第一步:獲取語料 1、已有語料 2、網上下載、抓取語料 第二步:語料預處理 1、語料清洗 2、分詞 3、詞性標注 4、去停用詞 三、特征工程 1、詞袋模型(BoW) 2、詞向量 第四步:特征選擇 ...
項目總結 自然語言處理在現實生活中運用 作者 白寧超 年 月 日 : : 摘要:自然語言處理或者是文本挖掘以及數據挖掘,近來一直是研究的熱點。很多人相想數據挖掘,或者自然語言處理,就有一種莫名的距離感。其實,走進去你會發現它的美,它在現實生活中解決難題的應用之美,跟它相結合的數學之美,還有它與統計學的自然融合。語言只是一種實現工具,真正難度的是模型的理解和對模型的構建。本文結合自然語言處理的基本 ...
2015-11-09 23:56 5 6293 推薦指數:
第一步:獲取語料 1、已有語料 2、網上下載、抓取語料 第二步:語料預處理 1、語料清洗 2、分詞 3、詞性標注 4、去停用詞 三、特征工程 1、詞袋模型(BoW) 2、詞向量 第四步:特征選擇 ...
自然語言處理知識太龐大了,網上也都是一些零零散散的知識,比如單獨講某些模型,也沒有來龍去脈,學習起來較為困難,於是我自己總結了一份知識體系結構,不足之處,歡迎指正。內容來源主要參考黃志洪老師的自然語言處理課程。主要參考書為宗成慶老師的《統計自然語言處理》,雖然很多內容寫的不清楚,但好像中文NLP ...
本節總結一下NLP中常見的任務,從一個全局觀來看看NLP: NLP任務總結 一:詞法分析 分詞 (Word ...
前言 本文根據實際項目撰寫,由於項目保密要求,源代碼將進行一定程度的刪減。 本文撰寫的目的是進行公司培訓,請勿以任何形式進行轉載。 由於是日語項目,用到的分詞軟件等,在中文任務中需要替換為相應的中文分詞軟件。例如結巴分詞 : https://github.com/fxsjy/jieba 前提 ...
自然語言處理中的負樣本挖掘 (分類與排序任務中如何選擇負樣本) 1 簡介 首先, 介紹下自然與處理中的分類任務和排序任務的基本定義和常見做法, 然后介紹負樣本在這兩個任務中的意義. 1.1 分類任務 輸入為一段文本, 輸出為這段文本的分類, 是自然語言處理最為常見,應用最為廣泛的任務 ...
自然語言處理中的Attention機制 1. 前言 最開始Attention只是人們的直覺,后來被第一次應用到機器翻譯中的詞對其任務中。Attention機制利用每個元素被賦予的重要性評分來對序列數據進行編碼。目前Attention機制有很多的變體,並且應用到了不同的任務中 ...
比長文本簡單,對於計算機而言,更容易理解和分析,所以,分詞往往是自然語言處理的第一步。 ...
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,尋找它的同義詞集。 View Code ...