笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 5. 感知机分类与序列标注 第4章我们利用隐马尔可夫模型实现了第一个基于序列标注的中文分词器,然而效果并不理想。事实上,隐马尔可夫模型假设人们说的话仅仅取决于一个隐藏的{B.M ...
序列标注问题是自然语言中最常见的问题,在深度学习火起来之前,常见的序列标注问题的解决方案都是借助于HMM模型,最大熵模型,CRF模型。尤其是CRF,是解决序列标注问题的主流方法。随着深度学习的发展,RNN在序列标注问题中取得了巨大的成果。而且深度学习中的end to end,也让序列标注问题变得更简单了。 序列标注问题包括自然语言处理中的分词,词性标注,命名实体识别,关键词抽取,词义角色标注等等 ...
2018-07-25 21:38 4 20369 推荐指数:
笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 5. 感知机分类与序列标注 第4章我们利用隐马尔可夫模型实现了第一个基于序列标注的中文分词器,然而效果并不理想。事实上,隐马尔可夫模型假设人们说的话仅仅取决于一个隐藏的{B.M ...
笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 6. 条件随机场与序列标注 本章介绍一种新的序列标注模型条件随机场。这种模型与感知机同属结构化学习大家族,但性能比感知机还要强大。为了厘清该模型的来龙去脉,我们先对机器学习模型 ...
自然语言处理要解决的问题: 其实,自然语言处理的应用非常广泛,如: 垃圾邮件识别 通过自动分析邮件中的文本内容,判断该邮件是否垃圾邮件。 中文输入法 通过识别输入的拼音字符串,识别用户希望输入的汉字。 机器翻译 将文本从一种语言转成另一种语言,如中英文机器翻译 ...
一、 基本介绍 a) 标注问题(Tagging) i. 任务(Task): 在句子中为每个词标上合适的词性 ii. 输入(Input): Our enemies are innovative and resourceful , and so are we. ...
1.一元标注器(Unigram Tagging) 一元标注器利用一种简单的统计算法,对每个标注符分配最有可能的标记。例如:它将分配标记JJ给词frequent,因为frequent用作形容词更常见。一元标注器的行为与查找标注器相似,建立一元标注器的技术,称为训练。在下面的代码例子中,“训练”一个 ...
比长文本简单,对于计算机而言,更容易理解和分析,所以,分词往往是自然语言处理的第一步。 ...
第一步:获取语料 1、已有语料 2、网上下载、抓取语料 第二步:语料预处理 1、语料清洗 2、分词 3、词性标注 4、去停用词 三、特征工程 1、词袋模型(BoW) 2、词向量 第四步:特征选择 ...
WordNet是面向语义的英语词典,与传统辞典类似,但结构更丰富。nltk中包括英语WordNet,共有155287个单词和117659个同义词。 1.寻找同义词 这里以motorcar为例,寻找 ...