Python自然语言处理第3页

Python自然语言处理之切分算法详解

一、前言我们需要分析某句话，就必须检测该条语句中的词语。一般来说，一句话肯定包含多个词语，它们互相重叠，具体输出哪一个由自然语言的切分算法决定。常用的切分算法有完全切分、正向最长匹配、逆向最长匹配以及双向最长匹配。本篇博文将一一介绍这些常用的切分算法。二、完全切分完全切分是指，找出一段文本中的所有单词。不考虑效率的话，完全切分算法其实非常简单。只要遍历文本中的连续序列，查询该序列是否在词典中即可。

·2021-04-25 18:08

语料库标注与训练模型---Python自然语言处理（7）

目录前言加载语料库统计语法前言通过前面博文的学习，我们知道在处理自然语言之时，肯定会用到语料库。目前，常用的语料库有PKU（人民日报语料库），MSR（微软亚洲研究院语料库）。而因为PKU是1998年时公开的，随着时代的发展，其分词早已经不大符合大众习惯。加之其手动编写有很多失误。所以，我们将在后面的博文中使用MSR语料库。语料库就绪之后，就可以开始训练了。相信接触过机器学习的读者，或多或少都对训练

李元静·2021-04-21 18:23

python自然语言处理实战 | NLP中用到的机器学习算法学习笔记

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9章NLP中用到的机器学习算法的学习笔记。

Claire_chen_jia·2021-03-11 11:50

NLP书籍，NLP任务分类_3分钟热情学NLP第13篇

3分钟热情学NLP第13篇，NLP书籍，NLP任务分类1、NLP相关书籍以下书籍，作为NLP入门和实战参考：1、Python自然语言处理实战：https://book.douban.com/subject

十三先·2021-03-01 15:27

python自然语言处理 | 从文本提取信息

本章解决问题我们如何能构建一个系统，从非结构化文本中提取结构化数据，如表格？有哪些稳健的方法识别一个文本中描述的实体和关系？哪些语料库适合这项工作，我们如何使用它们来训练和评估我们的模型？这里写目录标题1信息提取2分块2.1名词短语分块NP-chunking2.2标记模式2.3用正则表达式进行词块划分2.4探索文本语料库2.5加缝隙2.6块的表示：标记与树3开发和评估词块划分器3.1读取IOB格式

Claire_chen_jia·2021-02-21 12:09

python自然语言处理|分类和标注词汇

本章解决问题什么是词汇分类，在自然语言处理中它们是如何使用?一个好的存储词汇和它们的分类的Python数据结构是什么?我们如何自动标注文本中词汇的词类?词性标注：将词汇按它们的词性(parts-of-speech，POS）分类以及相应的标注它们的过程被称为词性标注(part-of-speechtagging，POStagging）或干脆简称标注。词性也称为词类或词汇范畴。标记集：用于特定任务的标记

Claire_chen_jia·2021-02-20 23:37

python处理自然语言用到的工具包_python自然语言处理工具包

[NLTK]http://www.nltk.org/:NLTK在用Python处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了WordNet这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。[Pattern]https://github.com/clips/pattern:Pattern的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-SpeechTagger)，N元搜

EthanZhangh·2021-02-10 05:53

Python自然语言处理 | 获得文本语料与词汇资源

本章解决问题-什么是有用的文本语料和词汇资源，我们如何使用Python获取它们?哪些Python结构最适合这项工作?编写Python代码时我们如何避免重复的工作?这里写目录标题1获取文本语料库1.1古腾堡语料库1.2网络和聊天文本1.3布朗语料库1.4路透社语料库1.5就职演说语料库1.6其他语料库1.7文本语料的结构1.8载入自己的语料库2条件频率分布2.1条件和事件2.2按文体计数词汇2.4使

Claire_chen_jia·2021-02-08 23:17

python链表划分_《Python自然语言处理》——1.2　近观Python：将文本当做词链表-阿里云开发者社区...

本节书摘来自异步社区《Python自然语言处理》一书中的第1章，第1.2节，作者[美]StevenBird,EwanKlein,EdwardLoper，陈涛,张旭,崔杨,刘海平译，更多章节内容可以访问云栖社区

未登录导·2021-01-30 05:35

python自然语言处理路线图_python自然语言处理（一）

自言语言处理基础知识参考：https://blog.csdn.net/meihao5/article/details/79592667英文资料：http://github.com/lovesoft5/ml一、自然语言处理概述1)自然语言处理：利用计算机为工具，对书面实行或者口头形式进行各种各样的处理和加工的技术，是研究人与人交际中以及人与计算机交际中的演员问题的一门学科，是人工智能的主要内容。2)

张一墨·2021-01-11 19:41

python自然语言处理-bert实战_文本分类实战（十）—— BERT 预训练模型

1大纲概述文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型(ELMo，BERT等)的文本分类。总共有以下系列：2数据集数据集为IMDB电影影评，总共有三个数据文件，在/data/rawData目录下，包括unlabeledTrainData.tsv，labeledTrainData.tsv，testData.tsv。在进行文本分类时需要有标签的数据

weixin_39999025·2020-12-17 01:57

python自然语言处理实战源代码下载_NLP学习：涂铭《Python自然语言处理实战核心技术与算法》PDF+源代码...

weixin_39995943·2020-12-17 01:47

python3自然语言处理需要安装的库_Python自然语言处理工具库（含中文处理）

自然语言处理(NaturalLanguageProcessing，简称NLP)，是研究计算机处理人类语言的一门技术。随着深度学习在图像识别、语音识别领域的大放异彩，人们对深度学习在NLP的价值也寄予厚望。再加上AlphaGo的成功，人工智能的研究和应用变得炙手可热。自然语言处理作为人工智能领域的认知智能，成为目前大家关注的焦点。NLP研究领域包括：句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、

weixin_39978101·2020-12-13 04:58

用python进行自然语言处理_《Python自然语言处理》学习笔记--从文本提取信息

《Python自然语言处理》学习笔记--从文本提取信息标签：NLP应用NLTK解决的问题构建有个系统，从非结构化文本中提取结构化数据；识别一个文本中描述的实体和关系；哪些语料库适合于这项工作，且如何使用它们来训练评估模型

weixin_39941859·2020-12-04 01:01

python数据结构与算法 pdf_『python核心编程pdf』数据结构与算法 Python语言描述

『python核心编程pdf』数据结构与算法Python语言描述python算法实现教程pdf2020-09-1808:34:58人已围观求《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》这本书的pdf

weixin_39640762·2020-11-23 23:09

python爬虫常用算法-“python算法教程书“python爬虫有哪些书

《“笨办法”学Python》《Python快速编程入门》《Python高手之路(第3版)》《Python算法教程》《Python核心编程（第3版）》《精通Python自然语言处理》编程快速入门第一门阶段在刚开始接触新的知识的时候

weixin_39825105·2020-11-11 14:42

python自然语言处理案例-Python自然语言处理资料库

1、LTP[1]-语言技术平台(LTP)提供包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等丰富、高效、精准的自然语言处理技术。经过哈工大社会计算与信息检索研究中心11年的持续研发和推广，LTP已经成为国内外最具影响力的中文处理基础平台。2、NLPIR汉语分词系统[2]-又名ICTCLAS2013，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF

weixin_39516956·2020-11-10 16:25

Python自然语言处理中文版-学习笔记

第1章语言处理与Python频率分布是项目连同它们的频率计数的集合(例如：一个文本中的词与它们出现的频率)。自然语言处理研究的一个重要目标一直是使用浅显但强大的技术代替无边无际的知识和推理能力，促进构建“语言理解”技术的艰巨任务的不断取得进展。给出一个德文和英文双语的文档或者一个双语词典，我们就可以自动配对组成句子，这个过程叫做文本对齐。离散图中每一个竖线代表一个单词，每一行代表整个文本。一个词类

ChanYeol666·2020-10-11 16:23

Python自然语言处理第二章-2.5WordNet（III）——更多词汇关系：部分、整体、集合、蕴含等

Fiona呀·2020-09-16 23:46

wordnet python处理中文与英文

参考博文：wordnetpython处理中文与英文python自然语言处理（五）____WordNetPython自然语言处理第二章-2.5WordNet（III）——更多词汇关系：部分、整体、集合、蕴含等

Wbq_Zero·2020-09-16 22:10

python自然语言处理实战-第三章中文分词技术

中文分词技术主要有以下三类：规则分词新词难处理统计分词太依赖语料质量混合分词（规则+统计）一、规则分词基于规则分词是一种机械的分词方法，需要维护词典，将词语中每个字符串与词表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不予切分。主要有三种方式进行匹配切分正向最大匹配法南京市长/江/大桥（词典中存在南京市长和长江大桥，由于是正向匹配所以先匹配到南京市长，然后再匹配到江和大桥）逆向最大匹配法实际处理中将文档进

xinzhancs·2020-09-12 21:24

《python自然语言处理》学习笔记——第一二章

NLTK1.语言处理与python1.1python相关用法：nltk.book()text.concordance(‘单词’)查询文本中的单词text.similar(“单词”)text.generate()len()列表：+进行列表连接append()追加索引切片变量字符串频率分布：FreqDisthapaxes()低频词细粒度的选择词：选择出现次数多且长的词语词语搭配和双连词：使用bigra

AdamFocus·2020-09-12 18:08

收纳一些学习nltk过程中遇到的问题

NLTK学习材料收纳I>常见问题：python3使用nltk.download()时出错的解决办法/离线安装nltk_dataII>电子书：Python自然语言处理第二版III>论文：

Makesths·2020-09-12 09:52

Python自然语言处理-自然语言工具包（NLTK）

一.简介如何理解每个单词的具体含义。自然语言工具包（NaturalLanguageToolkit,NKTK）就是这样一个python库，用于识别和标记英语文本单词中各个词的词性（partsofspeech）.二.安装与配置NLTK模块的安装方法和其他Python模块一样，要么从NLTK网站直接下载安装包进行安装，要门用其他几个第三方安装器通过关键词“nltk”安装。本文中使用的pip安装。执行pi

perfecttshoot·2020-09-11 22:01

python自然语言处理nltk包离线下载

http://blog.csdn.net/u010167269/article/details/63684137

卒迹·2020-09-11 22:01

安装nltk过程

最近在看一本《python自然语言处理》的书，想学习一些实际自然语言操作的内容。

jessica_double·2020-09-11 21:03

NLTK-自然语言工具包

NTLK是著名的Python自然语言处理工具包，但是主要针对的是英文处理。NLTK配套有文档，有语料库，有书籍。

Baby_Snow·2020-09-11 21:45

大数据分析python自然语言处理NLP常用库盘点

今天，我们要根据我们的经验来概述和比较最流行，最有用的自然语言处理库。今天，自然语言处理(NLP)变得非常流行，在深度学习发展的背景下，自然语言处理(NLP)变得尤其引人注目。NLP是人工智能的一个领域，旨在理解和提取文本中的重要信息，并根据文本数据进行进一步的培训。主要任务包括语音识别和生成，文本分析，情感分析，机器翻译等。在过去的几十年中，只有经过适当的语言教育的专家才能从事自然语言处理。除了

「已注销」·2020-08-31 11:39

Python自然语言处理学习笔记(69)：8.1 一些语法困境——语言数据和无限可能

Chapter8AnalyzingSentenceStructure分析句子结构Earlierchaptersfocusedonwords:howtoidentifythem,analyzetheirstructure,assignthemtolexicalcategories,andaccesstheirmeanings.Wehavealsoseenhowtoidentifypatternsin

weixin_33940102·2020-08-26 15:56

nltk：python自然语言处理一

环境：1.安装nltk：pipinstallnltk注：windows如果提示需要安装依赖包msgpackpipinstallmsgpack2.nltk_data的下载交互模式：importnltknltk.download()【windows：nltk.download_shell()】输入：d进入下载器输入：all开始下载下载完成之后交互模式:fromnltkimport*测试是否安装成功nl

qq_41864652·2020-08-26 14:40

精通Python自然语言处理

importnltktext="Welcomereaders.Ihopeyoufinditinteresting.Pleasedoreply."fromnltk.tokenizeimportsent_tokenizeprint(sent_tokenize(text))importnltktokenizer=nltk.data.load('tokenizers/punkt/english.pickl

张博208·2020-08-25 09:02

python自然语言处理——2.1 获取文本语料库

微信公众号：数据运营人本系列为博主的读书学习笔记，如需转载请注明出处。第二章获取文本预料和词汇资源2.1获取文本语料库古腾堡语料库网络和聊天文本布朗语料库路透社语料库就职演说语料库标注文本语料库其他文本语料库文本语料库结构2.1获取文本语料库一个文本语料库是一大段文本，许多语料库的设计都要考虑一个或多个文本间的平衡。比如就职演说语料库，这种特殊的语料库实际上包含几十个单独的文本——一个人一个演讲。

weixin_30952103·2020-08-24 03:35

python自然语言处理：第4章（自己动手的小例子）

借鉴3.3.2节的实现，尝试自己实现HMM进行词性标注(语料可选用1998年人民日报饲性标注集（注意没有语料库//download.csdn.net/download/qq_26954059/12185434意思一下其实书中也有资源）使用两个hmm模型，一个是基于字的hmm分词，c_hmm词性标注，不做解释，自己看代码注释，还有看书，对hmm模型理解，知道前向。后向，维特比，本代码只是单纯走了一遍

nkenen·2020-08-24 01:54

PYTHON 自然语言处理实战核心技术与算法-HMM算法进行分词

这是python自然语言处理实战核心计算与算法那本书上3.3.2HMM模型的代码，然后自己加了点备注。

weixin_43518674·2020-08-23 23:18

专业代找电子书高清pdf教材电子版

联系方式：微信：flybc2019qq:1247413090以下是已有电子书：原版电子书-高清文字版-非图片版-带索引目录[异步图书].精通Python自然语言处理，pdf[异步图书].Python机器学习实践指南

代找电子书flybc2019·2020-08-22 17:58

Python自然语言处理第二章部分习题

第二章练习只做了几道题，先转去句法和语义的学习了，挖的坑不知道什么时候能填上。。。。使用语料库模块使用语料库模块处理austen-persuasion.txt。这本书中有多少词标识符？多少词类型？importnltkemma=nltk.corpus.gutenberg.words('austen-emma.txt')len(emma)#求取文本中的词标识符len(set(emma))#求取文本中的

美利坚合众国圣安东尼奥马刺村·2020-08-22 03:03

python自然语言处理第五章习题

3.分词和标注下面的句子：Theywindbacktheclock,whilewechaseafterthewind.句子中包含哪些不同的发音和词类？importnltks='Theywindbacktheclock,whilewechaseafterthewind's1=nltk.word_tokenize(s)s2=nltk.pos_tag(s1)#list类型4.字典相关练习d={'colo

qq_34505594·2020-08-22 02:13

python自然语言处理第六章习题

2.使用本章所述的3种分类器之一，以及你能想到的任何特征。尽可能好地建立一个名字性别分类器。从将名字语料库分成3个子集开始：500个词为测试集，500个词为开发测试集，剩余6900个词为训练集。然后从示例的名字性别分类器开始，逐步改善。使用开发测试集检查你的进展。一旦对分类器感到满意，在测试集上检查它的最终性能。相比在开发测试集上的性能，它在测试集上的性能如何？这是你期待的吗？importnltk

qq_34505594·2020-08-22 02:13

《Python自然语言处理》学习笔记-第五章

第五章：分类和标注词汇引入①本章将介绍NLP中的一些基本技术，包括序列标注，N-gram模型、回退和评估。②词性标注（简称标注）：是将词汇按照它们的词性进行分类和标注的过程。③词性也称为词类或者词汇范畴。④用于特定任务的标记集合简称标记集。5.1使用词性标注器①一个词性标注器处理一个词序列，为每个词附加一个词性标记。②使用nltk的pos_tag方法，返回词和相应词性的元组构成的列表。

huangjx36·2020-08-22 01:35

Python自然语言处理 5 分类和标注词汇

目标：（１）什么是词汇分类，在自然语言处理中它们如何使用？（２）对于存储词汇和它们的分类来说什么是好的Python数据结构？（３）如何自动标注文本中每个词汇的词类？基本技术，包括序列标注，N-gram模型，回退和评估一使用词性标注器text=nltk.word_tokenize("andnowforsomethingcompletelydifferent")nltk.pos_tag(text)[(

CopperDong·2020-08-22 00:10

第1章 NLP基础

这是涂铭的书-python自然语言处理实战的笔记，后续章节也会持续更新。

什么时候能像你们一样优秀·2020-08-21 21:36

【Python自然语言处理】中文分词技术——规则分词

中文分词方法本文参考自书籍《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》用做个人的学习笔记和分享1.规则分词规则分词是一种机械分词方法，主要通过维护词典，在切分语句时将语句的每个字符串和词表中的词逐一匹配找到则切分

XD1998·2020-08-19 22:52

《python自然语言处理》笔记---chap3加工原料文本

chap3中关于，NLP中的关键概念，包括分词和词干提取。字符串、文件、正则表达式、去除HTML标签以下所有程序，默认导入包importnltk,re,pprint#即，nltk包，正则表达式re包，输出pprint包3.1从网络和硬盘访问文本电子书http://www.gutenberg.org/files/2554/2554.txt，古腾堡项目编号2554的文本：《罪与罚》的英文翻译#codi

无限大地NLP_空木·2020-08-19 20:07

nltk:python自然语言处理二

前面的一些分词工具都是写好的的规则如果我们想按照自己的规则进行分词可以使用正则分词器1.RegexpTokenizer类fromnltk.tokenizeimportRegexpTokenizertext="Iwon'tjustsurvive,Oh,youwillseemethrive.Can'twritemystory,I'mbeyondthearchetype."#实例化RegexpToken

qq_41864652·2020-08-19 19:23

Python自然语言处理学习笔记(41)：5.2 标注语料库

5.2TaggedCorpora标注语料库RepresentingTaggedTokens表示标注的语言符号ByconventioninNLTK,ataggedtokenisrepresentedusingatupleconsistingofthetokenandthetag.Wecancreateoneofthesespecialtuplesfromthestandardstringrepres

weixin_34072458·2020-08-19 05:46

Python自然语言处理第一章

初识NLTK方法介绍Python&NLPNLTK即NaturalLanguageToolkit,是一个先进的用于处理自然语言的python程序，和python中的其他库一样，我们可以调用它来处理各种文本信息。NLTK功能强大，它不仅为我们学习NLP提供了丰富的语料库，也为我们处理这些语料库信息提供了大量的方法，比如concordance，similar,common_contexts,genera

ZXP_LV_STUDY·2020-08-19 02:45

Python自然语言处理实战（8）：情感分析技术

实战电影评论情感分析情感分析是一段文字表达的情绪状态。其中，一段文本可以使一个句子、一个段落或者一个文档。主要涉及两个问题：文本表达和文本分类。在深度学习出现之前，主流的表示方法有BOW(词袋模型)和topicmodel(主题模型)，分类模型主要有SVM和LR。载入数据：IMDB情感分析数据集，训练集和测试集分别包含了25000条已标注的电影评论，满分了10分，小于等于4为负面评论。#-*-cod

CopperDong·2020-08-19 01:26

python自然语言处理---jieba中文处理

#关键词提取#基于TF-IDF算法的关键词抽取#sentence为待提取的文本#topK为返回几个TF/IDF权重最大的关键词，默认值为20#withWeight为是否一并返回关键词权重值，默认值为False#allowPOS仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选importjieba.analyseasanalyselines=open('NBA.txt').read()print("".jo

yyq675886993·2020-08-19 00:14

0、bert 初尝试

远陌·2020-08-17 08:04

【Python自然语言处理】中文分词技术——统计分词

中文分词方法本文参考自书籍《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》用做个人的学习笔记和分享1.规则分词规则分词的详细笔记2.统计分词2.1一般步骤建立统计语言模型。

XD1998·2020-08-16 10:25

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