nlp入门（二）：商品信息可视化与文本分析实战

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NLP（七）信息抽取和文本分类

命名实体专有名词:人名地名产品名例句命名实体 Hampi is on the South Bank of Tungabhabra river Hampi,Tungabhabra River Paris is famous for Fashion Paris Burj Khalifa is one of the SKyscrapers in Dubai Burj Khalifa,Dubai Jeff Weiner is the CEO of LinkedIn Jeff Weiner,Li…

NLP知识图谱项目合集（信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等)

NLP知识图谱项目合集(信息抽取.文本分类.图神经网络.性能优化等) 这段时间完成了很多大大小小的小项目,现在做一个整体归纳方便学习和收藏,有利于持续学习. 1. 信息抽取项目合集 1.PaddleNLP之UIE技术科普[一]实例:实体识别.情感分析.智能问答 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4180615?contributionType=1 NLP领域任务选择合适预训练模型以及合适的方案[规范建议][ERNIE模型首选] h…

NLP（二十二）利用ALBERT实现文本二分类

在文章NLP(二十)利用BERT实现文本二分类中,笔者介绍了如何使用BERT来实现文本二分类功能,以判别是否属于出访类事件为例子.但是呢,利用BERT在做模型预测的时候存在预测时间较长的问题.因此,我们考虑用新出来的预训练模型来加快模型预测速度. 本文将介绍如何利用ALBERT来实现文本二分类. 关于ALBERT ALBERT的提出时间大约是在2019年10月,其第一作者为谷歌科学家蓝振忠博士.ALBERT的论文地址为:https://openreview.net/pdf?id=H1…

NLP（十二）依存句法分析的可视化及图分析

依存句法分析的效果虽然没有像分词.NER的效果来的好,但也有其使用价值,在日常的工作中,我们免不了要和其打交道.笔者这几天一直在想如何分析依存句法分析的结果,一个重要的方面便是其可视化和它的图分析. 我们使用的NLP工具为jieba和LTP,其中jieba用于分词,LTP用于词性标注和句法分析,需要事件下载pos.model和parser.model文件. 本文使用的示例句子为: 2018年7月26日,华为创始人任正非向5G极化码(Polar码)之父埃尔达尔教授举行颁奖仪式,表彰其对…

重磅︱R+NLP：text2vec包——New 文本分析生态系统 No.1（一,简介）

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 词向量的表示主流的有两种方式,一种当然是耳熟能详的google的word2vec,还有一类就是GloVe.那么前面一类有三个开源的包,后面这一类我倒是看到得不多,恰好是在我关注了许久的一个包里面有,它就是text2vec啦.该包提供了一个强大API接口,能够很好地处理文本信息. 本包是由C++写的,流处理器可以让内存得到更好的利用,一些地方是用…

NLP（二十一）人物关系抽取的一次实战

去年,笔者写过一篇文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试,试图用现在的深度学习办法去做开放领域的关系抽取,但是遗憾的是,目前在开放领域的关系抽取,还没有成熟的解决方案和模型.当时的文章仅作为笔者的一次尝试,在实际使用过程中,效果有限. 本文将讲述如何利用深度学习模型来进行人物关系抽取.人物关系抽取可以理解为是关系抽取,这是我们构建知识图谱的重要一步.本文人物关系抽取的主要思想是关系抽取的pipeline(管道)模式,因为人名可以使用现成的NER模型提取,因此本文仅解决从文章中抽取出人名后…

【原创】NIO框架入门(二)：服务端基于MINA2的UDP双向通信Demo演示

前言 NIO框架的流行,使得开发大并发.高性能的互联网服务端成为可能.这其中最流行的无非就是MINA和Netty了,MINA目前的主要版本是MINA2.而Netty的主要版本是Netty3和Netty4(Netty5已经被取消开发了:详见此文). 本文将演示的是一个基于MINA2的UDP服务端和一个标准UDP客户端(Java实现)双向通信的完整例子. 实际上,MINA2的官方代码里有完整的UDP通信Demo代码,但Demo里客户端是需要依赖MINA2的客户端库的,而如果简单地去掉MINA2的li…