语义模型及自然语言处理系统基础算法

本文深入探讨了语义模型的多种算法,包括关键词抽取、短语抽取、自动摘要、词距离计算等,并介绍了NLP基础算法如分词、词性标注、实体识别和文本预测。涵盖TF-IDF、TextRank、LSTM等多种模型,以及Dijkstra、AC-DoubleArrayTrie等实用算法。

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  1. 语义模型常用算法及详解
    1.1 关键词抽取的算法模型
    (1)TF-IDF
    (2)TextRank
    (3)基于语义的统计语言实现关键词抽取

    1.2 短语抽取的算法模型
    (1)基于互信息和左右信息熵算法实现短语抽取
    (2)LDA
    (3)TextRank

    1.3 自动摘要抽取算法模型
    (1)决策树算法
    (2)逻辑回归算法
    (3)贝叶斯算法

    1.4 计算任意词距离算法模型
    (1)FP-Growth算法
    (2)N-Gram算法
    (3)BP算法

    1.5 拼音汉子混合识别算法
    (1)贝叶斯算法模型
    (2)HMM算法模型
    (3)RNN神经网络模型

    1.6 文本自动生成模型
    (1)基于关键词的文本自动生成模型
    (2)RNN模型

  2. NLP基础算法
    2.1 分词算法
    (1)Dijkstra算法
    该算法是一个最短路径搜索图的算法,算法本身应用的场景也很多。
    (2)AC-DoubleArrayTrie
    该算法结合有限状态机和双数组Trie树两个数据结构的优势实现

    2.2 词性标注算法
    (1)最大熵算法
    该算法是一种不确定信息最大保留的算法
    (2)CRF算法
    该算法的思想主要来源于最大熵模型和隐马尔科夫模型

    2.3 实体识别算法
    (1)马尔可夫逻辑网算法
    该算法是马尔科夫网络的一种延伸,是在马尔科夫网络的基础上添加一阶逻辑推理的功能。
    (2)DIPRE算法

    2.4 文本预测算法
    (1)LSTM算法
    LSTM算法是递归神经网络的一种,它能实现对历史信息的长期记忆。

参考:
自然语言处理技术 兰红云

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