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

一个词可能有多个词义 例句 解释 She is my date date: 约会,日期 You have taken too many leaves to skip cleaning leaves in the garden leave:休息,树叶 用Lesk算法 代码 import nltk def understandWordSenseExamples(): words = ['wind','date','left'] print('-- examples --') for word in

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

RT,学校课题需要233,没了 话说,窝直接做个链接的集合好了,方便以后查找 特征值提取之 -- TF-IDF值的简单介绍 汉语语义消歧之 -- 句子相似度 汉语语义消歧之 -- 词义消歧简介 c++读入之 -- 汉字读入遇到的问题 c++实现之 -- 汉语词语的简单处理 c++实现之 -- 文章TF-IDF值的计算

词义消岐简介   词义消岐,英文名称为Word Sense Disambiguation,英语缩写为WSD,是自然语言处理(NLP)中一个非常有趣的基本任务.   那么,什么是词义消岐呢?通常,在我们的自然语言中,不管是英语,还是中文,都有多义词存在.这些多义词的存在,会让人对句子的意思产生混淆,但人通过学习又是可以正确地区分出来的.   以"小米"这个词为例,如果仅仅只是说"小米"这个词语,你并不知道它实际指的到底是小米科技公司还是谷物.但当我们把词语置于某个特定

在编译理论中,通常将编译过程抽象为5个主要阶段:词法分析(Lexical Analysis),语法分析(Parsing),语义分析(Semantic Analysis),优化(Optimization),代码生成(Code Generation).这5个阶段类似Unix管道模型,上一个阶段的输出作为下一个阶段的输入.其中,词法分析是根据输入源代码文本流,分割出词,识别类别,产生词法元素(Token)流,如: 1 int a = 10; ​经过词法分析会得到[(Type, “int”), (Ide

XGB算法是决策树衍生出来的一种算法 场景:酒店的业务人员希望我们能够提供一个算法服务去为酒店信息做一个自动化的匹配,以通过算法的手段,找到那些确定相同的酒店和确定不同的酒店 以下代码为部分 理解业务 项目背景 当用户在马蜂窝打开一家选中的酒店时,不同供应商提供的预订信息会形成一个聚合列表准确地展示给用户.这样做首先避免同样的信息多次展示给用户影响体验,更重要的是帮助用户进行全网酒店实时比价,快速找到性价比最高的供应商,完成消费决策. 问题: 数据属性不同(比如酒店名有的是中文,有的英文,有的中

~~因为不太会使用opencv.matlab工具,所以在找一些比较简单的工具. . . 一.NLP标注工具BRAT BRAT是一个基于web的文本标注工具,主要用于对文本的结构化标注,用BRAT生成的标注结果能够把无结构化的原始文本结构化,供计算机处理.利用该工具可以方便的获得各项NLP任务需要的标注语料.以下是利用该工具进行命名实体识别任务的标注例子. WeTest舆情团队在使用:http://wetest.qq.com/bee/ 使用案例:http://blog.csdn.net/oweng

整理了NLP领域的比赛.数据集.模型 比赛 网站 主办方(作者) decaNLP http://decanlp.com/ Salesforce CLUE https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE 中文任务基准 GLUE https://gluebenchmark.com/tasks BioBERT https://github.com/dmis-lab/biobert 生物医学领域的NLP任务 ERNIE https://github.com/PaddlePad

歧义问题方面,笔者一直比较关注利用词向量解决歧义问题: 也许你寄希望于一个词向量能捕获所有的语义信息(例如run即是动车也是名词),但是什么样的词向量都不能很好地进行凸显. 这篇论文有一些利用词向量的办法:Improving Word Representations Via Global Context And Multiple Word Prototypes(Huang et al. 2012) 解决思路:对词窗口进行聚类,并对每个单词词保留聚类标签,例如bank1, bank2等 来源于笔者

词义消除歧义NLP项目实验 本项目主要使用https://github.com/alvations/pywsd 中的pywsd库来实现词义消除歧义 目前,该库一部分已经移植到了nltk中,为了获得更好的性能WSD,而不是使用的NLTK模块pywsd库.一般来说,从pywsd的simple_lesk()比NLTK的lesk好.当我有空时,我会尽量更新NLTK模块.在本文档中主要介绍原pywsd库的使用. 一.使用的技术: Lesk 算法 Original Lesk (Lesk, 1986) Ada

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.

# 好久没更新博客了,有时候随手在本上写写,或者Evernote上记记,零零散散的笔记带来零零散散的记忆o(╥﹏╥)o..还是整理到博客上比较有整体性,也方便查阅~ 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火.整个ML界略有耳闻的模型,网上相关介绍也很多,但很多技术内容太少,或是写的不全面半懂不懂,重复内容占绝大多数(这

GitHub NLP项目:自然语言处理项目的相关干货整理 自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域.本文作者为自然语言处理NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理项目领域的概览,包括了很多人工智能应用程序.选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果.这些自然语言处理项目资源能为想要深入钻研一个自然语言处理NLP任务的人们提供一个良好的开端. 自然语言处理项目的相关干货整理: 指代消解 https://github.com/Kyu

Stanford NLP课程简介 1. NLP应用例子 问答系统: IBM Watson 信息提取(information extraction) 情感分析 机器翻译 2. NLP应用当前进展 很成熟:垃圾邮件检测,词性标注(POS),实体名称识别(Named Entity Recognition, NER) => 课程后面会讲 相对成熟:情感分析,指代消解(coreference resolution),词义消歧,句子成分解析(parsing),机器翻译, 信息提取 => 后面课程会讲 依然

作者:龙心尘 &&寒小阳 时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50543337 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50545650 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 如果让你破译"三体"人文字你会怎么办? 我们试着开一下脑洞:假如你有一个优盘,里面存了大量"三体"人(刘慈欣

经常有人问我:老大让我完成xxx,我不会,他也不会,但是很着急.这个任务怎么实现啊?这个任务需要什么技术啊?这种情况我遇到有100+次了,而且很多时候问得问题跟具体需要的技术简直是驴唇不对马嘴.所以今天整理了常见的30种NLP任务非常适合练手的Project,我觉得有俩作用:研究+练手,加深理解,做到更专业:收藏起来,以备不时之需,不敢保证涵盖工业界所有NLP业务场景,但是涵盖95+%以上是完全没问题的. 还有一个原因,马上周末了,我发现大部分人周五晚上开始到周一上午都不看技术相关的内容,今天本

<统计自然语言处理> 一些基础理论概念,涉及统计自然语言处理的基本概念.理论方法和新研究进展,内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用.语言模型.隐马尔可夫模型.语料库技术.汉语自动分词与词性标注.句法分析.词义消歧.篇章分析.统计机器翻译.语音翻译.文本分类.信息检索与问答系统.自动文摘和信息抽取.口语信息处理与人机对话系统等,既有对基础知识和理论模型的介绍,也有对相关问题的研究背景.实现方法和技术现状的详细阐述. 相关视频:自然语言理解 下载:统计自然语言处理 <中文信息处

作者:龙心尘 &&寒小阳 时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50543337, http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50545650 声明:版权全部.转载请联系作者并注明出处 1. 假设让你破译"三体"人文字你会怎么办? 我们试着开一下脑洞:假如你有一个优盘,里面存了大量"三体"人(刘慈

自然语言处理的第一步就是获取词向量,获取词向量的方法总体可以分为两种两种,一个是基于统计方法的,一种是基于语言模型的. 1 Glove - 基于统计方法 Glove是一个典型的基于统计的获取词向量的方法,基本思想是:用一个词语周边其他词语出现的次数(或者说两个词共同出现的次数)来表示每一个词语,此时每个词向量的维度等于词库容量,每一维存储着词库对应序号的词语出现在当前词语周围的次数,所有这些词向量组成的矩阵就是共现矩阵. 我们也可以换一个角度来理解共现矩阵,共现矩阵就是两个词同时出现的次数,共现