nlp中的主题模型 JayJay NLP重剑篇之逻辑回归与条件随机场 错乱空时发表于NLP杂货... NLP系列学习:前向算法和后向算法 在上一篇文章里,我们简单的概述了隐马尔科夫模型的简单定义 在<CRF-tutorial>这一篇文章里,我们可以看到HMM经过发展之后是CRF产生的条件,因此我们需要学好隐马尔科夫模型. 在这一部分… 云时之间
NLP是我们在让机器基于文本数据完成特定任务时使用的思想、方法和技术的总称——其中一部分支持机器理解文本数据的内容,因此统称NLU;一部分支持机器生成人类可以理解的文本数据,因此统称NLG。自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU)是所有支持机器理解文本内容的方法模型或任务的总称。NLU在文本信息处理处理系统中...
知识结构 NLP是一门跨学科科学,体系化与特殊化并存,其知识体系如下: 句法语义分析:针对目标句子,进行各种句法分析; 关键词抽取:抽取目标文本中的主要信息; 文本挖掘:主要包含对文本的聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的呈现界面; 信息检索:对大规模的文档进行索引; 机器翻译...
NLP02(自然语言处理)第二章 预备知识——数学基础 第二章 数学基础 2.1 概率论基础 基本概念 概率(probability) 最大似然估计(maximum likelihood estimation) 条件概率(conditional probability) 全概率公式(full probability) 贝叶斯决策理论(Bayesian decision theory) 贝叶斯法则(Bayes’theorem)...
nlp基础知识 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)涉及处理人类语言以及与之相关的任务。以下是NLP的一些基础知识领域: 文本预处理: 分词(Tokenization):将文本拆分为单词或子词的过程。 停用词去除(Stopword Removal):去除常见但不携带重要信息的单词。
NLP数据集一般包含输入（inputs，一般是文字）和输出（outputs，一般是某种标注）。 标注监督学习需要标注过的数据集，这些标注一般被称为ground truth。在自然语言处理数据集中，标注往往是由人手动标注的人们往往会对数据的标注有不同的意见，因为很多时候不同的人对同样的语言会有不同的理解。所以我们也会把这些标注...
自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 是计算机科学与人工智能的一个分支,致力于研究和应用让计算机能够理解、解释、生成和处理人类语言的技术。NLP 结合了语言学、计算机科学、人工智能等多领域的知识,应用广泛,包括机器翻译、语音识别、文本分析、情感分析等。
1. 自然语言处理（NLP）：自然语言标注是自然语言处理领域中的一项重要工作，因此需要掌握NLP的基础知识，例如自然语言语法、句子结构、词性标注、命名实体识别等。2. 语言学知识：理解语言学概念和术语可以帮助您更好地理解文本中的含义，例如语音、语法、语义、语用学等。3. 机器学习和深度学习：自然语言标注也涉及...
NLP基础知识主要包括以下几个方面：Token化：定义：将文本分解为一系列可操作的基本单位的过程。示例：文本”I like NLP”的Token化结果为[‘I’, ‘like’, ‘NLP’]。Token与词汇表：Token：用于表示文本中的词、词组或字符。词汇表：包含所有可能Token的...
ChatGPT高效提问—基础知识(NLP) 自然语言处理(Nature Language Processing, NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够自动处理、理解和生成人类语言。NLP包括文本预处理、自然语言理解、文本分类、情感分析、机器翻译、自然语言生成等各种技术。这些技术都是为了使计算机更好地处理自然语言并实现自然...