[自然语言处理] 基于pycorrector实现文本纠错

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文本纠错：提升OCR任务准确率的方法理解

文本纠错:提升OCR任务准确率的方法理解摘要:错字率是OCR任务中的重要指标,文本纠错需要机器具备人类水平相当的语言理解能力.随着人工智能应用的成熟,越来越多的纠错方法被提出. 近年来深度学习在OCR领域取得了巨大的成功,但OCR应用中识别错误时有出现.错误的识别结果不仅难以阅读和理解,同时也降低文本的信息价值.在某些领域,如医疗行业,识别错误可能带来巨大的损失.因此如何降低OCR任务的错字率受到学术界和工业界的广泛关注.合合信息通过本文来讲解文本纠错技术帮助更多人解决业务问题.通常文本纠错…

从编辑距离、BK树到文本纠错

搜索引擎里有一个很重要的话题,就是文本纠错,主要有两种做法,一是从词典纠错,一是分析用户搜索日志,今天我们探讨使用基于词典的方式纠错,核心思想就是基于编辑距离,使用BK树.下面我们来逐一探讨: 编辑距离 1965年,俄国科学家Vladimir Levenshtein给字符串相似度做出了一个明确的定义叫做Levenshtein距离,我们通常叫它"编辑距离". 字符串A到B的编辑距离是指,只用插入.删除和替换三种操作,最少需要多少步可以把A变成B.例如,从FAME到GATE需要两步(两次替…

【新词发现】基于SNS的文本数据挖掘、短语挖掘

互联网时代的社会语言学:基于SNS的文本数据挖掘 python实现 https://github.com/jtyoui/Jtyoui/tree/master/jtyoui/word 这是一个无监督训练文本词库与分词 (转载) java实现 https://gitee.com/tyoui/jsns 这个速度要快一点.逻辑比较清楚些(转载) 更多实现见文章末尾: 实现原理如下:(转载)http://www.matrix67.com/blog/archives/5044 今年上半年,我在人人网实习了…

tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法

tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法作者:u010223750 引言学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下模型说明这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图简单解释一下这个图…

一文详解如何用 TensorFlow 实现基于 LSTM 的文本分类（附源码）

雷锋网按:本文作者陆池,原文载于作者个人博客,雷锋网已获授权. 引言学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下. 模型说明这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图简单解释一下这个图,每个word经…

基于 Spark 的文本情感分析

转载自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/cognitive/library/cc-1606-spark-seniment-analysis/index.html IBM 公司在 2015 年对外宣告了一个新的科技和商务时代的来临—认知时代.这个巨大的转变,来自 IBM 对技术和商业领域的三个重要的洞察力［1］.第一,这个世界被数据所充斥.第二,这个世界通过代码被改造.第三,认知计算的出现.其中,认知计算可以: 通过感知与互动,理解非结构化数据通过生成…

（4.2）基于LingPipe的文本基本极性分析【demo】

酒店评论情感分析系统(四)—— 基于LingPipe的文本基本极性分析[demo] (Positive (favorable) vs. Negative (unfavorable)) 这篇文章为LingPipe官方网站对于Sentiment Ananlysis的学习所给出学习材料: http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/sentiment/read-me.html 官方网站中的学习材料是通过使用逻辑回归分类器基于一定的语言模型对电影评论赋予一定的情…