7.5 Named Entity Recognition 命名實體識別 At the start of this chapter, we briefly introduced named entities (NEs). Named entities are definite(確定 ...
從今天起開始寫自然語言處理的實踐用法,今天學了文本分類,並沒用什么創新的東西,只是把學到的知識點復習一下 性別識別 根據給定的名字確定性別 第一步是創建一個特征提取函數 feature extractor :該函數建立了一個字典,包含給定姓名的有關特征信息。 第二步是准備數據集,該步通過導入現成的NLTK語料庫實現 其中random.shuffle 的功能是將給定的列表順序打亂,如: 第三步利用 ...
2015-08-23 21:18 0 2414 推薦指數:
7.5 Named Entity Recognition 命名實體識別 At the start of this chapter, we briefly introduced named entities (NEs). Named entities are definite(確定 ...
jieba——“結巴”中文分詞是sunjunyi開發的一款Python中文分詞組件,可以在Github上查看jieba項目。 要使用jieba中文分詞,首先需要安裝jieba中文分詞,作者給出了如下的安裝方法: 1.全自動安裝:easy_install jieba 或者 pip install ...
一、信息提取模型 信息提取的步驟共分為五步,原始數據為未經處理的字符串, 第一步:分句,用nltk.sent_tokenize(text)實現,得到一個list of strings 第二步:分詞,[nltk.word_tokenize(sent) for sent ...
一. NLTK的幾個常用函數 1. Concordance 實例如下: 這個函數就是用來搜索單詞word在text 中出現多的情況,包括出現的那一行,重點強調上下文。從輸出來 ...
1、自然語言處理學習路徑規划 自然語言處理(NLP)開發環境搭建 分詞demo(搭建helloworld工程) 案例:nlp實現預測天氣冷暖感知度 ---案例需求和數據准備 ---可視化數據分析 ---KNN模型原理及歐式距離計算 ---KNN分類器模型實現 ...
自然語言處理NLP是計算機科學、人工智能、語言學關注計算機和人類(自然)語言之間的相互作用的領域。自然語言處理是機器學習的應用之一,用於分析、理解和生成自然語言,它與人機交互有關,最終實現人與計算機之間更好的交流。 正是NLP在我們日常生活中呈現出越來越多的便利性,才更想對NLP背后的模型原理 ...
十分鍾學習自然語言處理概述 作者:白寧超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近來自然語言處理行業發展朝氣蓬勃,市場應用廣泛。筆者學習以來寫了不少文章,文章深度層次不一,今天因為某種需要,將文章全部看了一遍做個整理,也可以稱之為概述。關於這些問題,博客里面都有詳細的文章去介紹 ...
WordNet是面向語義的英語詞典,與傳統辭典類似,但結構更豐富。nltk中包括英語WordNet,共有155287個單詞和117659個同義詞。 1.尋找同義詞 這里以motorcar為例,尋找 ...