自然语言处理理论与实战
本书分四个部分，第一部分主要介绍基础知识，包括认识机器学习和自然语言处理、快速上手Python、线性代数、概率论和统计学；第二部分主...
深入机器学习系列之自然语言处理
来源：星环科技数据猿官网 | www.datayuan.cn 今日头条丨一点资讯丨腾讯丨搜狐丨网易丨凤凰丨阿里UC大鱼丨新浪微博丨新浪看点丨百度百家丨博客中国丨趣头条丨腾讯云·云+社区 自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智...
自然语言编程系列（四）：GPT-4对编程开发的支持
在编程开发领域，GPT-4凭借其强大的自然语言理解和代码生成能力，能够深刻理解开发者的意图，并基于这些需求提供精准的编程指导和解决方案。对于开发者来说，GPT-4能够在代码片段生成、算法思路设计、模块构建和原型实现等方面给予开发者启发和帮助。 1.代码片段生成： GPT...
HanLP《自然语言处理入门》笔记--6.条件随机场与序列标注
HanLP《自然语言处理入门》笔记--6.条件随机场与序列标注 笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP6. 条件随机场与序列标注本章介绍一种新的序列标注模型条件随机场。这种模型与感知机同属结构化学习大家族，但性能比感...
【自然语言处理】利用LDA对希拉里邮件进行主题分析
【自然语言处理】利用LDA对希拉里邮件进行主题分析 首先是读取数据集，并将csv中ExtractedBodyText为空的给去除掉import pandas as pdimport reim...
【自然语言处理】利用朴素贝叶斯进行新闻分类（自己处理数据）
【自然语言处理】利用朴素贝叶斯进行新闻分类（自己处理数据） 读完这篇博文，你能够收获什么？从数据处理到利用朴素贝叶斯进行分类的整个过程本文更关注于数据处理阶段...
自然语言处理的就业前景
国家发展大势所趋，促进各行各业智能化、数字化转型，而计算机自然语言处理是一个快速发展的领域，随着人工智能技术的不断发展和应用，对自然语言处理的需求也越来越大。因此，计算机自然语言处理的就业前景非常好。 在就业方面，计算机自然语言处理领域主要涉及人工智能、自然语言处理、机器学习、语音识别、信息检索等方...
引领AI变革：边缘计算与自然语言处理结合的无尽可能
引言 讲到Ai，你第一时间会想到什么？是Chagpt和文心一言这样与人类交流自然的Ai生成式对话服务？还是根据关键字快速制图的Ai绘图？这些都是近年来人们所常知的Ai用途，我们今天来讲讲以自然语言处理为辅，在Ai赋能的边缘计算的未来。 随着人工智能（AI）和自然语...
自然语言处理(NLP)
苹果语音助手Siri的工作流程：听懂思考组织语言回答这其中每一步骤涉及的流程为：语音识别自然语言处理 - 语义分析逻辑分析 - 结合业务场景与上下文自然语言处理 -...
解析GPT-3、GPT-4和ChatGPT关系-迈向自然语言处理的新高度“
Hello，小索奇！很高兴为你拓展关于GPT-3、GPT-4、ChatGPT之间关系的信息，以及解释自然语言模型和Transformer的区别。 首先，GPT-3、GPT-4、ChatGPT都是建立在GPT系列技术基础上的自然语言处理模型。它们在不同的代数、性能和应用场景下展现了自然语言处理领域的不...
【自然语言处理】【深度学习】NLP中的N-gram理解
N-gram是自然语言处理（NLP）中的一个概念，它描述的是文本中连续的n个项（通常是单词或字符）。这个概念主要用于语言建模和文本分析中。 具体来说： Unigram (1-gram): 包含一个单词的序列，例如句子中的单个单词。 Bigram (2-gram): 包含两个相邻单词的序列。例如，...
自然语言处理研究的内容-二.核心技术
2.1 机器翻译 机器翻译（Machine Translation，简称MT）是自然语言处理领域的一项核心技术，其目标是通过计算机系统自动将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。机器翻译技术在促进不同语言之间的交流和理解方面发挥着关键作用，具有重要的实际应用价值。 以下是机器翻译的一般介绍： 任务...
【NPL】自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的发展简述-关键词
语法和语义模型统计模型深度学习方法Transformer模型预训练语言模型 上面这几个关键词就是NLP不断升级和赋能的过程，从探索到预训练模型，不得不佩服这方面付出巨大的前辈们，我们都是站在巨人的肩膀上前行，期待NLP更多突破 总结：相信NPL在未来5年内还会有更新突破的项目，预测也会有很...
NLP自然语言处理介绍
自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是一门涉及计算机与人类语言之间交互的学科。它的目标是使计算机能够理解和生成人类语言，从而更好地处理和解析大量的文本数据。NLP不仅是人工智能领域中一个重要的分支，也是当今社会应用广泛的领域之一。 在NLP中，一个基础但关键...
Python 自然语言处理（1）中文分词技术
中文分词技术中文自动分词可主要归纳为“规则分词”“统计分词”和“混合分词”，规则分词主要是通过人工设立词库，按照一定方式进行匹配切分，实现简单高效，但对新词很难进行处理，统计分词能够较好应对新词发现能特殊场景，但太过于依赖语料的质量，因此实践中多是采用两者的结合，即混合分词。1.1 规则分词基于规则...
Python NLTK 自然语言处理入门与例程(转)
转 https://blog.csdn.net/hzp666/article/details/79373720Python NLTK 自然语言处理入门与例程在这篇文章中，我们将基于 Python 讨论自然语言处理（NLP）。本教程将会使用 Python NLTK 库。NLTK 是一个当下流行的，用于...
Python+NLTK自然语言处理学习（一）：环境搭建
Python+NLTK自然语言处理学习（一）：环境搭建参考黄聪的博客地址：http://www.cnblogs.com/huangcong/archive/2011/08/29/2157437.html
Coursera Deep Learning笔记 序列模型（二）NLP & Word Embeddings(自然语言处理与词嵌入)
参考1. Word Representation之前介绍用词汇表表示单词，使用one-hot 向量表示词，缺点：它使每个词孤立起来，使得算法对相关词的泛化能力不强。从上图可以看出相似的单词分布距离较近，从而也证明了Word Embeddings能有效表征单词的关键特征。2. 词嵌入(word emb...
（转）注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用
注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用本文转自：http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html 近年来，深度学习的研究越来越深入，在各个领域也都获得了不少突破性的进展。基于注意力（attention）机制的神经网...
NLP1 —— Python自然语言处理环境搭建
最近开始研究自然语言处理了，所以准备好好学习一下，就跟着《Python自然语言处理》这本书，边学边整理吧安装Mac里面自带了python2.7，所以直接安装nltk就可以了。默认执行sudo pip install -U nltk会报错：Collecting nltk Downloading nl...