penn数据库说明 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.9.8216&rep=rep1&type=pdf

最近迷上了spark,写一个专门处理语料库生成词库的项目拿来练练手, github地址:https://github.com/LiuRoy/spark_splitter.代码实现参考wordmaker项目,有兴趣的可以看一下,此项目用到了不少很tricky的技巧提升性能,单纯只想看懂源代码可以参考wordmaker作者的一份简单版代码. 这个项目统计语料库的结果和执行速度都还不错,但缺点也很明显,只能处理GBK编码的文档,而且不能分布式运行,刚好最近在接触spark,所以用python实现了里面

大数据之行,始于足下:谈谈语料库知多少 作者:白宁超 2016年7月20日13:47:51 摘要:大数据发展的基石就是数据量的指数增加,无论是数据挖掘.文本处理.自然语言处理还是机器模型的构建,大多都是基于一定量的数据,数据规模达到一定程度,采用基于规则方法或者概率统计学的方法进行模型构建,感兴趣知识的获取才更有意义.那么,是不是数据足够大就是大数据了?是不是数据足够多就构成语料库了?往往一个模型好坏跟训练数据或者检验数据的语料库息息相关.本文笔者带你走进语料库的世界,在随后模型构建过程避免一些

布朗语料库中使用条件概率分布函数ConditionalFreqDist,可以查看每个单词在各新闻语料中出现的次数.这在微博情感分析中非常有用,比如判断feature vector中代表positive or negative or neutral的各feature在每条tweet中出现的次数高低来判断该tweet的情感极性. from nltk.corpus import brown cfd=nltk.ConditionalFreqDist((genre,word)for genre in br

Python NLTK库中包含着大量的语料库,但是大部分都是英文,不过有一个Sinica(中央研究院)提供的繁体中文语料库,值得我们注意. 在使用这个语料库之前,我们首先要检查一下是否已经安装了这个语料库. >>>import nltk >>>nltk.download() 检查箭头所指的sinica_treebank是否安装,如果未安装,则首先要进行安装. 安装完毕后就可以使用了 import nltk from nltk.corpus import sinica_t

1.获取文本语料库 NLTK库中包含了大量的语料库,下面一一介绍几个: (1)古腾堡语料库:NLTK包含古腾堡项目电子文本档案的一小部分文本.该项目目前大约有36000本免费的电子图书. >>>import nltk >>>nltk.corpus.gutenberg.fileids() ['austen-emma.txt','austen-persuasion.txt' 'austen-sense.txt', 'bible-kjv.txt', 'blake-poems.

词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库.word2vec.简单方式,词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统,长度为词汇表长度的向量,词语对应位置元素为1,其余元素为0.向量维数很高,无法刻画不同词语的语义关联.共生关系(co-occurrence)表示单词,解决语义关联,遍历大规模文本语料库,统计每个单词一定距离范围内的周围词汇,用附近词汇规范化数量表示每个词语.类似语境中词语语义相似.用PCA或类似方法降维出现向量(occurrence vector),得到更稠密表示.性

在window下使用gemsim.models.word2vec.LineSentence加载中文维基百科语料库(已分词)时报如下错误: UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xca in position 0: invalid continuation byte 这种编码问题真的很让人头疼,这种问题都是出现在xxx.decode("utf-8")的时候,所以接下来我们来看看gensim中的源码: class Line

聊天机器人知识主要是自然语言处理.包括语言分析和理解.语言生成.机器学习.人机对话.信息检索.信息传输与信息存储.文本分类.自动文摘.数学方法.语言资源.系统评测. NLTK库安装,pip install nltk .执行python.下载书籍,import nltk,nltk.download(),选择book,点Download.下载完,加载书籍,from nltk.book import * .输入text*书籍节点,输出书籍标题.搜索文本,text1.concordance("forme

来自论文:GENIA corpus—a semantically annotated corpus for bio-textmining  2003 1.介绍 GENIA corpus, a semantically annotated corpus of biological literature, is being compiled and annotated in the scope of GENIA project. It is aiming at providing high qual

文本语料库是一个大型结构化文本的集合 NLTK包含了许多语料库: (1)古滕堡语料库 (2)网络和聊天文本 (3)布朗语料库 (4)路透社语料库 (5)就职演讲语料库 (6)标注文本语料库  词汇列表语料库  (1)词汇列表:nltk.corpus.words.words() 词汇语料库是Unix 中的/usr/dict/words 文件,被一些拼写检查程序使用.下面这段代码的功能是:过滤文本,留下罕见或拼写错误的词汇,删除在词汇列表中出现过的词汇. #coding:utf-8 import n

1..groupby()[].agg(by={}) 2. collections.de...(lambda:1) 统计的单词是语料库中所有的词, 对Dataframe统计单词词频,同时增加一列数据count,这里我们使用reset_index,sort_values(by = ['counts], ascending=False) 这里使用的数据是经过分词后的语料库里所有的数据,该数据已经去除了停用词, 第一步:载入语料库的数据 第二步:进行分词 第三步:载入停用词,对停用词数据进行序列化tol

1 问题描述 这两天复现代码.先构造数据集,纯净语音.不同噪声.不同SNR的混合语音.其中纯净语音由两部分组成,IEEE corpus和TIMIT. 一开始我用MATLAB中的audioread读取音频文件,合成后用audiowrite保存下来.没有任何问题. 后来,师姐让我换成python处理,不管是wave还是scipy.io中的wavfile,在读取TIMIT的原始WAV时都会报错. stackoverflow上相关问题及解决方案 2 原因定位 通过上述问答以及TIMIT语料库的官方说明文

1.NLTK的概念 NLTK:Natural language toolkit,是一套基于python的自然语言处理工具. 2.NLTK中集成了语料与模型等的包管理器,通过在python编辑器中执行. import nltk nltk.download() 便会弹出下面的包管理界面,在管理器中可以下载语料,预训练的模型等. 比如下载完语料库(比方说是gutenberg语料库),可以通过以下加载: fileids()函数可以查看gutenberg中收录的图书,words函数可以方便地得到某本书中文

访问语料库 NLTK数据库的安装:http://www.nltk.org/data.html NLTK语料库列表:http://www.nltk.org/nltk_data/ 内部访问(以Reuters corpus为例): import nltk from nltk.corpus import reuters # 下载路透社语料库 nltk.download('reuters') # 查看语料库的内容 files = reuters.fileids() print(files) # 访问其中一

Computational Linguistics http://matplotlib.org/ https://github.com/matplotlib/matplotlib/blob/master/INSTALL#L59 http://www.nltk.org/book/ch01.html#id9 C:\Users\w>python -m pip install --upgrade pip Collecting pip Retrying (Retry(total=4, connect=No

关于word2vec的原理知识参考文章https://www.cnblogs.com/Micang/p/10235783.html 语料数据来自搜狐新闻2012年6月—7月期间国内,国际,体育,社会,娱乐等18个频道的新闻数据 数据处理参考这篇文章 模型训练: # -*- coding: utf-8-*- from gensim.models.word2vec import Word2Vec sentences = [['A1','A2'],['A1','A3','A2']] num=0 wit

十分钟学习自然语言处理概述 作者:白宁超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛.笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述.关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理.(本文原创,转载注明出处:十分钟学习自然语言处理概述  ) 1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现.文本挖掘的准备工作由文本收集.文本分

前戏:一起走进条件随机场 作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 [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

Java中调用HanLP配置 HanLP自然语言处理包开源官方文档 了解HanLP的全部 自然语言处理HanLP 开源自由的汉语言处理包主页 GitHub源码 基于hanLP的中文分词详解-MapReduce实现&自定义词典文件 hanlp中文分词器解读 HanLP下载中心 Solr集成HanLP中文分词 Python调用自然语言处理包HanLP 自然语言处理之分词器ansj跟hanlp介绍 使用Hanlp加载大字典 句法分析工具比较 在Python中调用Java扩展包:HanLP 千万级巨型汉

Python自然语言处理工具小结 作者:白宁超 2016年11月21日21:45:26 目录 [Python NLP]干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包(1) [Python NLP]Python 自然语言处理工具小结(2) [Python NLP]Python NLTK 走进大秦帝国(3) [Python NLP]Python NLTK获取文本语料和词汇资源(4) [Python NLP]Python NLTK处理原始文本(5) 1 Python 的几个自