1,概述 机器翻译中常用的自动评价指标是 $BLEU$ 算法,除了在机器翻译中的应用,在其他的 $seq2seq$ 任务中也会使用,例如对话系统. 2 $BLEU$算法详解 假定人工给出的译文为$reference$,机器翻译的译文为$candidate$. 1)最早的$BLEU$算法 最早的$BLEU$算法是直接统计$cadinate$中的单词有多少个出现在$reference$中,具体的式子是: $BLEU = \frac {出现在reference中的candinate的单词的个数} {c

http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/ch3.pdf 汇总于此 还有这本书 http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/ 里面有词向量空间 SVM 等介绍 http://pages.cs.wisc.edu/~dbbook/openAccess/thirdEdition/slides/slides3ed-english/Ch27b_ir2-vectorspace-95.pdf 专门介绍向量空间 https://courses.

Python NLTK 处理原始文本 作者:白宁超 2016年11月8日22:45:44 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:1)怎样编写程序访问本

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

Python NLTK 走进大秦帝国 作者:白宁超 2016年10月17日18:54:10 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(Natura

自然语言处理 -->计算机数据 ,计算机可以处理vector,matrix 向量矩阵. NLTK 自然语言处理库,自带语料,词性分析,分类,分词等功能. 简单版的wrapper,比如textblob. import nltk nltk.download() #可以下载语料库等. #自带的语料库 from nltk.corpus import brown brown.categories() len(brown.sents()) # 多少句话 len(brown.words()) # 多少个单词

以下代码仅限于python2 NLTK计算中文高频词 >>> sinica_fd=nltk.FreqDist(sinica_treebank.words()) >>> top100=sinica_fd.items()[0:100] >>> for (x,y) in top100: print x,y 的 6776 . 1482 在 1331 是 1317 了 1190 有 759 我 724 他 688 就 627 上 612 和 580 也 542

http://www.hankcs.com/program/python/nltk-chinese-corpus-sinica_treebank.html NLTK包含Sinica (中央研究院)提供的繁体中文语料库,其在Python环境下的显示有些讲究. NLTK sinica_treebank 显示中文 在IDLE中如果直接查看的话会显示十六进制码: >>> from nltk.corpus import sinica_treebank >>> sinica_tre

最近在用Python做中文自然语言处理.使用的IDE是PyCharm.PyCharm确实是Python开发之首选,但用于科学计算方面,还略有欠缺.为此我尝试过Enthought Canopy,但Canopy感觉把问题搞得复杂化,管理Python扩展也不太方便.直到今天我发现了 Anaconda . Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境,但用起来更加方便.自带的包管理器conda也很强大. 首先是下载安装.Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个版本,同时

(搬运自我在SegmentFault的博客) 最近在用Python做中文自然语言处理.使用的IDE是PyCharm.PyCharm确实是Python开发之首选,但用于科学计算方面,还略有欠缺.为此我尝试过Enthought Canopy,但Canopy感觉把问题搞得复杂化,管理Python扩展也不太方便.直到今天我发现了Anaconda. Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境,但用起来更加方便.自带的包管理器conda也很强大. 首先是下载安装.Anaconda提供了Pytho

原文:http://www.52nlp.cn/python-网页爬虫-文本处理-科学计算-机器学习-数据挖掘 曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多

reference: http://www.52nlp.cn/python-%e7%bd%91%e9%a1%b5%e7%88%ac%e8%99%ab-%e6%96%87%e6%9c%ac%e5%a4%84%e7%90%86-%e7%a7%91%e5%ad%a6%e8%ae%a1%e7%ae%97-%e6%9c%ba%e5%99%a8%e5%ad%a6%e4%b9%a0-%e6%95%b0%e6%8d%ae%e6%8c%96%e6%8e%98 一.Python网页爬虫工具集 一个真实的项目,一定是

自然语言处理(1)之NLTK与PYTHON 题记: 由于现在的项目是搜索引擎,所以不由的对自然语言处理产生了好奇,再加上一直以来都想学Python,只是没有机会与时间.碰巧这几天在亚马逊上找书时发现了这本<Python自然语言处理>,瞬间觉得这对我同时入门自然语言处理与Python有很大的帮助.所以最近都会学习这本书,也写下这些笔记. 1. NLTK简述 NLTK模块及功能介绍 语言处理任务 NLTK模块 功能描述 获取语料库 nltk.corpus 语料库和词典的标准化接口 字符串处理 nl

目录 [TOC] nltk资料下载 import nltk nltk.download() 其中,download() 参数默认是all,可以在脚本里面加上nltk.download(需要的资料库) 来进行下载 文本和词汇 首先,通过from nltk.book import * 引入需要的内置9本书 搜索文本 上下文:Text.concordance('monstrous') ,concordance是一致性的意思.即在Text对象中monstrous出现的上下文 相同上下文单词:Text.s

自然语言处理中算法设计有两大部分:分而治之 和 转化 思想.一个是将大问题简化为小问题,另一个是将问题抽象化,向向已知转化.前者的例子:归并排序:后者的例子:判断相邻元素是否相同(与排序). 这次总结的自然语言中常用的一些基本算法,算是入个门了. 递归 使用递归速度上会受影响,但是便于理解算法深层嵌套对象.而一些函数式编程语言会将尾递归优化为迭代. 如果要计算n个词有多少种组合方式?按照阶乘定义:n! = n*(n-1)*...*1 def func(wordlist): length = le

[TOC] 对于一门语言来说,一句话有无限可能.问题是我们只能通过有限的程序来分析结构和含义.尝试将"语言"理解为:仅仅是所有合乎文法的句子的大集合.在这个思路的基础上,类似于 word -> word and/or/... word 就成立,这种式子叫做递归产生式.理论上,句子可以无限扩充. 文法 自定义文法 写法上与上一篇博文的分类规则思路基本一致,并且更简单.更直观,可以和之前的对比着看. import nltk from nltk import CFG grammar =

在前面讲nltk安装的时候,我们下载了很多的文本.总共有9个文本.那么如何找到这些文本呢: text1: Moby Dick by Herman Melville 1851 text2: Sense and Sensibility by Jane Austen 1811 text3: The Book of Genesis text4: Inaugural Address Corpus text5: Chat Corpus text6: Monty Python and the Holy Gra

NLTK配套书<用Python进行自然语言处理>(Natural Language Processing with Python)已经出版好几年了,但是国内一直没有翻译的中文版,虽然读英文原版是最好的选择,但是对于多数读者,如果有中文版,一定是不错的.下午在微博上看到陈涛sean 同学提供了NLTK配套书的中译本下载,就追问了一下,之后译者和我私信联系,并交流了一下,才发现是作者无偿翻译的,并且没有出版计划的.翻译是个很苦的差事,向译者致敬,另外译者说里面有一些错误,希望能得到nlper们的指

一.前述 Python上著名的⾃然语⾔处理库⾃带语料库,词性分类库⾃带分类,分词,等等功能强⼤的社区⽀持,还有N多的简单版wrapper. 二.文本预处理 1.安装nltk pip install -U nltk 安装语料库 (一堆对话,一对模型) import nltk nltk.download() 2.功能一览表:  3.文本处理流程 4.Tokenize 把长句⼦拆成有“意义”的⼩部件 import jieba seg_list = jieba.cut("我来到北北京清华⼤大学"

Python上著名的⾃然语⾔处理库 ⾃带语料库,词性分类库 ⾃带分类,分词,等等功能 强⼤的社区⽀持 还有N多的简单版wrapper 安装语料库 # 方式一 import nltk nltk.download() showing info https://raw.githubusercontent.com/nltk/nltk_data/gh-pages/index.xml 若下载速度慢或因其他原因下载失败 官方下载地址 http://www.nltk.org/nltk_data/¶ githup

转 https://blog.csdn.net/hzp666/article/details/79373720     Python NLTK 自然语言处理入门与例程 在这篇文章中,我们将基于 Python 讨论自然语言处理(NLP).本教程将会使用 Python NLTK 库.NLTK 是一个当下流行的,用于自然语言处理的 Python 库. 那么 NLP 到底是什么?学习 NLP 能带来什么好处? 简单的说,自然语言处理( NLP )就是开发能够理解人类语言的应用程序和服务. 我们生活中经常