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

一.句法分析 1.定义 句法分析判断输入的单词序列(一般为句子)的构成是否合乎给定的语法,并通过构造句法树来确定句子的结构以及各层次句法成分之间的关系,即确定一个句子中的哪些词构成一个短语,哪些词是动词的主语或宾语等问题. 2.主流技术 基于统计的方法是现阶段句法分析的主流技术.常见的概率句法分析模型包括概率上下文无关模型.基于历史的句法分析模型.层次化渐进式的句法分析模型和中心词驱动的句法分析模型.综合多种模型而实现的句法分析器种类繁多,目前在开源中文句法分析器中比较具有代表性有Stanfor

一.认识句法分析 首先,了解一下句法分析到底是什么意思?是做什么事情呢?顾名思义,感觉是学习英语时候讲的各种句法语法.没错!这里就是把句法分析过程交给计算机处理,让它分析一个句子的句法组成,然后更好理解句子的语义信息.这就是NLP的目的,也就是AI的目标. 句法分析(syntactic parsing)是自然语言处理中的关键技术之一,基本任务是确定句子的句法结构(syntactic structure)或句子中词汇之间的依存关系.句法分析分为:句法结构分析和依存关系分析.本博文将详细介绍句法结构

转载自wentingtu 基于LDA的Topic Model变形最近几年来,随着LDA的产生和发展,涌现出了一批搞Topic Model的牛人.我主要关注了下面这位大牛和他的学生:David M. BleiLDA的创始者,04年博士毕业.一篇关于Topic Model的博士论文充分体现其精深的数学概率功底:而其自己实现的LDA又可体现其不俗的编程能力.说人无用,有论文为证: J. Chang and D. Blei. Relational Topic Models for Document Ne

Stanford CoreNLP Stanford CoreNLP提供一组自然语言处理的工具.这些工具可以把原始英语文本作为输入,输出词的基本形式,词的词性标记,判断词是否是公司名.人名等,规格化日期.时间.数字量,剖析句子的句法分析树和词依存,指示那些名词短语指代相同的实体.Stanford CoreNLP是一个综合的框架,这可以很简单的使用工具集的一个分支分析一小块文本.从简单的文本开始,你可以仅仅使用两行代码对它运行所有的工具. Stanford CoreNLP集合了词性标注器,命名实体识

转载于: 转:基于LDA的Topic Model变形 最近有想用LDA理论的变形来解决问题,调研中.... 基于LDA的Topic Model变形 基于LDA的Topic Model变形最近几年来,随着LDA的产生和发展,涌现出了一批搞Topic Model的牛人.我主要关注了下面这位大牛和他的学生: David M. BleiLDA的创始者,04年博士毕业.一篇关于Topic Model的博士论文充分体现其精深的数学概率功底:而其自己实现的LDA又可体现其不俗的编程能力.说人无用,有论文为证:

已迁移到我新博客,阅读体验更佳parsing:NLP之chart parser句法分析器 完整代码实现放在我的github上:click me 一.任务要求 实现一个基于简单英语语法的chart句法分析器. 二.技术路线         采用自底向上的句法分析方法,简单的自底向上句法分析效率不高,常常会重复尝试相同的匹配操作(回溯之前已匹配过).一种基于图的句法分析技术(Chart Parsing)被提出,它把已经匹配过的结果保存起来,今后需要时可直接使用它们,不必重新匹配.(动态规划) cha

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 来源 | 微软研究院AI头条 编者按:在过去的一段时间,自然语言处理领域取得了许多重要的进展,Transformer.BERT.无监督机器翻译,这些词汇仿佛在一夜之间就进入了人们的视野.你知道它们具体都是什么意思吗?今天,我们就将为大家介绍三个NLP领域的热门词汇. 01Transformer Transformer在2017年由Google在题为<Attention Is All You Need

一:uml的核心视图 --->如果说UML是一门语言,上一章学习的参与者等元素是uml的基本词汇,那么视图就是语法.uml通过视图将基元素组织在一起,形成有意义的句子. --->uml可视化的特性是由各种视图来展现的,每一种视图都从不同的角度对同一个软件产品的方方面面进行展示.说明要开发的软件到底是一个什么样子. --->静态视图:一方面我们需要描述系统的结构性特征,结构决定这个系统能做什么.结构特性用静态视图来表达. --->动态视图:另一方面我们需要描述系统的运行时行为,这些行

作者注:本教程旨在对哈工大LTP在github上的LTP4J(LTP的java版本)教程的补充,请结合以下参考网站一起食用. 参考网站: [1]哈工大语言技术平台云官网--LTP使用文档 http://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/install.html [2]<编译哈工大语言技术平台云LTP(C++)源码及LTP4J(Java)源码> http://codepub.cn/2015/05/07/Compile-the-Language-Technology-

一.句法分析 1.定义 句法分析判断输入的单词序列(一般为句子)的构成是否合乎给定的语法,并通过构造句法树来确定句子的结构以及各层次句法成分之间的关系,即确定一个句子中的哪些词构成一个短语,哪些词是动词的主语或宾语等问题. 2.主流技术 基于统计的方法是现阶段句法分析的主流技术.常见的概率句法分析模型包括概率上下文无关模型.基于历史的句法分析模型.层次化渐进式的句法分析模型和中心词驱动的句法分析模型.综合多种模型而实现的句法分析器种类繁多,目前在开源中文句法分析器中比较具有代表性有Stanfor

可视化一路走来,体会很多:博客一路写来,收获颇丰:代码一路码来,思路越来越清晰.终究还是明白了一句古话:纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行. 跌跌撞撞整合了个可视化小tool,零零碎碎结交了众多的志同道合之人,迷迷糊糊创建了我"可视化/Prefuse"的QQ群,详情可查看左侧的公告部分.此群旨在结实更多的可视化领域的同仁,也希望可以成为一个开源项目分享与阅读的平台.源于开源,开源为我们提供了助我们快速成长的养分,开源的每一行代码都是前辈们心血的结晶,开源是智慧的浓缩. 在博客园写博客也是如

R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------

中文分词把文本切分成词语,还可以反过来,把该拼一起的词再拼到一起,找到命名实体. 概率图模型条件随机场适用观测值条件下决定随机变量有有限个取值情况.给定观察序列X,某个特定标记序列Y概率,指数函数 exp(∑λt+∑μs).符合最大熵原理.基于条件随机场命名实体识别方法属于有监督学习方法,利用已标注大规模语料库训练. 命名实体的放射性.命名实体的前后词. 特征模板,当前位置前后n个位置字/词/字母/数字/标点作为特征,基于已经标注好语料,词性.词形已知.特征模板选择和具体识别实体类别有关. 命名

目前实现了基于tensorflow的支持的带attention的seq2seq.基于tf 1.0官网contrib路径下seq2seq 由于后续版本不再支持attention,迁移到melt并做了进一步开发,支持完全ingraph的beam search(更快速) 以及outgraph的交互式beam search(更灵活),其中ougraph的beam search支持alignments的输出. attention的可视化也就是alignments的展示如下图(输入句子预测用户可能的搜索词)

可视化一路走来,体会很多:博客一路写来,收获颇丰:代码一路码来,思路越来越清晰.终究还是明白了一句古话:纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行. 跌跌撞撞整合了个可视化小tool,零零碎碎结交了众多的志同道合之人,迷迷糊糊创建了我"可视化/Prefuse"的QQ群,详情可查看左侧的公告部分.此群旨在结实更多的可视化领域的同仁,也希望可以成为一个开源项目分享与阅读的平台.源于开源,开源为我们提供了助我们快速成长的养分,开源的每一行代码都是前辈们心血的结晶,开源是智慧的浓缩. 在博客园写博客也是如

句法分析是自然语言处理领域的一个关键问题,如能将其有效解决,一方面,可对相应树库构建体系的正确性和完善性进行验证;另一方面,也可直接服务于各种上层应用,比如搜索引擎用户日志分析和关键词识别,比如信息抽取.自动问答.机器翻译等其他自然语言处理相关的任务. 短语结构和依存结构是目前句法分析中研究最广泛的两类文法体系.这里先大概介绍下依存结构. 依存文法最早由法国语言学家L.Tesniere在其著作<结构句法基础>(1959年)中提出,对语言学的发展产生了深远的影响,特别是在计算语言学界备受推崇.

转文章 为了便于选取文本,VIM 引入了可视(Visual)模式. 要选取一段文本,首先将光标移到段首,在普通模式下按 v 进入可视模式,然后把光标移到段末. 需要注意,光标所在字符是包含在选区中的 v 进入字符可视化模式V 进入行可视化模式Ctrl+v 进入块可视化模式 块选择 Ctrl+v 在表格中删除指定列非常有用 用 v 命令进入的字符可视化模式(Characterwise visual mode).文本选择是以字符为单位的. 用 V 命令进入的行可视化模式(Linewise visua

分词 中文分词 (Word Segmentation, WS) 指的是将汉字序列切分成词序列. 因为在汉语中,词是承载语义的最基本的单元.分词是信息检索.文本分类.情感分析等多项中文自然语言处理任务的基础. 例如,句子 国务院总理李克强调研上海外高桥时提出,支持上海积极探索新机制. 正确分词的结果是 国务院/  总理/  李克强/  调研/  上海/  外高桥/  时/  提出/  ,/  支持/  上海/  积极/  探索/  新/  机制/  . 如果分词系统给出的切分结果是 国务院/  总

正则匹配: .除换行符所有的 ?表示0次或者1次 *表示0次或者n次 a(bc)+表示bc至少出现1次 ^x.*g$表示字符串以x开头,g结束 |或者 http://regexr.com/ 依存句法分析得到的 dobj : direct object直接宾语  用来表示潜在的Intent,指代消解里面也用到依存句法分析得到的结果 两种语法结构能够揭示句子中不同的信息,所以当你在其他任务中,需要用到句子中的短语结构就用constituent ,而需要用到词与词之间的依赖关系就用dependency