特点展示如何使用基于 Python 的深度学习库 PyTorch 应用这些方法演示如何使用 PyTorch 构建应用程序探索计算图和监督学习范式掌握 PyTorch 优化张量操作库的基础知识概述传统的 NLP 概念和方法学习构建神经网络所涉及的基本思想使用嵌入来表示单词、句子、文档和其他特征探索序列预测并生成序列到序列模型学习构建自然语言处理生产系统的设计模式内容介绍
监督学习范式观察和目标
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2023-09-05 08:07:21
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注：本文选自人民邮电出版社出版的《PyTorch自然语言处理入门与实战》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。 处理中文与英文的一个显著区别是中文的词之间缺乏明确的分隔符。分词是中文自然语言处理中的一个重要问题，但是分词本身也是困难的，同样面临着自然语言处理的基本问题，如歧义、未识别词等。 本内容主要涉及的知识点有
译者 | Arno【导读】：本文介绍了最先进的自然语言处理库——PyTorch-Transformers。 概览我们在本文中将介绍最新且最先进的的NLP库：PyTorch-Transformers我们还将在Python中使用PyTorch-Transformers实现流行的NLP模型(如谷歌的BERT和OpenAI的GPT-2) !正如我们所知，这有可
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避开了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础入门。本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书
全文共2448字，预计学习时长7分钟图源：unsplash 当谈到学习方法时，我们常常会提到教程、博客文章、在线课程等等，书本有时会被忽略了。即使你是在找一本关于某个主题的书，你也会很快发现这样的书太多了，无法快速判断哪一本最适合自己。 为了帮助你解决问题，我帮你选择5本关于自然语言处理的书，不像其他的书单，除了第一本之外，这些书都不是免费的，但事实证明它们是值得投资的，希望能
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2023-10-01 16:04:37
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自然语言处理的库非常多，下面列举一些对Python友好，简单易用，轻量，功能又全的库。1 中文中文自然语言处理工具评测：https://github.com/mylovelybaby/chinese-nlp-toolkit-testawesome: https://github.com/crownpku/Awesome-Chinese-NLPHanlp地址：https://github.
利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要，人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容，这不仅大大节省时间，更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力，已不能满足日益增长的信息需求，因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来，自动摘要、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。自动摘要（Automatic Summarization）的方法主要有两种：Ex
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2023-08-09 15:35:07
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自己写的可能有的不对的地方欢迎指正，法国的老师让我看完这个本书。还是比较累的。。Unit.22.>>>from nltk.corpus importgutengberg>>>len('austen-persuasion.txt')>>>Len(set('austen-persuasion.txt'))3、>>> from nl
1.自然语言工具包（NLTK）NLTK 创建于2001 年，最初是宾州大学计算机与信息科学系计算语言学课程的一部分。从那以后，在数十名贡献者的帮助下不断发展壮大。如今，它已被几十所大学的课程所采纳，并作为许多研究项目的基础。表P -2 列出了NLTK 的一些最重要的模块。 这本书提供自然语言处理领域非常方便的入门指南。它可以用来自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，或是人
ChatGPT是一个基于GPT-3.5架构的自然语言处理工具，它具有文本生成、文本分类、对话生成等多种能力。作为一种强大的自然语言处理工具，ChatGPT可以应用于智能客服、智能问答、内容创作等多个领域。如果您对ChatGPT感兴趣，可以通过关注本公众号了解更多信息，并体验基于ChatGPT的小程序提供的智能聊天和问答服务。
大家好，今天我们来聊一下Ch
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2023-12-03 22:17:09
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文章目录5.1 概率和语言模型5.1.1 概率视角下的word2vec5.1.2 语言模型5.1.3 将CBOW模型用作语言模型的效果怎么样？5.2 RNN5.2.1 循环神经网络5.2.2 展开循环5.2.3 Backpropagation Through Time5.2.4 Truncated BPTT5.2.5 Truncated BPTT的mini-batch学习5.3 RNN的实现5.
大家好，我是小发猫。今天又要跟大家讲故事了。 18日结束时，BERT( 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》)刷新了所有主要NLP公共号码和新闻媒体，创下了11项自然语言处理记录的新纪录，也被称为2019年最强的自然语言处理模式。 作者很早就把论文读完了，很长时间没有
如果你刚接触自然语言处理并对她感兴趣，最好读几本这方面的书籍，除了能让你知道自然语言处理各个领域是干什么的外，还能培养一下NLP的感觉。以下四本书是我读研期间阅读和接触过的，如果您还有好书推荐，欢迎补充。 1、 《自然语言处理综论》（Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processin
10.1自然语言理解查询数据库如果有人提出一个问题：Which country is Athens in?得到的回答应该是：Greece.这个数据可以通过数据库语言得到答案： SELECT Country FROM city_table WHERE City= 'athens' 这里有一个文法，可以把句子转换成SQL语句： >>>nltk.data.show_cfg('gr
HMM模型介绍由隐状态序列，生成可观测状态的过程。 两个基本假设：第t个隐状态只和前一时刻的t-1隐状态相关，与其他时刻的隐状态无关。在任意时刻t的观测值只依赖于当前时刻的隐状态值，和其他时刻的隐状态无关。HMM模型参数转移概率：t时刻的隐状态qi转移到t+1时刻的隐状态qj的概率。发射概率：t时刻由隐状态qj生成观测状态vk的结果。初始隐状态概率：自然语言序列中第一个字o1的实体标记是qi的概率
-NLP(自然语言处理)开发 什么是NLP ?自然语言处理(NLP)是关于开发能够理解人类语言的应用程序和服务。一些NLP的实际例子比如：词典翻译、聊天机器人、情绪分析等。以下是自然语言处理(NLP)的一些成功应用:搜索引擎：如谷歌，雅虎等。谷歌搜索引擎知道你是一个技术人员，所以它会显示与你相关的结果。像Facebook新闻这样的社交网站。news feed算法使用自然语言处理了解你的
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2023-07-06 19:31:20
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中文语言的机器处理直观上，一个自然语言处理系统最少三个模块：语言的解析、语义的理解及语言的生成。计算机处理自然语言最早应用在机器翻译上，此后在信息检索、信息抽取、数据挖掘、舆情分析、文本摘要、自动问答系统等方面都获得了很广泛的应用。虽然已经产生了许多专业技术作用域语言理解的不同层面和不同任务，例如，这些技术包括完全句法分析、浅层句法分析、信息抽取、词义消歧、潜在语义分析、文本蕴含和指代消解，但是还
本发明涉及一种基于HMM的词性标注方法，属于信息处理技术领域。背景技术：现代社会，随着信息技术的快速发展，词性标注成为了自然语言处理中一个具有重要意义的研究方向，它作为自然语言处理的一项基础性工作,是后续语法分析、语音识别、文本分类、机器翻译等任务的必要准备。一般地，基于HMM的词性标注效果虽然不错，但是对预测信息不足，识别新词能力差，从而使得词性标注的准确率不高；同样地，基于最大熵模型的词性标注
语料库和词汇资源1、自然语言工具包（NLTK）2、获取文本语料1.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在其他语言的语料库语料库结构载入自己的语料库2.条件频率分布理解条件频率分布使用双连词生成随机文本3、词典资源1. 词汇列表语料库（简单的词典）2. 发音的词典3. 比较词表4. 词汇工具Toolbox和Shoebox4、WordNet1. 意义和同
自然语言处理之Attention机制 一说Attention，一些人就说seq2seq，self-attention，transformer，把attention比作nlp方向的核武器。但是实际上attention更早出现于CV领域，之后2016年在Relation Extraction（至少有这个）方向上有着较早的应用。直到2017年才被大规模应用于Seq2Seq model。因此，atten
