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NLP：自然语言处理——中文分词、打标签、文章匹配及相似度分析、机器学习

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简介：
本课程专注于自然语言处理技术在中文环境下的应用，涵盖分词、标注、文本匹配与相似度计算以及基于这些技术的机器学习方法。 nlp自然语言处理包括中文分词和打标签等功能，在extra_tags.py文件中的关键函数是extract_tags。通过help(jieba.analyse.extract_tags)可以查看该函数的提示信息，具体如下： - withWeight：表示是否返回每个关键词的权重。 - allowPOS：允许提取的词性类型，默认为空列表，即不进行限制；参见withFlag参数设置。 帮助文档中关于extract_tags方法的信息如下： ``` Help on method extract_tags in module jieba.analyse.tfidf: extract_tags(self, sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(), withFlag=False) method of jieba.analyse.tfidf.TFIDF instance ```

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  • NLP：自然语言处理——中文分词、打标签、文章匹配及相似度分析、机器学习
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    本课程专注于自然语言处理技术在中文环境下的应用，涵盖分词、标注、文本匹配与相似度计算以及基于这些技术的机器学习方法。 nlp自然语言处理包括中文分词和打标签等功能，在extra_tags.py文件中的关键函数是extract_tags。通过help(jieba.analyse.extract_tags)可以查看该函数的提示信息，具体如下： - withWeight：表示是否返回每个关键词的权重。 - allowPOS：允许提取的词性类型，默认为空列表，即不进行限制；参见withFlag参数设置。 帮助文档中关于extract_tags方法的信息如下： ``` Help on method extract_tags in module jieba.analyse.tfidf: extract_tags(self, sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(), withFlag=False) method of jieba.analyse.tfidf.TFIDF instance ```
     
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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。
     
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    本资源为中文分词词库整理项目，旨在优化自然语言处理中的分词环节。文件dict.txt是核心词库，用于提高分词准确性及效率。 自然语言处理相关的分词数据。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
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  • 中文自然语言处理中的中文分词训练资料
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    本资料聚焦于中文自然语言处理中关键环节——中文分词的训练，提供详尽的理论知识与实践技巧，助力研究者和开发者提升文本分析能力。 本次提供的中文汉语语料syj_trainCorpus_utf8.txt全网免费转载需要注明出处，该语料由作者通过爬取的短文本及网络上的数据处理、合并生成。整个语料大小为264M，包含1116903条数据，数据用空格隔开，可以用来训练分词模型。
     
  • Python自然语言处理学习笔记（三）——文本相似度计算及附件资源
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  • 《NLP自然语言处理中的深度学习与知识图谱》
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    本书深入探讨了自然语言处理领域中深度学习技术的应用及其与知识图谱结合的方法，旨在为读者提供理论与实践相结合的学习资源。 深度学习涵盖了多个领域，其中自然语言处理（NLP）是其主要分支之一，并且包含大量的知识内容。本知识图谱总结了NLP领域的大部分重要模型与算法，包括词向量模型、BERT、Transformer模型以及OpenAI的GPT系列模型等。通过该知识图谱可以对NLP有一个整体的印象，有助于快速入门并为进一步学习奠定基础。