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

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.

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

CVPR2020论文解析:视频语义检索 Fine-grained Video-Text Retrieval with Hierarchical Graph Reasoning 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2003.00392.pdf 摘要 随着视频在网络上的迅速出现,视频与文本的跨模式检索越来越受到人们的关注.目前解决这个问题的主要方法是学习一个联合嵌入空间来测量跨模态相似性.然而,简单的联合嵌入不足以表示复杂的视觉和文本细节,如场景.对象.动作及其构图.为了改进细粒度

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

title: 标记集 tags: grammar_cjkRuby: true --- LTP分词标注集 标记 含义 举例 B 词首 __中__国 I 词中 哈__工__大 E 词尾 科__学__ S 单字成词 的 LTP词性标注集 LTP 使用的是863词性标注集,其各个词性含义如下表. Tag Description Example Tag Description Example a adjective 美丽 ni organization name 保险公司 b other noun-mod

什么是pyltp: pyltp 是LTP的 Python 封装,提供了分词,词性标注,命名实体识别,依存句法分析,语义角色标注的功能. 安装 pyltp 测试环境:系统win10 64位, python3.6.5 官方安装是直接使用pip install pyltp命令安装,但是经过多次反复实践,到处是坑,最后放弃了 轮子文件安装:1.下载pyltp-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl文件,百度云,提取码:1gki  2.切换到下载文件的目录,执行 pip instal

Python NLTK 获取文本语料和词汇资源 作者:白宁超 2016年11月7日13:15:24 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.本文主要介绍NLTK(Na

条件随机场知识扩展延伸 作者:白宁超 2016年8月3日19:47:55 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角度的

前言 LTP语言云平台 不支持离线调用: 支持分词.词性标注.命名实体识别.依存句法分析.语义角色标注: 不支持自定义词表,但是你可以先用其他支持自定义分词的工具(例如中科院的NLPIR)把文本进行分词,再让ltp帮你标注 支持C#.Go.Java.JavaScript.Nodejs.PHP.Python.R.Ruby等语言调用: 还有一些错误响应.频率限制.重要说明(这几个我至今也没用到): 正文 官方网址:http://www.ltp-cloud.com/ 使用文档:http://www.l

word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具.可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度. 一.理论概述 (主要来源于http://licstar.net/archives/328这篇博客) 1.词向量是什么 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量.这个

1. 命名实体识别功能测试 @Test public void testNer(){ if (NER.create("ltp_data/ner.model")<0) { System.err.println("load failed"); return; } List<String> words = new ArrayList<String>(); List<String> tags = new ArrayList<S

word2vec使用说明   转自:http://jacoxu.com/?p=1084. Google的word2vec官网:https://code.google.com/p/word2vec/ 下载下来的Demo源码文件共有如下几个: word2vec – Revision 41: /trunk … LICENSE //Apache LICENSE README.txt //工具使用说明 compute-accuracy.c demo-analogy.sh  // demo-classes.

[本文转自http://ir.dlut.edu.cn/NewsShow.aspx?ID=253,感谢原作者] word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具.可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度. 一.理论概述 (主要来源于http://licstar.net/archives/328这篇博客) 1.词向量是什么 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止

原文转载:http://licstar.net/archives/328 Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以

参考: 自然语言处理怎么最快入门:http://www.zhihu.com/question/ 自然语言处理简介:http://wenku.baidu.com/link?url=W6Mw1f-XN8s1pAkd-vzCLTsxOiMiux1Q24wB1_PbZ7Kn6h-6iaxbG3-9OV68eX1qxZTNlYJeZSezQIuBfIKd1RCwnY8VOdrKP18G3QITAuO 近期有同学问我有哪些较好的nlp工具.之前我们都知道中科院的ictclas,能够实现分词.词性标注功能,而

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

0. 词向量是什么 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量.这个向量的维度是词表大小,其中绝大多数元素为 0,只有一个维度的值为 1,这个维度就代表了当前的词. 举个栗子, “话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...] “麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0