Python自然语言处理

Python自然语言处理第二章 - 获得文本语料与词汇

一，获取文本语料库1，古腾堡语料库古腾堡语料库主要存储的是免费的电子图书。importnltkfromnltk.corpusimport*fileids=gutenberg.fileids();text1=gutenberg.words(fileids[0]);len(text1)#如果要使用第一章中的concordance()等函数需要将text1转换为Text类型...text1_1=nltk
潜心修行的研究者·2023-01-21 19:57

特开一贴，专门记录我对代码理解的缺失

-CSDN博客_python列表解析式2、最全常用正则表达式大全_ZhaoYingChao88的博客-CSDN博客_正则表达式3、正则表达式常用函数_外号程序员的博客-CSDN博客_正则表达式函数4、Python
致力于成为卷王·2023-01-19 18:08

Python自然语言处理笔记（三）wordnet层次结构

上位词集hypernyms()#查看上位词>>>computer.hypernyms()[Synset('machine.n.01')]#computer的词汇路径，所有的上位词>>>paths=computer.hypernym_paths()>>>len(paths)1>>>synset.name()forsynsetinpaths[0]SyntaxError:invalidsyntax>>>
席八·2023-01-09 12:30

python自然语言处理_python自然语言处理：（一）语言处理与python

本文参考《python自然语言处理》。本文主要介绍对于文字处理的基本操作以及自然语言处理领域的一些研究问题。'''''''''
weixin_39611510·2023-01-09 10:03

泰迪云课堂分享：Python中文自然语言处理基础与实战内容分享

《Python中文自然语言处理基础与实战》图书以Python自然语言处理的常用技术与真实
泰迪智能科技·2023-01-04 15:10

条件随机场 python_从零开始学Python自然语言处理（23）—— 巧妙的条件随机场(CRF)（上）...

前文传送门：在讲完Bi-LSTM之后，我觉得有必要聊聊条件随机场，(conditionalrandomfield，简称CRF)。条件随机场并不是深度学习模型，它经常出现在机器学习的相关资料中，为什么这里会突然想聊聊条件随机场呢？因为条件随机场中常用的线性链条件随机场适合用于序列标注任务！特别是之前提到的，Bi-LSTM和CRF的结合，是常用且效果较好的命名实体识别(NER)方法。很多学习条件随机场
weixin_39636608·2023-01-01 13:35

fasttext文本分类python实现_从零开始学Python自然语言处理（十四）——Fasttext原理详解...

前文传送门：fasttext是facebook开源的一个词向量与文本分类工具，在2016年开源，典型应用场景是“带监督的文本分类问题”。在当时，它的性能比肩深度学习而且速度更快。Fasttext方法包含三部分，模型架构，层次SoftMax和N-gram子词特征。模型架构fastText的架构和word2vec中的CBOW的架构类似，可能因为它们的作者之一都有Facebook的科学家TomasMik
weixin_39647412·2022-12-30 01:03

python自然语言处理——NLTK——词性标签（pos_tag）的字典重构

继续上一篇——词性标签运行代码后，发现问题结果发现，like和hate并没有被加入ret[]。但是like和hate是我们非常重要的情感关键词。原因是like和hate的词性在字典里居然被算作IN和NNa_sentence='likehate'token=word_tokenize(a_sentence)pos_tag(word_tokenize(a_sentence))[('like','IN'
JasonJarvan·2022-12-28 08:55

python自然语言处理 | 学习分类文本

本章解决问题我们怎样才能识别语言数据中能明显用于对其分类的特征？我们怎样才能构建语言模型，用于自动执行语言处理任务？从这些模型中我们可以学到哪些关于语言的知识？这里写目录标题1有监督分类1.1性别鉴定1.2选择正确的特征1.3文档分类1.4词性标注1.5探索上下文语境1.6序列分类1.7其他序列分类方法2有监督分类的更多例子2.1句子分割2.2识别对话行为类型2.3识别文字蕴含2.4扩展到大型数据
Claire_chen_jia·2022-12-25 08:24

python自然语言处理—HMM模型实战

中文分词—HMM模型实战importosimportpickleclassHMM(object):def__init__(self,model_file):#存取算法中间结果，不用每次都训练模型self.model_file=model_file#状态集合self.state_list=["B","M","E","S"]#状态转移概率（状态->状态的条件概率）self.trans_prob={}#
诗雨时·2022-12-22 06:00

python自然语言处理之spacy详解

spaCy简介spaCy号称工业级Python自然语言处理（NLP）软件包，可以对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画，以及词嵌入向量的计算和可视化等。
高考坐后排的边牧·2022-12-20 07:38

python自然语言处理实战学习——1

python自然语言处理实战学习笔记1自信人生两百年，会当击水三千里。
weixin_46853773·2022-12-20 07:38

python 单词纠错_自然语言处理1——语言处理与Python（内含纠错）

学习Python自然语言处理，记录一下学习笔记。运用Python进行自然语言处理需要用到nltk库，关于nltk库的安装，我使用的pip方式。pipnltk或者下载whl文件进行安装。
weixin_39811036·2022-12-20 07:07

python如何下载安装spacy_Python spaCy

spaCy是一个Python自然语言处理工具包，诞生于2014年年中，号称“Industrial-StrengthNaturalLanguageProcessinginPython”，是具有工业级强度的
weixin_39892311·2022-12-17 13:04

python自然语言处理-马尔科夫模型

1.概念学习马尔科夫模型常用于分析大量随机事件，随机事件的特点是一个离散事件发生之后，另一个离散事件将在前一个事件的条件下以一定的概率发生。以天气的马尔科夫模型为例：在这个天气系统模型中，如果今天是晴天，那么明天有70%的可能是晴天，20%的可能是多云，10%的可能下雨。如果今天是下雨天，那么明天有50%的可能也下雨，25%的可能是晴天，25%的可能是多云。需要注意以下几点：任何一个节点引出的所有
perfecttshoot·2022-12-14 06:51

【Python自然语言处理】使用逻辑回归（logistic）对电影评论情感分析实战（超详细 附源码）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、舆情分析舆情分析很多情况下涉及到用户的情感分析，或者亦称为观点挖掘，是指用自然语言处理技术、文本挖掘以及计算机语言学等方法来正确识别和提取文本素材中的主观信息，通过对带有情感因素主观性文本进行分析，以确定该文本的情感倾向。文本情感分析的途径：关键词识别词汇关联统计方法概念级技术目前主流的情感分析方法主要有两种：基于情感词典的分析法和基于机器学
showswoller·2022-12-09 15:16

【Python自然语言处理】规则分词中正向、反向、双向最大匹配法的讲解及实战（超详细 附源码）

需要源码和字典集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、规则分词规则分词核心内容是建立人工专家词典库，通过将语句切分出的单词串与专家词典库中的所有词语进行逐一匹配，匹配成功则进行对象词语切分，否则通过增加或者减少一个字继续比较，直到剩下一个单字终止匹配操作。按照匹配算法和查找方向，可以分为正向最大匹配法、逆向最大匹配法与双向匹配法三种方法。二、正向最大匹配法正向最大匹配（MaximumMatchM
showswoller·2022-12-08 17:22

python自然语言处理库_Python 自然语言处理（NLP）工具库汇总

最近正在用nltk对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（pointmutualinformation）和困惑值（perplexity）等（不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk提供了相应方法）。我感觉用nltk处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk的处理粒度一般是词，所以必须
weixin_39608509·2022-12-07 07:46

TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: ‘parser_dirname‘ （python自然语言处理第十章最后示例）

python自然语言处理第10章最后的示例如下:fromnltk.tagimportRegexpTaggertagger=RegexpTagger([('^(chases|runs)$','VB'),(
Meilinger_·2022-12-07 07:43

（python自然语言处理章节10.2 Prover9示例报错）

平平无奇的清晨，冒着蒙蒙细雨，踏着破碎的枫叶，来到实验室开始Chapter10的学习~一切都按部就班的进行着，突然，在运行以下示例时：read_expr=nltk.sem.Expression.fromstringlp=nltk.sem.Expression.fromstringSnF=read_expr('SnF')NotFnS=read_expr('-FnS')R=read_expr('SnF
Meilinger_·2022-12-07 07:13

Python自然语言处理

StevenBird是墨尔本大学计算机科学和软件工程系副教授，宾夕法尼亚大学语言学数据联盟高级研究助理。EwanKlein是爱丁堡大学信息学院语言技术教授。EdwardLoper是毕业于宾夕法尼亚大学专注于机器学习的自然语言处理方向的博士，现在在波士顿的BBNTechnologies担任研究员。这一本是非常侧重操作层的书，拿来就能用，作为入门非常合适，非常推荐！从输入法联想提示（predictiv
AI知识图谱大本营·2022-12-06 22:49

Python NLP 入门教程

本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。什么是NLP？
am1122·2022-12-06 21:46

用python实现入门级NLP

本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。什么是NLP？
代码输入中...·2022-12-06 21:15

【Python自然语言处理+tkinter图形化界面】实现智能医疗客服问答机器人实战（附源码、数据集、演示 超详细）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、问答智能客服简介QA问答是Question-and-Answer的缩写，根据用户提出的问题检索答案，并用用户可以理解的自然语言回答用户，问答型客服注重一问一答处理，侧重知识的推理。从应用领域视角，可将问答系统分为限定域问答系统和开放域问答系统。根据支持问答系统产生答案的文档库、知识库，以及实现的技术分类，可分为自然语言的数据库问答系统、对话式
showswoller·2022-12-06 12:50

【Python自然语言处理】文本向量化的六种常见模型讲解（独热编码、词袋模型、词频-逆文档频率模型、N元模型、单词-向量模型、文档-向量模型）

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、文本向量化文本向量化：将文本信息表示成能够表达文本语义的向量，是用数值向量来表示文本的语义。词嵌入(WordEmbedding)：一种将文本中的词转换成数字向量的方法，属于文本向量化处理的范畴。向量嵌入操作面临的挑战包括：（1）信息丢失：向量表达需要保留信息结构和节点间的联系。（2）可扩展性：嵌入方法应具有可扩展性，能够处理可变长文本信息。（3）维数优化：高维数会
showswoller·2022-12-06 12:43

python自然语言处理评论_python与机器学习入门（10）NLP自然语言处理大量餐馆评论...

1.NLP是什么自然语言处理用于对文本的分类用于对中英文的互相翻译用于打字时候的自动纠错垃圾邮件过滤......1.1本次的目标这次学习是1000个英文的对一餐馆的评价，以及手动分类的结果，看一下是正面还是负面的评价。用NLP算法自动辨别评价的好坏，当在拿到一个评价时，就可以自动进行好坏的分类了。这次要做的就是对评论就行分类，完成以后可以拓展到文本文章英文报道等进行应用。1.2观察数据打开评论的t
weixin_39640221·2022-12-06 09:58

python自然语言分析插件_Python自然语言处理工具小结

原标题：Python自然语言处理工具小结作者：伏草惟存来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html1Python的几个自然语言处理工具NLTK:NLTK在用
weixin_39583162·2022-12-06 09:28

Python自然语言处理工具汇总

Python自然语言处理（NLP）工具汇总NLTK简介：NLTK在使用Python处理自然语言的工具中处于领先的地位。
搬砖小工053·2022-12-06 09:21

【Python自然语言处理】文本向量化处理用户对不同类型服装评论问题（超详细 附源码）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面以文本向量化为目标，举例说明基于不同模型的实现过程，使用的数据集的主题是用户对不同类型的女性服装的评论，总共有23485条记录实现步骤如下一、导入库文件首先导入需要的库文件，本实例设计词频-逆文档模型，N元模型以及词袋模型，并利用混淆矩阵直观描述各模型的预测能力代码如下importgensimimportnltkfromsklearn.mod
showswoller·2022-12-06 08:18

【Python自然语言处理】使用SVM、随机森林法、梯度法等多种方法对病人罹患癌症预测实战（超详细 附源码）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、数据集背景乳腺癌数据集是由加州大学欧文分校维护的UCI机器学习存储库。数据集包含569个恶性和良性肿瘤细胞样本。样本类别分布：良性357，恶性212数据集中的前两列分别存储样本的唯一ID编号和相应的诊断（M=恶性，B=良性）。第3-32列包含30个实值特征，这些特征是根据细胞核的数字化图像计算得出的，可用于构建模型来预测肿瘤是良性还是恶性。1
showswoller·2022-12-06 07:27

【Python自然语言处理】隐马尔可夫模型中维特比（Viterbi）算法解决商务选择问题实战（附源码 超详细必看）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、统计分词统计分词基本逻辑是把每个词语看做由单字组成，利用统计学原理计算连接字在不同文本中出现的次数，以此判断相连字属于特定词语的概率。二、隐马尔可夫模型当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态，那么此随机过程通常称之为马尔可夫过程。隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel：HMM）是含有隐含
showswoller·2022-12-05 15:17

【Python自然语言处理】概率上下文无关文法（PCFG）及神经网络句法分析讲解（图文解释 超详细）

觉得有帮助或有疑问麻烦点赞关注收藏后评论区私信留言~~~一、句法分析句法分析（syntacticparsing或者parsing）是识别句子包含的句法成分要素以及成分之间的内在关系，一般以句法树来表示句法分析的结果。实现该过程的应用称作句法分析器（Parser）。根据侧重目标分为完全句法分析和局部句法分析，完全句法分析以获取整个句子的句法结构为最终目的，而局部句法分析仅关注局部部分，依存句法分析属
showswoller·2022-12-05 15:17

python 自然语言处理NLP（Chapter 1）

本系列为学习《python自然语言处理》这本书的笔记，其目的是便于以后查阅方便。
王山而RR·2022-12-04 12:19

【Python自然语言处理】计算文本相似度实例（使用difflib，fuzz，余弦三种计算方式 附源码）

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面列举通过余弦相似度公式和标准库分别计算不同文本信息相似度的实例，首先需要对中文进行分词，通过jieba导入分词库文件，使用Python标准库计算相似度，导入两种不同的相似度计算库difflib和fuzz，除此之外，还自定义了基于余弦相似度公式的相似度计算方法接着定义余弦相似度计算函数，函数参数部分传入需要比较的两个文本信息，先对文本进行向量化处理
showswoller·2022-12-04 11:52

python自然语言处理库_8个出色的Python库用于自然语言处理

python自然语言处理库自然语言处理（简称NLP）最好描述为“语音和文本的AI”。
cxw9087·2022-12-01 23:20

NLTK：Resource punkt not found. Please use the NLTK Downloader to obtain the resource

NLTK可以干啥NLTK是Python自然语言处理的工具包！网上有很多文档啦！列几个链接叭！
PleaseBrave·2022-11-22 17:49

spacy 英文模型下载_spaCy

spaCy是一个Python自然语言处理工具包，诞生于2014年年中，号称“Industrial-StrengthNaturalLanguageProcessinginPython”，是具有工业级强度的
故事后来都变了·2022-11-20 23:10

python自然语言处理案例-Python自然语言处理 NLTK 库用法入门教程【经典】

本文实例讲述了Python自然语言处理NLTK库用法。分享给大家供大家参考，具体如下：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PythonNLTK库。
weixin_39517054·2022-11-07 23:07

python自然语言处理_Python自然语言处理

Python自然语言处理作者：（印）雅兰·萨纳卡（JalajThanaki）著出版日期：2018年08月文件大小：30.79M支持设备：￥50.00在线试读适用客户端：言商书局iPad/iPhone客户端
weixin_39849070·2022-10-29 07:08

NLP自然语言处理知识结构索引汇总

python自然语言处理实战python和nltk电子书自然语言处理简介第一章实例代码NLTK文本整理和清洗示例代码NLTK对文本结构进行语法分析代码示例NLTK获取文章摘要代码示例NLTK朴素贝叶斯,
光英的记忆·2022-10-29 07:31

《Python自然语言处理》第二章习题部分答案

8.在名字语料库上定义一个条件频率分布，看看哪个首字母在男性名字中比在女性名字中更常用从性别入手，首先我们得知道>>>names=nltk.corpus.names>>>names.fileids()['femal.txt','male.txt']#具体在书上P6615.编写一段程序，找出所有在布朗语料库中出现至少3次的词16.编写一段程序，生成如表1-1所示的词汇多样性得分表（例如：标识符/类型
温涛·2022-10-24 18:09

python自然语言处理—RNN(循环神经网络)

RNN(循环神经网络)一、前言循环神经网络（recurrentneuralnetwork）源自于1982年由SarathaSathasivam提出的霍普菲尔德网络。传统的机器学习算法非常依赖于人工提取的特征，使得基于传统机器学习的图像识别、语音识别以及自然语言处理等问题存在特征提取的瓶颈。而基于全连接神经网络的方法也存在参数太多、无法利用数据中时间序列信息等问题。随着更加有效的循环神经网络结构被不
诗雨时·2022-06-17 07:28

Python自然语言处理：文档相似度计算（gensim.models）

目录1.tf-idf（每个文档形成一个tfidf向量）2.仅频率（每个文档形成一个频率值向量）3.仅出现与否（每个文档形成一个出现与否的二元向量）4.Word2vec模型（每个词形成一个向量）5.Doc2vec模型（每个词或者句子形成一个向量，可以出现未登录词）6.N元模型（n-gram）附录：gensim.models中的所有模型简介本文对Python的第三方库gensim中的文档相似度计算方法
sinat_36115361·2022-05-21 07:15

python自然语言处理-bert实战_《从零开始学习自然语言处理(NLP)》-BERT推理加速实践（6）...

背景介绍BERT推理加速的理论可以参考之前的博客《从零开始学习自然语言处理(NLP)》-BERT模型推理加速总结(5)。这里主要介绍基于Nvidia开源的FastTransformer，并结合半精度模型量化加速，进行实践，并解决了TensorFlowEstimator预测阶段重复加载模型的问题。主要包括：环境搭建Pre-train模型获取结合自身业务Fine-tuning模型单精度(FP32)转半
weixin_39876002·2022-03-22 07:23

python自然语言处理库_8个出色的Python库用于自然语言处理

python自然语言处理库自然语言处理（简称NLP）最好描述为“语音和文本的AI”。
cxq8989·2022-03-02 07:03

Python库之自然语言处理和文本挖掘

1.nltk类型：第三方库描述：NLTK是一个Python自然语言处理工具，它用于对自然语言进行分类、解析和语义理解。目前已经有超过50种语料库和词汇资
缘如风·2022-03-02 07:03

python自然语言处理实战 | 关键词提取法学习笔记

这是对涂铭等老师撰写的《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》中第5章关键词提取法的学习笔记。
Claire_chen_jia·2022-03-02 07:59

python自然语言处理入门-词典分词

自然语言处理入门-词典分词摘要中文分词指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程，这些单词顺序拼接后等于原文本。词典分词是最简单、最常见的分词算法，仅需一部词典和一套查词典的规则即可。给定一部词典，词典分词就是一个确定的查词与输出的规则系统。1.什么是词1.1词的定义语言学定义：具备独立意义的最小单位。基于词典的中文分词中的定义：词典中的字符串就是词。1.2词的性质——齐夫定律齐夫定律：哈弗大学语言学
诗雨时·2021-05-09 18:34

python自然语言处理入门-新手上路

新手上路博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！目录摘要1.自然语言与编程语言2.自然语言处理的层次2.1语音、图像和文本2.2中文分词、词性标注和命名实体识别2.3信息抽取2.4文本分类和文本聚类2.5句法分析2.6语义分析和篇章分析2.7其他高级任务摘要自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，N
诗雨时·2021-05-08 22:45

python自然语言处理之字典树知识总结

一、什么是字典树在自然语言处理中，字符串集合常用字典树存储，这是一种字符串上的树形数据结构。字典树中每条边都对应一个字，从根节点往下的路径构成一个个字符串。字典树并不直接在节点上存储字符串，而是将词语视作根节点到某节点之间的一条路径，并在终点节点上做个标记（表明到该节点就结束了）。要查询一个单词，指需要顺着这条路径从根节点往下走。如果能走到标记的节点，则说明该字符串在集合中，否则说明不在。下图为字
·2021-04-25 18:09
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