本节上半部分的分词、命名实体识别、词向量等等可以视为NLP基础的任务。下半部分的句子关系、文本生成及分类任务可以看做NLP主要的应用任务。 这里,贴一张自然语言处理的技术路线图,介绍了NLP任务及主流模型的分支: 高清图可如下路径下载(原作者graykode):https://github.com/aialgorithm/AiPy/tree/master/Ai%E7%9F...
轻量级NLP工具Trankit开源,中文处理更精准,超越斯坦福Stanza,内存占用小45% 量子位发表于量子位 GitHub上Python数据科学明星项目:机器学习、NLP Python程序员 机器学习小窍门:Python 帮你进行特征选择 雷锋网 AI 研习社按:本文为雷锋字幕组编译的技术博客,原标题 A Feature Selection Tool for Machine Learning in Python...
深度学习时代不仅提高了NLP任务的性能,还带来了一系列全新的应用场景,如聊天机器人、自动问答系统和实时翻译等。这一时代的研究和应用无疑为NLP的未来发展打下了坚实的基础。 六、2018年至今的大模型时代 从2018年开始,超大规模语言模型(例如GPT和BERT)走入人们的视野,它们以其强大的性能和多样的应用场景在NLP(自然...
NLP任务可以大致分为词法分析、句法分析、语义分析三个层面。具体的,本文按照单词-》句子-》文本做顺序展开,并介绍各个层面的任务及对应技术。本节上半部分的分词、命名实体识别、词向量等等可以视为NLP基础的任务。下半部分的句子关系、文本生成及分类任务可以看做NLP主要的应用任务。 这里,贴一张自然语言处理的技术...
1. 机器翻译：Python的NLP库，如NLTK和spaCy，可以用于构建机器翻译系统，使得计算机能够自动翻译不同语言之间的文本。2. 情感分析：情感分析是识别文本中情感和情绪的过程。Python的NLP工具使得情感分析模型的构建变得更加容易，可以用于社交媒体监控、消费者反馈分析等领域。3. 文本生成：Python在文本生成方面的应用也...
jieba 是一个常用的分词工具,适用于中文文本处理。 安装命令:pip install jieba 转拼音工具——Pypinyin 🌐 Pypinyin 可以将中文文本转换为拼音。 安装命令:pip install pypinyin 评估翻译质量的算法库——SacreBLEU 📊 SacreBLEU 提供了一个易于使用、可共享、可比较和可再现的BLEU分数计算方法,用于评估翻译质量。
Python NLP自然语言处理详解 一、NLP简介 在这个大数据时代,几乎所有事物都能用数据描述。数据可以大致分为三类。 第一类是用于传播的媒体数据,如图片、音频、视频等。这类数据一般不需要做处理,只需要存储和读取。 第二类是数字类数据,其价值很高。因为数字是有一定规律的,从已有数字中发现的规律可以用于预测未来的...
- 支持多种NLP任务:提供针对不同NLP任务的模型和数据处理工具,可以轻松应对各种文本处理需求。 - 可扩展性:支持自定义模型和数据处理流程,方便用户进行二次开发和集成。 - 高性能:在模型训练和推理过程中,EasyNLP 优化了计算效率,支持多GPU...
关于规范化的一件重要事情是函数的顺序很重要。 我们可以说归一化是NLP预处理管道中的管道。 如果我们不谨慎，则可能删除对以后的步骤很重要的信息（例如在定形之前删除停用词）。我们甚至可以将这些步骤分为两个连续的组：“标记前步骤”（用于修改句子结构的步骤）和“标记后步骤”（仅用于修改单个标记的步骤），...
Brown语料库的发布为基于统计的自然语言处理提供了丰富的数据资源,这标志着数据驱动方法在NLP中的崭露头角。 这一时代的三大范式虽然有所不同,但都有着共同的目标:提升计算机对自然语言的理解和生成能力。在这一时代,研究人员开始集成多种方法和技术,以应对自然语言处理中的各种复杂问题。这不仅加深了我们对自然语言...