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南京邮电大学自然语言处理实验一

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简介:
本实验为南京邮电大学自然语言处理课程的一部分,旨在通过实践操作让学生深入了解并掌握文本预处理、词嵌入及基础模型训练等关键技术。 ### 南邮自然语言处理实验一知识点解析 #### 一、实验背景与目的 本次实验是南京邮电大学自然语言处理课程的一部分,旨在通过实践操作加深学生对自然语言处理技术的理解及应用。主要聚焦于词典分词和二元语法分词两个核心任务。 1. **词典分词**:基于查找字典的方法进行中文文本的切分。 2. **二元语法分词**:利用二元文法规则进行文本切分,是统计语言模型的应用实例。 #### 二、实验环境配置 - **硬件需求**: 微型计算机 - **软件要求**: Windows操作系统, Python 3.7 或者 3.8 - **工具包**: HanLP, 高性能的JavaNative中文处理库,支持词性标注和命名实体识别等功能。 #### 三、实验内容详解 ##### 使用HanLP进行分词 **步骤1:** 在命令行中输入`hanlp segment`后回车以查看分词结果。例如: - 输入:“商品和服务” - 输出:“商品n, 和cc, 服务vn” - 输入:“当下雨天地面积水分外严重” - 输出:“当p, 下雨天n, 地面n, 积水n, 分外d, 严重a” **步骤2:** 若仅需分词结果而不含词性标注,使用`--no-tag`参数。例如: ``` hanlp segment --no-tag ``` **步骤3:** 通过文件输入输出进行分词处理。例如,对文本段落件 `input1.txt` 进行分词并将结果保存至 `output1.txt` 中: ``` hanlp segment < input1.txt > output1.txt -a crf ``` 示例输出: ``` 春分t 最d 具vg 灵性n 的ude1 美b ,w 是vshi 千m 色ng 万m 彩ng 在p 此时r 终于d 迎来v 了ule 盛开v 的ude1 时节n 。w 曾经d 在p 冬日n 寒冷a 中f 蛰伏v 的ude1 土地n ,w 走过v 立春t ,w 走过v 雨水n ,w 走过v 惊蛰t ,w 已经d 完全ad 苏醒vi 。w 春风n 千m 里f ,w 吹开nz 百花n ,w 大江南北n 暖意n 融融z ,w 既c 自外而内l 熏染v 着uzhe 人们n 的ude1 心灵n ,w 又d 自p 内向a 外f ,w 由p 心n 而cc 发v ,w 欢快a 的ude1 灵魂n 在p 满园春色n 里f 自由a 地ude2 徜徉vi 。w ``` ##### 句法分析 使用`hanlp parse`指令进行句法分析,以深入理解句子的结构和成分之间的关系。例如: 对句子“徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标”进行句法分析: ``` hanlp parse <<< 徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。 ``` 输出结果: ``` 1 徐先生 徐先生 nhnr_4 主谓关系__ 2 还 还 dd_4 状中结构__ 3 具体 具体 aad_4 状中结构__ 4 帮助 帮助 vv_0 核心关系__ 5 他 他 rr_4 兼语__ 6 确定 确定 vv_4 动宾关系__ 7 了 了 uu_6 右附加关系__ 8 把 把 pp_15 状中结构__ 9 画 画 vv_8 介宾关系__ 10 雄鹰 雄鹰 nn_9 动宾关系__ 11 、 、 wp w_12 标点符号__ 12 松鼠 松鼠 nn_10 并列关系__ 13 和 和 cc_14 左附加关系__ 14 麻雀 麻雀 nn_10 并列关系__ 15 作为 作为 vv_6 动宾关系__ 16 主攻 主攻 vvn_17 定中关系__ 17 目标 目标 nn_15 动宾

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    本实验为南京邮电大学自然语言处理课程的一部分,旨在通过实践操作让学生深入了解并掌握文本预处理、词嵌入及基础模型训练等关键技术。 ### 南邮自然语言处理实验一知识点解析 #### 一、实验背景与目的 本次实验是南京邮电大学自然语言处理课程的一部分,旨在通过实践操作加深学生对自然语言处理技术的理解及应用。主要聚焦于词典分词和二元语法分词两个核心任务。 1. **词典分词**:基于查找字典的方法进行中文文本的切分。 2. **二元语法分词**:利用二元文法规则进行文本切分,是统计语言模型的应用实例。 #### 二、实验环境配置 - **硬件需求**: 微型计算机 - **软件要求**: Windows操作系统, Python 3.7 或者 3.8 - **工具包**: HanLP, 高性能的JavaNative中文处理库,支持词性标注和命名实体识别等功能。 #### 三、实验内容详解 ##### 使用HanLP进行分词 **步骤1:** 在命令行中输入`hanlp segment`后回车以查看分词结果。例如: - 输入:“商品和服务” - 输出:“商品n, 和cc, 服务vn” - 输入:“当下雨天地面积水分外严重” - 输出:“当p, 下雨天n, 地面n, 积水n, 分外d, 严重a” **步骤2:** 若仅需分词结果而不含词性标注,使用`--no-tag`参数。例如: ``` hanlp segment --no-tag ``` **步骤3:** 通过文件输入输出进行分词处理。例如,对文本段落件 `input1.txt` 进行分词并将结果保存至 `output1.txt` 中: ``` hanlp segment < input1.txt > output1.txt -a crf ``` 示例输出: ``` 春分t 最d 具vg 灵性n 的ude1 美b ,w 是vshi 千m 色ng 万m 彩ng 在p 此时r 终于d 迎来v 了ule 盛开v 的ude1 时节n 。w 曾经d 在p 冬日n 寒冷a 中f 蛰伏v 的ude1 土地n ,w 走过v 立春t ,w 走过v 雨水n ,w 走过v 惊蛰t ,w 已经d 完全ad 苏醒vi 。w 春风n 千m 里f ,w 吹开nz 百花n ,w 大江南北n 暖意n 融融z ,w 既c 自外而内l 熏染v 着uzhe 人们n 的ude1 心灵n ,w 又d 自p 内向a 外f ,w 由p 心n 而cc 发v ,w 欢快a 的ude1 灵魂n 在p 满园春色n 里f 自由a 地ude2 徜徉vi 。w ``` ##### 句法分析 使用`hanlp parse`指令进行句法分析,以深入理解句子的结构和成分之间的关系。例如: 对句子“徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标”进行句法分析: ``` hanlp parse <<< 徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。 ``` 输出结果: ``` 1 徐先生 徐先生 nhnr_4 主谓关系__ 2 还 还 dd_4 状中结构__ 3 具体 具体 aad_4 状中结构__ 4 帮助 帮助 vv_0 核心关系__ 5 他 他 rr_4 兼语__ 6 确定 确定 vv_4 动宾关系__ 7 了 了 uu_6 右附加关系__ 8 把 把 pp_15 状中结构__ 9 画 画 vv_8 介宾关系__ 10 雄鹰 雄鹰 nn_9 动宾关系__ 11 、 、 wp w_12 标点符号__ 12 松鼠 松鼠 nn_10 并列关系__ 13 和 和 cc_14 左附加关系__ 14 麻雀 麻雀 nn_10 并列关系__ 15 作为 作为 vv_6 动宾关系__ 16 主攻 主攻 vvn_17 定中关系__ 17 目标 目标 nn_15 动宾
  • 二修订版
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    《南邮自然语言处理实验二修订版》是对南京邮电大学自然语言处理课程中的第二组实验内容进行优化和更新后的版本。该文档详细记录了实验目标、操作步骤以及所需的技术工具,旨在提升学生的实践能力和理论知识应用水平。 ### 南京邮电大学自然语言处理实验二:分词技术深入探究 #### 实验概述 本次实验的主要目的是深入理解并实现三种不同的分词方法:隐马尔科夫模型(HMM)、感知机模型和条件随机场(CRF)。通过这些方法的应用与实践,旨在加深学生对自然语言处理(NLP)领域中的文本分词技术的理解。 #### 实验目的与要求 - **掌握隐马尔科夫模型分词**:了解HMM的基本原理及其在中文分词中的应用。 - **掌握感知机模型分词**:学习感知机模型的基本理论,并实现其在中文分词中的应用。 - **掌握条件随机场分词**:熟悉CRF的理论基础,以及如何利用CRF进行中文分词。 #### 实验环境 - **硬件**:微型计算机 - **软件**: - 操作系统:Windows - Python版本:3.7 或 3.8 #### 实验原理及内容详解 ##### 1. 隐马尔科夫模型分词 隐马尔科夫模型(HMM)是一种统计模型,常用于处理序列标注问题,在自然语言处理领域有着广泛的应用。HMM的基本思想是将序列中的每个元素视为一个观测值,而隐藏状态则表示元素的真实类别。对于中文分词任务,可以将汉字视为观测值,将词语边界作为隐藏状态。 **实验步骤**: 1. **加载数据**:使用Python的`pyhanlp`库来加载MSR数据集。 2. **模型训练**:根据训练数据集构建HMM模型。 3. **分词测试**:利用训练好的模型对测试数据集进行分词处理,并计算F1分数以评估模型性能。 **代码示例**: ```python from pyhanlp import * # 导入必要的类 import zipfile import os class FirstOrderHiddenMarkovModel: pass # 假设这是HMM库中的一个类 class SecondOrderHiddenMarkovModel: pass # 假设这是另一个相关类 class HMMSegmenter: def train(self, corpus): pass # 训练模型的函数 def toSegment(self): return self def evaluate(segment): result = CWSEvaluator.evaluate(segment) # 使用评估库进行分词效果评价 print(result) # 主程序 if __name__ == __main__: sighan05 = ensure_data(icwb2-data) # 假设这是加载数据的函数 ``` ##### 2. 感知机模型分词 感知机模型是一种线性分类器,它可以用来解决二分类问题。在中文分词任务中,可以将每个汉字视为特征向量的一部分,通过对特征向量进行分类来判断该位置是否为词的边界。 **实验步骤**: 1. **特征提取**:定义特征提取函数,如前后汉字、偏旁部首等。 2. **模型训练**:使用感知机算法对特征进行训练。 3. **分词预测**:基于训练好的感知机模型对测试数据进行分词预测。 ##### 3. 条件随机场分词 条件随机场(CRF)是一种概率模型,用于标注或解析序列数据。在中文分词中,CRF可以通过学习上下文之间的依赖关系来提高分词准确性。 **实验步骤**: 1. **特征设计**:设计特征函数,包括局部特征和全局特征。 2. **模型训练**:使用训练数据集训练CRF模型。 3. **分词测试**:利用训练好的模型对测试数据进行分词。 #### 总结 通过本次实验,学生能够深入了解不同分词方法的原理及其在实际应用中的表现。隐马尔科夫模型、感知机模型和条件随机场都是当前自然语言处理领域中重要的分词技术,掌握这些技术对于从事相关研究和开发工作具有重要意义。此外,通过亲手编写代码并分析结果,学生还可以提升编程能力和数据分析能力。
  • 三修订版
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    《南邮自然语言处理实验三修订版》是对南京邮电大学自然语言处理课程中第三个实验内容的更新与完善版本,包含了最新的研究进展和技术应用。 ### 南邮自然语言处理实验三知识点解析 #### 一、实验概述 南京邮电大学的这份实验报告针对的是自然语言处理(NLP)领域的三项基本任务:词性标注(Part-of-Speech Tagging, POS)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)以及信息抽取(Information Extraction)。这些技术在文本挖掘、机器翻译、问答系统等领域有着广泛的应用。 #### 二、实验目的 1. **词性标注**:掌握如何对文本中的词语进行词性标注。 2. **命名实体识别**:学会识别文本中的特定实体,如人名、地名等。 3. **信息抽取**:理解如何从非结构化或半结构化的文本中提取结构化信息。 #### 三、实验环境 - **硬件**: 微型计算机 - **软件**: Windows操作系统、Python3.7或3.8 #### 四、实验原理与内容 本节将详细介绍实验中涉及到的主要知识点。 ##### 1. 词性标注 词性标注是自然语言处理中的基础任务之一,其目标是对句子中的每个词赋予一个表示其语法功能的标记。 - **基于隐马模型的词性标注** - **隐马尔可夫模型**(Hidden Markov Model, HMM)是一种统计模型,常用于序列标注问题,如语音识别、手写识别、生物信息学中的序列分析等。 - 在词性标注中,HMM假设当前词的词性仅依赖于前一个词的词性,这被称为一阶HMM;而二阶HMM则考虑前两个词的词性。 - **代码示例**: ```python from pyhanlp import * from test07 import ensure_data HMMPOSTagger = JClass(com.hankcs.hanlp.model.hmm.HMMPOSTagger) AbstractLexicalAnalyzer = JClass(com.hankcs.hanlp.tokenizer.lexical.AbstractLexicalAnalyzer) PerceptronSegmenter = JClass(com.hankcs.hanlp.model.perceptron.PerceptronSegmenter) FirstOrderHiddenMarkovModel = JClass(com.hankcs.hanlp.model.hmm.FirstOrderHiddenMarkovModel) SecondOrderHiddenMarkovModel = JClass(com.hankcs.hanlp.model.hmm.SecondOrderHiddenMarkovModel) def train_hmm_pos(corpus, model): tagger = HMMPOSTagger(model) # 创建词性标注器 tagger.train(corpus) # 训练 analyzer = AbstractLexicalAnalyzer(PerceptronSegmenter(), tagger) # 构造词法分析器 text = 新华社北京 5 月 29 日电(记者严赋憬、杨淑君)记者从国家林草局获悉,在有关部门和京沪两地各方的高度重视和共同努力下,大熊猫“丫丫”顺利通过隔离检疫,乘坐包机平安抵达北京,于 5 月 29 日 0 时 43 分回到北京动物园大熊猫馆。目前,“丫丫”健康状况稳定。 print(analyzer.analyze(text)) # 分词+词性标注 return tagger train_hmm_pos(训练语料, 模型路径) ``` **结果**:新华nt 社v 北京v 5 月v 29 日v 电v (v 记者v 严赋憬v 、v 杨淑君v )v 记者v 从v 国家n 林草局n 获悉vn ,c 在p 相关n 部门n 和c 北京ns 上海ns 各方f 的u 高度重视 - **分析解读**: - `nt` 表示地名; - `v` 表示动词; - 其他标记根据上下文可以推断出来。 ##### 2. 命名实体识别 命名实体识别旨在从文本中识别出具有特定意义的实体,如人名、地名、组织机构名等,并将其分类。 - **命名实体的类别**: - 人名(Person) - 地名(Location) - 组织机构名(Organization) - **技术实现**:使用训练好的模型对文本进行识别。 - **应用场景**: - 新闻报道分析 - 社交媒体监控 - 情感分析 ##### 3. 信息抽取 信息抽取是从文本中自动抽取结构化信息的过程,它可以帮助我们快速了解文本的关键信息。 - **信息抽取的步骤**: 1. 文本预处理:分词、词性标注、命名实体识别等。 2. 特征提取:基于规则的方法、基于机器学习的方法等。
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    本实验旨在通过实践探索自然语言处理的核心技术与应用,包括文本分析、情感识别及机器翻译等,提升学生在实际场景中的问题解决能力。 实现了一个中文分词系统;开发了一个简单的宋词生成系统;还包括一个简单网页界面。
  • 图集
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    《南京邮电大学大一数学实验图集》是一本汇集了南京邮电大学新生在数学实验课程中创作的作品集,展示了学生通过实践探索数学理论的应用与美感。 南京邮电大学大一数学实验图集,包含所有实验周要求绘制的图像。
  • 数据存储与管
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    本实验为南京邮电大学开设的大数据课程之一,专注于教授学生大数据存储和管理技术,旨在培养学生的实际操作能力和解决复杂问题的能力。通过理论学习与实践相结合的方式,使学生掌握先进的数据库管理和优化策略,为未来从事相关领域的工作打下坚实的基础。 ### 南邮大数据存储与管理实验一:Redis的安装与应用 #### 实验背景与目的 随着大数据时代的到来,高效的数据存储与管理技术变得尤为重要。Redis作为一种开源的内存数据结构存储系统,在处理高速缓存、消息队列以及复杂的键值存储方面表现出色,成为众多应用场景下的首选解决方案之一。本次实验旨在通过实际操作,加深学生对Redis的理解,并掌握其基本安装与应用方法。 #### 实验目标 1. **安装与配置**:学会在Ubuntu环境下安装与配置Redis的单机和集群环境。 2. **实战应用**:利用Redis构建一个简单的文章投票网站后端服务,提高实践能力。 #### 实验环境配置 - **硬件**:微型计算机 - **操作系统**:Ubuntu 16.04 - **开发工具**:PyCharm、Another Redis Desktop Manager - **数据库**:Redis #### 实验步骤详解 ##### 一、Redis单机环境安装 1. **准备工作**:确保已安装`lsb-release`, `curl`和`gpg`等依赖库。 ```bash sudo apt install lsb-release curl gpg ``` 2. **添加Redis官方公钥**: ```bash curl -fsSL https://packages.redis.io/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/redis-archive-keyring.gpg ``` 3. **配置APT源**: ```bash echo deb [signed-by=/usr/share/keyrings/redis-archive-keyring.gpg] http://packages.redis.io/deb $(lsb_release -cs) main | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/redis.list ``` 4. **更新APT索引并安装Redis**: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install redis ``` 5. **启动Redis服务**: ```bash /etc/init.d/redis-server start ``` 6. **使用超级用户权限进行后续操作**: ```bash sudo -i ``` 7. **修改Redis配置文件**: ```bash vim /etc/redis/redis.conf ``` 8. **重启Redis服务**: ```bash /etc/init.d/redis-server restart ``` 9. **获取虚拟机IP地址**: ```bash ifconfig ``` 10. **连接Redis**:通过Another Redis Desktop Manager等客户端软件连接Redis服务器。 ##### 二、Redis集群搭建 1. **创建集群目录**: ```bash mkdir /opt/rediscluster/ mkdir /opt/rediscluster/log/ ``` 2. **复制Redis配置文件**: ```bash cp /etc/redis/redis.conf /opt/rediscluster/ ``` 3. **创建Master节点配置文件**(以`redis-6379.conf`为例): ```bash touch redis-6379.conf vi redis-6379.conf ``` 4. **配置Master节点**:填写必要的配置项,如监听端口、数据存储路径等。 - **监听端口**:6379 - **数据存储路径**:/var/lib/redis/6379/ - **日志文件路径**:/opt/rediscluster/log/redis_6379.log - **集群配置**: ``` cluster-enabled yes ``` 5. 重复步骤三和四,创建其他Master和Slave节点的配置文件。 6. **启动各节点**: ```bash /usr/bin/redis-server /opt/rediscluster/redis-6379.conf /usr/bin/redis-server /opt/rediscluster/redis-6380.conf ... ``` 7. **查看节点状态**: ```bash ps -ef | grep redis ``` 8. **创建集群**: ```bash /usr/bin/redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 127.0.0.1:6379 127.0.0.1:6380 127.0.0.1:6381 127.0.0.1:6389 127.0.0.1:6390 127.0.0.1:6391 ``` 9. **检查集群信息**: ```bash redis-cli cluster nodes ``` 10. **查看集群状态**: ```bash cluster info ``` ##### 三、基于Redis构建简单文章投票网站后端 1. **安装`rediscluster`库**: ```bash pip install rediscluster ``` 2. **设计数据模型**:使用Redis的`String`类型存储文章ID及其对应的投票数量,使用
  • (NLP)作业报告
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    本报告为自然语言处理课程的大作业实验总结,涵盖文本处理、情感分析和机器翻译等关键任务,并探讨了当前NLP技术面临的挑战与未来发展方向。 自然语言处理(NLP)旨在实现人机间的自然交流,包括理解和生成自然语言文本与对话。这一任务之所以复杂,在于文本及对话在各个层次上广泛存在的歧义性或多义性。 一个中文文档从字面上看是由汉字和标点符号构成的字符串。这些字符可以组成词、短语以及句子,并进一步形成段落、章节乃至整篇文章。无论是在单个层级(如字、词等)还是不同层级之间,都可能存在多种解释方式的现象——同样的文本在不同的上下文中可能具有完全不同的含义。 通常情况下,在具体场景或背景的引导下,大多数歧义是可以解决的。因此我们能够正常理解并使用自然语言进行交流。然而另一方面,消除这些歧义需要大量的知识和推理工作。如何有效地收集、整理以及存储这些信息,并利用它们来减少歧义,是极具挑战性的任务。
  • 高频
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    《北京邮电大学高频实验(一)》是针对电子工程和通信专业学生设计的基础课程实验教材,旨在通过高频电路的实际操作加深学生对理论知识的理解与应用。 本段落讨论了单调谐回路谐振放大器的幅频特性,并通过实验数据表格展示了不同频率下输出电压幅值的变化情况。当频率为88MHz时,输出电压幅值为607mv;而在频率为99MHz(原文可能有误,应该是“在频率为99MHz”而非“在频率为899MHz”,可能是输入错误)和10.41GHz时,对应的输出电压幅值分别为3931mv和12064mv。这项实验是在北京邮电大学高频实验一中进行的。
  • DSP数字信号 报告
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    本报告为《DSP数字信号处理》课程的第一份实验报告,基于北京邮电大学的教学要求编写。内容涵盖了基础理论知识与实践操作经验分享。 实验一:数字信号的产生和基本运算 1. 常用数字信号序列的生成。 2. 数字信号的基本运算。