读书笔记之六：中文自然语言处理的全流程解析-ITADN社区

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本书籍第六篇读书笔记专注于中文自然语言处理的全面解析，涵盖了从基础理论到实际应用的整个流程，旨在帮助读者深入理解并掌握相关技术。 1. 获取语料 2. 预处理 3. 特征工程 4. 特征选择 5. 模型训练

NLP-Tutorial: 自然语言处理学习笔记

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《NLP-Tutorial: 自然语言处理学习笔记》是一份系统介绍自然语言处理技术的学习资料，涵盖基础理论与实践应用，适合初学者快速入门。自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科领域，致力于研究如何使计算机具备理解、生成并模拟人类语言的能力，从而实现与人进行自然对话的目标。通过这项技术的应用，我们可以开发出机器翻译、问答系统、情感分析和文本摘要等多种工具和服务。随着深度学习的发展，人工神经网络及其他机器学习方法在NLP中取得了显著进展。未来的研究方向将涵盖更深层次的语义理解、更加流畅的对话交互能力以及跨语言处理与迁移学习技术的进步。

自然语言处理入门之HanLP

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《自然语言处理入门之HanLP》是一本介绍如何使用HanLP（哈工大开源的Java自然语言处理工具包）进行中文分词、词性标注及句法分析等任务的实用指南，适合初学者快速上手。自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，专注于研究如何使计算机能够理解、解析、生成以及操作人类的自然语言。在学习hanlp 自然语言处理入门的过程中，我们可以期待涵盖一系列从基础到进阶的NLP概念和技术。 Python 是 NLP 领域中最常用的编程语言之一，因其简洁易读的语法和丰富的库支持而备受青睐。掌握 Python 编程基础对于学习 NLP 至关重要，它将成为你实现各种 NLP 任务的重要工具。接下来是一系列PPTX文件代表了课程的不同章节，通过这些章节可以了解NLP的基本构成： 1. 第01章：通常会介绍NLP的背景和历史，并讨论其应用领域如机器翻译、情感分析及问答系统等。同时还会讲解一些基础概念，例如词法分析、句法分析以及语义分析。 2. 第02章：可能涉及文本预处理步骤，这是所有 NLP 任务的基础工作，包括分词、去除停用词、词干提取和词形还原等内容。 3. 第04章：将涵盖词汇表构建及TF-IDF（词频-逆文档频率）等方法的介绍，这些都是用来进行文本特征提取的重要手段。 4. 第05章：可能讨论在NLP中至关重要的任务——词性标注与命名实体识别。这两个步骤用于确定句子中的词语类型和具体实体信息。 5. 第06章：涉及句法分析技术如依赖树及constituency 分析，这些方法有助于理解句子的结构组成。 6. 第08章：讲解情感分析的方法和技术，通过解析文本情绪来评估人们对于产品、服务或话题的态度倾向。 7. 第10章：介绍语义角色标注的概念和应用，帮助理解句子中的事件及其参与者信息，并为问答系统及信息抽取提供支持。 8. 第11章：探索篇章分析技术如指代消解与连贯性理解，这对于处理多句文本的理解和生成尤为重要。 9. 第13章：总结前面章节的内容并引入一些高级主题，例如深度学习在NLP中的应用情况（如RNN、LSTM以及BERT等模型）。通过这个入门教程的学习者可以全面掌握 NLP 的基础知识，并为更深入的研究或实践奠定坚实的基础。实际中，NLP 技术能够解决众多现实问题，比如自动文本摘要的生成、聊天机器人的开发及智能客服系统的优化等等，在人工智能领域发挥着关键的作用。

中文分词的自然语言处理程序

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本项目是一款旨在实现高效准确中文文本处理的自然语言处理程序，专注于中文分词技术的研究与应用。自然语言处理是计算机科学领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解和生成人类的自然语言，例如中文和英文。在这一研究方向上，中文分词是一个基础且关键的任务，其目的是将连续的汉字序列划分为具有独立语义的词汇单元。这是进行诸如情感分析、机器翻译、文本分类等更高级别的自然语言处理任务的基础。由于中文没有明显的单词边界（不像英语使用空格来区分单词），如何准确地识别和划分词语成为了一项技术挑战。目前，解决这一问题的方法主要有基于规则的方法、基于统计的方法以及两种方法的结合。 1. 基于规则的分词法：这种方法依赖预先定义好的词汇表和语法规则来进行处理。词汇表通常包含了大量常用词汇，而规则用于处理未登录词（即不在词汇表中的新词或专有名词）。例如，正向最大匹配算法（FMM）与逆向最大匹配算法（RMM）是常见的基于规则的方法，它们根据已知的最大长度来搜索可能的词语组合。 2. 基于统计的分词法：这种方法依赖大规模语料库进行学习，并通过概率模型预测最有可能出现的分词结果。经典的统计分词方法包括隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF），近年来，基于深度学习的方法如双向循环神经网络（BiLSTM）、Transformer等也取得了显著的进步。 3. 结合规则与统计的方法：在实际应用中，通常会结合两种方法的优点。这种方法利用规则处理常见情况，并使用统计模型来应对复杂和未知的情况，以提高整体的分词准确性。在北京邮电大学计算机学院的研究工作中，可能会深入探讨并改进上述各种分词技术。可能包括相关代码实现、实验数据及模型训练与测试的结果等内容。对于学习者而言，这为深入了解和实践中文分词算法提供了宝贵的机会，并有助于理解自然语言处理的基本原理和技术细节。在实际应用中，中文分词技术被广泛应用于搜索引擎优化、聊天机器人开发、新闻摘要生成以及社交媒体分析等领域。随着大数据及人工智能的发展，对高效准确的中文分词的需求日益增长，例如有效应对网络新词汇、多音字和歧义等问题。因此，研究并改进中文分词程序对于提升自然语言处理系统的整体性能至关重要。

自然语言处理笔记：基于预训练模型的方法

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本笔记聚焦于自然语言处理中基于预训练模型的技术，深入探讨了Transformer架构及其变体的应用，总结了最新的研究进展和实践经验。哈工大的那本书很好。可以在我博客上查阅相关信息：https://zenmoore.github.io 去掉链接后的版本：哈工大的那本书很好。相关内容在我的博客里有详细介绍。

中文分词之地理名词库（自然语言处理NLP）.zip

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本资源为“中文分词之地理名词库”，专为自然语言处理(NLP)领域设计。该库包含大量中国地名及其相关词汇，有效提升文本分析中地理位置识别的准确性与效率。自然语言处理NLP中的中文分词技术会用到地名词库。

Go语言中国社区读书笔记

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《Go语言中国社区读书笔记》汇集了国内开发者在学习和实践中总结的心得与经验，旨在帮助读者深入理解Go语言的核心特性和最佳实践。 ### Go语言基础知识与核心概念 #### Go语言起源与项目背景 - **起源**: 由Google公司的Robert Griesemer、Rob Pike及Ken Thompson三位工程师在2007年开始设计，并于2009年正式发布。 - **目标**: 解决现代软件开发中的常见问题，如构建效率低和并发编程复杂等。 #### 本书组织结构 - **结构概述**: 分为多个章节，每个章节深入探讨Go语言的不同方面。 - **内容覆盖**: 包括语言的基础知识、高级特性以及并发编程等内容。 #### 入门篇 - **Hello, World程序**: 帮助读者快速上手，介绍如何编写第一个Go程序。 - **命令行参数**: 讲解了如何处理命令行输入，这对于创建命令行工具非常有用。 - **查找重复行**: 展示了一个简单的例子，展示了如何通过文本段落件找出重复的行。 - **GIF动画**: 介绍了使用Go语言生成动态图像的方法，例如GIF动画。 - **获取URL**: 教授了如何使用Go访问网络资源。 - **并发获取多个URL**: 进一步探讨了利用Go的并发特性同时访问多个网络资源的方法。 - **Web服务**: 探讨了如何使用Go构建基本的Web服务。 - **本章要点总结**: 概述了本章所学的关键知识点。 #### 程序结构与基本元素 - **命名规则**: 包括标识符的命名约定及其重要性。 - **声明**: 解释了如何声明变量、常量等。 - **变量**: 详细介绍了变量的声明、初始化及作用域。 - **赋值**: 涵盖不同的赋值操作符以及其用法。 - **类型**: 探讨Go语言中的各种数据类型，包括基本类型和复合类型。 - **包和文件**: 讲解了如何组织代码成不同的包，并导入其他包。 - **作用域**: 说明不同变量的作用范围，帮助理解程序中变量的可见性。 #### 基础数据类型 - **整型**: 如`int`, `int8`等，适用于表示整数值。 - **浮点数**: 包括`float32`和`float64`，用于表示小数值。 - **复数**: `complex64`和`complex128`用于数学计算中的复数表示。 - **布尔型**: `bool`, 只有两个可能的值：true 和 false. - **字符串**: 介绍了如何使用字符串类型进行文本处理。 #### 复合数据类型 - **数组**: 固定大小的数据集合，适用于存储同类型的元素。 - **切片**: 动态大小的数据结构，提供了更灵活的操作方式。 - **字典**: 键值对集合，用于存储非顺序数据。 - **结构体**: 用户自定义的数据类型，可以包含不同类型的数据成员。 - **JSON处理**: 解释了如何使用Go标准库中的`encoding/json`包来解析和生成JSON数据。 - **文本和HTML模板**: 讲解了如何利用模板生成动态文本或HTML页面。 #### 函数与方法 - **函数声明**: 如何定义函数以及其语法结构。 - **多返回值**: 支持函数返回多个结果，增强了函数的灵活性。 - **错误处理**: 介绍了正确地处理程序中的错误的方法。 - **函数值**: 函数可以作为变量使用，并且也可以作为参数传递给其他函数。 - **匿名函数**: 即没有名称的函数，在需要时即时定义即可。 - **递归**: 函数可以通过调用自身解决问题，特别适用于树形结构的数据处理。 - **方法**: 与特定类型相关的函数，类似于面向对象语言中的方法。 - **基于指针的方法**: 如何为指针类型定义方法。 - **通过嵌入结构体来扩展类型**: 展示了如何通过嵌入其他结构体的方式扩展当前结构体的功能。 - **方法值和方法表达式**: 详细解释了如何使用方法值和方法表达式。 #### 接口 - **接口是合约**: 解释接口的概念及其作用。 - **接口类型**: 接口类型定义了一组方法签名。 - **实现接口的条件**: 只要有类型的全部实现了接口定义的所有方法，那么这个类型就被认为实现了该接口。 - **示例**: 通过具体的示例来说明如何使用和理解接口。 #### Goroutines和Channels - **Goroutines**: 是轻量级线程，可以轻松创建数千甚至数百万个goroutine。 - **Channels**: 用于goroutine之间的通信，提供安全的数据交换机制。 - **并行的循环**: 展示了如何利用goroutine和channel实现并行处理任务。 - **基于select的多路复用

自然语言处理中的六个写词人标注数据

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本文探讨了在自然语言处理领域中创建高质量写词人标注数据的重要性，并介绍了六种不同的标注方法。通过这些技术，我们能够更有效地训练机器学习模型来理解人类的语言习惯和表达方式，从而提升文本生成、情感分析等应用的效果。 6个词作者[林夕, 方文山, 黄霑, 罗大佑, 李宗盛, 黄伟文]的歌词标注数据，用于进行歌词风格分类。

BERT-base中文模型-自然语言处理

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本项目介绍并实现了一种基于BERT-base预训练模型的中文自然语言处理方法，适用于文本分类、情感分析等多种任务。 BERT（双向编码器表示来自变换器）是一种预训练语言模型，旨在为自然语言处理任务提供高质量的特征表示。bert-base-chinese 是 BERT 模型的一种变体，在中文语料库上进行过预训练，以便更好地理解和处理中文文本。它适用于自然语言处理工程师、数据科学家、机器学习研究者以及对中文文本处理感兴趣的开发者。该模型可用于各种中文自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别和关系抽取等。其主要目标是帮助开发者更准确地理解和处理中文文本，并提高自然语言处理任务的性能。bert-base-chinese 模型已经过预训练，可以直接应用于各种中文自然语言处理任务，在实际应用中可以根据具体需求进行微调以获得更好的效果。

Python中文自然语言处理中的停用词

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本篇文章主要介绍在使用Python进行中文自然语言处理时，如何有效地识别和利用停用词来优化文本分析过程。在进行Python自然语言处理的中文文本分析时，通常会使用大约2000个停用词来过滤无意义词汇。这些停用词一般以txt格式保存，并且可以转换为csv格式以便进一步处理。

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读书笔记之六：中文自然语言处理的全流程解析

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