1. 实验环境配置
安装IDE :VS Code / Pycharm 或 其他Python编程工具
安装Python3
程序1:输出“Hello,World”。
安装 jieba,hanLP(需要C++14.0,java1.8支撑)
程序2:做简单中文分词程序。输入任意语句,输出分词结果。
2. 文本可视化:词云、关系图、热力图等
制作词云,进一步了解分词和词频。
https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104876146
3. 文字转语音 & 语音转文字
TTS
4. 词法分析:中文分词
基于 HMM 训练自己的 Python 中文分词器
5. 词法分析:词性标注
测试
6. 词法分析:实体识别
https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815535
https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815559
7. 句法分析
依存句法分析
https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815560
8. 语义分析
语义角色标注、
语义依存分析
9. 篇章分析
文本分类:https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815683
实战基于 Keras 的 LSTM 和 GRU 文本分类
文本聚类:https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104837918
关键词抽取、https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815681
情感分析、https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815548
文档摘要
10. 推荐系统
https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815551
11. 语言生成:
https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815554
12. 聊天机器人:
https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815544
应用现状:
当前国内外出现了一批基于 NLP 技术的应用系统,例如:
- IBM 的 Watson 在电视问答节目中战胜人类冠军;
- 苹果公司的 Siri 个人助理被大众广为测试;
- 谷歌、微软、百度等公司纷纷发布个人智能助理;
- 科大讯飞牵头研发高考机器人……
但相比于性能趋于饱和的计算机视觉和语音识别技术,自然语言处理因技术难度太大、应用场景太复杂,研究成果还未达到足够的高度。
————————————————
CSDN博主「米饭超人」
原文链接:https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815562