筆記轉載於GitHub項目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 5. 感知機分類與序列標注 第4章我們利用隱馬爾可夫模型實現了第一個基於序列標注的中文分詞器,然而效果並不理想。事實上,隱馬爾可夫模型假設人們說的話僅僅取決於一個隱藏的{B.M ...
序列標注問題是自然語言中最常見的問題,在深度學習火起來之前,常見的序列標注問題的解決方案都是借助於HMM模型,最大熵模型,CRF模型。尤其是CRF,是解決序列標注問題的主流方法。隨着深度學習的發展,RNN在序列標注問題中取得了巨大的成果。而且深度學習中的end to end,也讓序列標注問題變得更簡單了。 序列標注問題包括自然語言處理中的分詞,詞性標注,命名實體識別,關鍵詞抽取,詞義角色標注等等 ...
2018-07-25 21:38 4 20369 推薦指數:
筆記轉載於GitHub項目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 5. 感知機分類與序列標注 第4章我們利用隱馬爾可夫模型實現了第一個基於序列標注的中文分詞器,然而效果並不理想。事實上,隱馬爾可夫模型假設人們說的話僅僅取決於一個隱藏的{B.M ...
筆記轉載於GitHub項目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 6. 條件隨機場與序列標注 本章介紹一種新的序列標注模型條件隨機場。這種模型與感知機同屬結構化學習大家族,但性能比感知機還要強大。為了厘清該模型的來龍去脈,我們先對機器學習模型 ...
自然語言處理要解決的問題: 其實,自然語言處理的應用非常廣泛,如: 垃圾郵件識別 通過自動分析郵件中的文本內容,判斷該郵件是否垃圾郵件。 中文輸入法 通過識別輸入的拼音字符串,識別用戶希望輸入的漢字。 機器翻譯 將文本從一種語言轉成另一種語言,如中英文機器翻譯 ...
一、 基本介紹 a) 標注問題(Tagging) i. 任務(Task): 在句子中為每個詞標上合適的詞性 ii. 輸入(Input): Our enemies are innovative and resourceful , and so are we. ...
1.一元標注器(Unigram Tagging) 一元標注器利用一種簡單的統計算法,對每個標注符分配最有可能的標記。例如:它將分配標記JJ給詞frequent,因為frequent用作形容詞更常見。一元標注器的行為與查找標注器相似,建立一元標注器的技術,稱為訓練。在下面的代碼例子中,“訓練”一個 ...
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。 ...
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 ...
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 ...