐步实现了从“语言理解”到“语言生成”的跨越，并在教育、医疗、金融等领域展现出巨大潜力。"我爱自然语言处理""我爱自然语言处理"
一文搞懂NLP自然语言处理
码上飞扬的博客
07-07 3445
自然语言处理是计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域，它致力于研究如何通过计算机处理和分析人类自然语言，使计算机能够理解、解释和生成自然语言。自然语言处理作为一门跨学科领域，涉及到计算机科学、人工智能和语言学等多个方面。掌握NLP的基本概念和技术，不仅能提升你的技术能力，还能让你在AI领域的职业发展中获得更多机会。希望本文能帮助你快速入门NLP，开启你的自然语言处理之旅！
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所谓词形还原(lemmatizer)，即把一个任何形式的英语单词还原到一般形式，与词根还原不同(stemmer)，后者是抽取一个单词的词根。       最近在做跨语言文本分类的研究，需要词形还原，穷搜一番后找到了这个俄罗斯人写的工具，貌似还不错。现在把自己的探索笔记列在这里，以
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