从官网搬过来的 囧rz 哈工大讯飞语言云 由哈工大 和科大讯飞 联合研发的中文自然语言处理云服务平台.结合了哈工大“语言技术平台——LTP” 高效.精准的自然语言处理核心技术和讯飞公司在全国性大规模云计算服务方面的 丰富经验,显著提升 LTP 对外服务的稳定性和吞吐量,为广大用户提供电信级稳定 性和支持全国范围网络接入的语言云服务,有效支持包括中小企业在内开发者的商 业应用需要. 作为基于云端的服务,语言云具有如下一些优势: 免安装:用户无需调用静态库或下载模型文件,只需要根据API参数集构造H

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

PaddlePaddle出教程啦,教程一部分写的很详细,值得学习. 一期涉及新手入门.识别数字.图像分类.词向量.情感分析.语义角色标注.机器翻译.个性化推荐. 二期会有更多的图像内容. 随便,帮国产框架打广告:加入TechWriter队伍,强大国产深度学习利器.https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . . 一.情感分类模型介绍CNN.RNN.LSTM.栈式双向LSTM 教程链接:http://book.paddlepaddle.or

词义消歧,句子.篇章语义理解基础,必须解决.语言都有大量多种含义词汇.词义消歧,可通过机器学习方法解决.词义消歧有监督机器学习分类算法,判断词义所属分类.词义消歧无监督机器学习聚类算法,把词义聚成多类,每一类一种含义. 有监督词义消歧方法.基于互信息词义消歧方法,两种语言对照,基于大量中英文对照语料库训练模型可词义消歧.来源信息论,一个随机变量中包含另一个随机变量信息量(英文信息中包含中文信息信息量),假设两个随机变量X.Y的概率分别是p(x), p(y),联合分布概率是p(x,y),互信息计算

代码 import os from pprint import pprint from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser, NamedEntityRecognizer, SementicRoleLabeller class LtpParser: def __init__(self): LTP_DIR = "../model/ltp_data_v3.4.0/" self.segmentor = Segmentor() # load_wit

1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 哈工大语言技术平台Language Technology Platform(LTP)是哈工大社会计算与信息检索研究中心历时十年开发的一整套中文语言处理系统.LTP制定了基于XML的语言处理结果表示,并在此基础上提供了一整套自底向上的丰富而且高效的中文语言处理模块(包括词法.句法.语义等6项中文处理核心技术),以及基于动态链接库(Dynamic Link L

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/broccoli2/article/details/84025285需求说明:(1)将计算机本地文档集中的文本进行分词.词性标注,最后进行命名实体识别.(2)将(1)中处理结果保存到本地txt文件中. 技术选择:本需求的实现使用了哈工大的pyltp,如果你对ltp还不太了解,请点击这里或者去哈工大语言云官网了解相关内容. 完整代码展示: #

哈工大LTP基本使用-分词.词性标注.依存句法分析.命名实体识别.角色标注 上一节我们讲了LTP的基本使用,接下来我们使用其进行事件抽取. 参考代码:https://github.com/liuhuanyong/EventTriplesExtraction sentence_parser.py import os from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser, NamedEntityRecognizer, SementicRoleLabeller

运行环境ubuntu+python3 安装pyltp sudo pip3 install pyltp 下载ltp_data_v3.4.0模型 http://ltp.ai/ 分句 from pyltp import SentenceSplitter #分句,对句子进行切分 sentence = SentenceSplitter.split("我是逗号,我是句号.我是问好?我是感叹号!") print("\n".join(sentence)) 打印结果: 我是逗号,我是

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第二章 语义分析研究进展. 现状及趋势>P14 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 任何对语言的理解都可以归为语义分析的范畴.一段文本通常由词.句子和段落来构成,根据理解对象的语言单位不同, 语义分析又可进一步分解为词汇级语义分析.句子级语义分析以及篇章级语义分析. 语义分析的目标就是通过建立有效的模型和系统, 实现在各个语言单位 (包括词汇.

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-

这几天写完了人名识别模块,与分词放到一起形成了两层隐马模型.虽然在算法或模型上没有什么新意,但是胜在训练语料比较新,对质量把关比较严,实测效果很满意.比如这句真实的新闻“签约仪式前,秦光荣.李纪恒.仇和等一同会见了参加签约的企业家.”,分词结果:[签约/v, 仪式/n, 前/f, ,/w, 秦光荣/nr, ./w, 李纪恒/nr, ./w, 仇和/nr, 等/u, 一同/d, 会见/v, 了/ul, 参加/v, 签约/v, 的/uj, 企业家/n, ./w],三个人名“秦光荣”“李纪恒”“仇和”

http://www.hankcs.com/nlp/ner/place-names-to-identify-actual-hmm-viterbi-role-labeling.html 命名实体识别(Named Entity Recognition)也是自然语言处理中的一个难关,特别是中文这样没有大小写等固定形态的语言.上次介绍过<实战HMM-Viterbi角色标注中国人名识别>,这次基于类似的原理,为HanLP实现中文地址地名(NS)的自动识别. 原理 训练 对熟语料自动角色标注,统计单词的角

http://ltp.ai/ http://pyltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/ http://www.cnblogs.com/Denise-hzf/p/6612886.html 哈工大语言云(LTP)本地安装使用及Python调用 https://github.com/HIT-SCIR/pyltp 哈工大LTP:Windows系统Python本地调用

本文旨在介绍如何利用HanLP训练分词模型,包括语料格式.语料预处理.训练接口.输出格式等. 目前HanLP内置的训练接口是针对一阶HMM-NGram设计的,另外附带了通用的语料加载工具,可以通过少量代码导出供其他训练工具使用的特定格式(如CRF++). 语料格式 输入语料格式为人民日报分词语料库格式.该格式并没有明确的规范,但总体满足以下几点: 1.单词与词性之间使用“/”分割,如华尔街/nsf,且任何单词都必须有词性,包括标点等. 2.单词与单词之间使用空格分割,如美国/nsf 华尔街/ns

1. LTP介绍和安装 LTP语言云官网  在线演示 | 语言云(语言技术平台云 LTP-Cloud) 安装LTP的python接口包 $ sudo pip install pyltp 模型文件下载 LTP 3.3 文档 百度云 2. 使用LTP的python接口进行语言分析 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') import os from pyltp

转自:编译哈工大语言技术平台云LTP(C++)源码及LTP4J(Java)源码 JDK:java version “1.8.0_31”Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_31-b13)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.31-b07, mixed mode)OS:win7 64bitcmake:V2.8.12/V3.2.2LTP:V3.2.0LTP4J:V1.0Microsoft VS C+

LTP是哈工大开源的一套中文语言处理系统,涵盖了基本功能:分词.词性标注.命名实体识别.依存句法分析.语义角色标注.语义依存分析等. [开源中文分词工具探析]系列: 开源中文分词工具探析(一):ICTCLAS (NLPIR) 开源中文分词工具探析(二):Jieba 开源中文分词工具探析(三):Ansj 开源中文分词工具探析(四):THULAC 开源中文分词工具探析(五):FNLP 开源中文分词工具探析(六):Stanford CoreNLP 开源中文分词工具探析(七):LTP 1. 前言 同TH

最近在学习处理自然语言处理,就发现LTP的(哈工大语言云),这个比我最先使用的jieba分词更好,词库更大,功能也更强大. 这里介绍两种方法:1.调用LTP的API,2.使用pyltp,这里的方法基于python,对于其它语言的使用的请大家了解这里:LTP 3.3文档 1.调用LTP的API ①进入哈工大语言云进行注册 ②注册之后哈工大语言云的官网会给你一个API key,但是好像一开始并不能使用,要等官网审核之后,显示你的本月使用流量有18G左右就可以了, 新用户一般会给你送20G(我好像一开

1.LTP介绍 ltp是哈工大出品的自然语言处理工具箱, 提供包括中文分词.词性标注.命名实体识别.依存句法分析.语义角色标注等丰富. 高效.精准的自然语言处理技术.pyltp是python下对ltp(c++)的封装. 在linux下我们很容易的安装pyltp, 因为各种编译工具比较方便. 但是在windows下需要安装vs并且还得做一些配置,但是经过本人查阅资料总结了一种不需要安装c++的方法. 2.windows下安装pyltp 想使用LTP进行nlp的任务,第一步就是要需要安装一个pylt