购买<NLTK基础教程> 说来也凑巧,在我签下这本书的翻译合同时,这个世界好像还不知道AlphaGo的存在.而在我完成这本书的翻译之时,Master已经对人类顶级高手连胜60局了.至少从媒体的热度来看,的确在近几年,人工智能似乎是越来越火了.其原因是Google在汽车驾驶和围棋这两个领域的项目得到了很好的进展和宣传,而这两个领域在过去被很多人想当然地认为是人类的专属领域.因此在专属领域接连被突破情况下,一些人得了"机器恐惧症".例如高晓松先生的这段微博: 其实之所以会有这样…

自然语言处理 -->计算机数据 ,计算机可以处理vector,matrix 向量矩阵. NLTK 自然语言处理库,自带语料,词性分析,分类,分词等功能. 简单版的wrapper,比如textblob. import nltk nltk.download() #可以下载语料库等. #自带的语料库 from nltk.corpus import brown brown.categories() len(brown.sents()) # 多少句话 len(brown.words()) # 多少个单词…

Python上著名的⾃然语⾔处理库 ⾃带语料库,词性分类库 ⾃带分类,分词,等等功能 强⼤的社区⽀持 还有N多的简单版wrapper 安装语料库 # 方式一 import nltk nltk.download() showing info https://raw.githubusercontent.com/nltk/nltk_data/gh-pages/index.xml 若下载速度慢或因其他原因下载失败 官方下载地址 http://www.nltk.org/nltk_data/¶ githup…

学习视频来自:Youtube 学习文档来自:简书 NLTK:自然语言工具包 目的:将段落拆分为句子.拆分词语,识别这些词语的词性,高亮主题,帮助机器了解文本关于什么.这个小节将解决意见挖掘或情感分析的领域 一.分析单词或句子 常见简单词汇,希望快速掌握吧: 语料库Corpus:文本的正文,理解为电子文本库,corpora是其复数形式 词库Lexicon:词汇及含义 标记Token:拆分出来的东西.每个实体都是根据规则分割的一部分,一个句子被拆分成单词时,每个单词都是一个标记,如果拆分成句子,则句…

神经网络.<Make Your Own Neural Network>,用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现,试验效果非常好. 循环神经网络和LSTM.Christopher Olah http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ . seq2seq模型基于循环神经网络序列到序列模型,语言翻译.自动问答等序列到序列场景,都可用seq2seq模型,用seq2seq实现聊天机器人的原理 http://suriyade…

tensorflow基于图结构深度学习框架,内部通过session实现图和计算内核交互. tensorflow基本数学运算用法. import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") c = tf.constant(6.0) d = tf.mul(a, b) y = tf.mul(d, c) print sess.run(…

谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言? 这本已是一个不需要争论的问题.如果说三年前,Matlab.Scala.R.Java 和 Python还各有机会,局面尚且不清楚,那么三年之后,趋势已经非常明确了,特别是前两天 Facebook 开源PyTorch 之后,Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立,未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅. 学习Python之路其修远兮,能否跨进时下最热的人工智能领域,无疑学好Python是通往高薪的捷径之路. <Python核心编程 第3版> (…

转载 2018年01月16日 00:00:00   人工智能相关岗位中,涉及到的内容包含: 算法.深度学习.机器学习.自然语言处理.数据结构.Tensorflow.Python .数据挖掘.搜索开发.神经网络.视觉度量.图像识别.语音识别.推荐系统.系统算法.图像算法.数据分析.概率编程.计算机数学.数据仓库.建模等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构. 将上面的岗位涉及到的知识和技术划类,就形成了今天的五份书单: 1人工智能科普类:人工智能科普.人工智能哲学 <智能的本质>斯坦…

一.前述 Python上著名的⾃然语⾔处理库⾃带语料库,词性分类库⾃带分类,分词,等等功能强⼤的社区⽀持,还有N多的简单版wrapper. 二.文本预处理 1.安装nltk pip install -U nltk 安装语料库 (一堆对话,一对模型) import nltk nltk.download() 2.功能一览表:  3.文本处理流程 4.Tokenize 把长句⼦拆成有“意义”的⼩部件 import jieba seg_list = jieba.cut("我来到北北京清华⼤大学"…

 几个基础函数 (1)搜索文本:text.concordance(word) 例如,在text1中搜索词”is”在文本中出现的次数以及上下文的词:text1.concordance("is") (2)搜索上下文相似的词:text.similar(word) 例如,在text1中搜索哪些相似的词出现在词”is”的上下文中:text1.similar("is") (3)搜索几个词汇上下文的公共词汇:text.common_contexts([word1,word2…])…