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NLP与词法分析结合jieba及命名实体识别的关键词提取技术-NLP课件PPT和代码

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简介：
本课件深入讲解将自然语言处理（NLP）技术与词法分析相结合的方法，重点介绍使用jieba进行中文分词以及通过命名实体识别来提取关键词的技术，并提供相关代码供学习实践。 这份NLP相关资源集合涵盖了词法分析、中文分词工具jieba的应用、命名实体识别技术以及关键词提取方法等内容，并配以PPT课件和实际代码示例。这套资源适用于学习和实践自然语言处理（NLP）的人员，包括在校学生、科研人员及工业界开发工程师等。 通过这套资源，学习者能够掌握利用jieba进行高效分词和关键词抽取，以及识别文本中的命名实体如人名、地名、组织机构名等核心技术。适用场景广泛，比如文本挖掘、信息检索、舆情分析、智能问答系统构建等。旨在帮助使用者提升对中文文本数据的处理与理解能力，在各自的项目中实现更精准的自然语言处理任务。

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  • NLP与词法分析结合jieba及命名实体识别的关键词提取技术-NLP课件PPT和代码
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    本课件深入讲解将自然语言处理（NLP）技术与词法分析相结合的方法，重点介绍使用jieba进行中文分词以及通过命名实体识别来提取关键词的技术，并提供相关代码供学习实践。 这份NLP相关资源集合涵盖了词法分析、中文分词工具jieba的应用、命名实体识别技术以及关键词提取方法等内容，并配以PPT课件和实际代码示例。这套资源适用于学习和实践自然语言处理（NLP）的人员，包括在校学生、科研人员及工业界开发工程师等。 通过这套资源，学习者能够掌握利用jieba进行高效分词和关键词抽取，以及识别文本中的命名实体如人名、地名、组织机构名等核心技术。适用场景广泛，比如文本挖掘、信息检索、舆情分析、智能问答系统构建等。旨在帮助使用者提升对中文文本数据的处理与理解能力，在各自的项目中实现更精准的自然语言处理任务。
     
  • NLP：文本分类与关键词抽取
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    本课程聚焦自然语言处理中的文本分类和关键词提取技术，涵盖基础理论、算法模型及应用实践，旨在提升学员对文本自动化处理的理解与技能。 NLP文本分类与关键词提取是自然语言处理中的关键技术，能够帮助我们从大量的非结构化数据中提炼出有价值的信息。通过这些技术的应用，可以实现对文档内容的自动分析、归类以及摘要生成等功能，大大提高了信息检索和管理效率。此外，在社交媒体监控、情感分析等领域也有广泛的应用前景。
     
  • LAC：百度NLP工具包——分词、词性标注与命名实体识别等功能
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    LAC是百度研发的一款自然语言处理工具包，提供包括中文分词、词性标注及命名实体识别在内的多项功能，助力文本分析和理解。 LAC是百度自然语言处理团队开发的一种综合词法分析工具，它能够进行中文分词、词性标注以及专名识别等多种任务。该工具具备以下特点与优势： 1. **效果出色**：通过深度学习模型联合训练来完成包括分词、词性标注和专名识别在内的多项任务，并且单词索引的F1值超过0.91，词性标注的F1值超过0.94，专名识别的F1值则超过了0.85，在业界处于领先地位。 2. **性能卓越**：通过简化模型参数以及结合Paddle预测库进行优化后，LAC在CPU单线程环境下的处理速度达到了每秒可处理800个请求（QPS），这使得它在市场上具有显著的效率优势。 3. **高度定制化**：提供了一种简便且易于控制的操作机制，允许用户通过精确匹配个人字典的方式对模型进行调整和优化，以满足特定需求。 4. **使用便捷性**：支持一键安装流程，并为Python、Java及C++三种编程语言提供了调用接口与示例代码，便于快速集成到各类应用中。
     
  • NLP实体识别之机构词库.zip
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    本资源包提供了一套针对自然语言处理中实体识别任务优化的机构名称词库。旨在帮助开发者和研究者更准确地从文本数据中提取组织、公司等实体信息，适用于中文语境下的各类NLP应用项目。 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支之一，它致力于研究如何让计算机理解和处理人类的自然语言。在NLP中，实体识别（NER）是一项关键任务，其目的是从文本中提取出具有特定意义的实体信息，例如人名、地名和组织机构名称等。文件“NLP实体识别-机构词库.zip”提供了一个包含超过600万个组织机构名称的大规模词汇表，这对于进行训练或提高识别准确性非常有用。 实体识别通常包括以下几个步骤： 1. **预处理**：在开始实体识别之前，需要对文本数据执行清洗和标准化操作。这可能涉及去除标点符号、过滤掉停用词以及应用词干提取等技术。 2. **分词**：将连续的字符序列分割成有意义的语言单元，这是所有NLP任务的基础步骤。 3. **标注**：通过人工或自动方式对每个词汇进行实体类别标记。例如，“B-ORG”表示机构名的开始部分，“I-ORG”则代表该名称中的后续部分。 4. **模型训练**：利用已有的标签数据集（比如提供的机构词库）来训练机器学习或者深度学习算法，常见的包括HMM、CRF以及基于Transformer架构如BERT和RoBERTa等方法。 5. **评估性能**：通过准确率、召回率及F1分数等指标对模型进行评价。 6. **应用实践**：将经过充分训练的模型用于实际应用场景中，例如新闻报道分析、社交媒体监测或者搜索引擎优化等领域。 构建并维护一个高质量且全面覆盖各种机构名称的词库对于提高实体识别任务的效果至关重要。提供的“Company-Names-Corpus”文件可以作为重要的训练数据来源，帮助改进或调整现有算法以便更准确地捕捉到组织单位的相关信息。此外，该词汇表还可以用于执行实体链接操作，即在文本中确定特定机构与知识图谱中的具体条目之间的对应关系。 值得注意的是，在实际应用过程中可能需要结合不同领域的专业词库进行微调以进一步提升识别精度，并且由于随着时间推移新旧组织单位会不断出现或消失，因此定期更新词汇表显得尤为重要。
     
  • NLP中文命名实体识别实例.rar
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    本资源为一个实用的NLP项目案例，专注于使用机器学习技术进行中文文本中的命名实体识别。包含详细代码和注释，适合自然语言处理领域的初学者研究与实践。 经典论文《A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition》的实验实现包括了详细的文献综述、所使用的训练和测试数据集以及模型的具体细节。该研究深入探讨了深度学习技术在命名实体识别任务中的应用，为相关领域的研究人员提供了宝贵的参考信息。
     
  • Python结巴分词进行关键词提取与分析
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    本项目运用Python结巴分词工具对文本数据进行预处理，并抽取关键信息，旨在通过数据分析揭示文本核心内容。 本段落主要介绍了使用Python结合结巴分词进行关键词抽取分析的方法，觉得这非常有用，现在分享给大家作为参考。希望对大家有所帮助。
     
  • 利用jieba进行关键词提取
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    本教程详细介绍如何使用Python的jieba库进行中文文本处理和关键词提取，帮助用户快速掌握分词与TF-IDF、TextRank等方法的应用。 Python那些事——如何用Python抽取中文关键词。使用jieba进行操作的方法如下：
     
  • 基于 Java 的自然语言处理：中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、关键词提取、自动摘要及短语提取等功能实现。
    优质
    本项目采用Java技术，涵盖自然语言处理核心功能如中文分词、词性标注等，并实现了命名实体识别、依存句法分析、关键词与短语抽取以及文档自动摘要生成。 Java 实现的自然语言处理功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、新词发现、关键词短语提取、自动摘要以及文本分类聚类等，同时支持拼音转换及简繁体文字互转。