Advertisement

自然语言处理中的语料库、标注集及符号说明

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文章介绍了在自然语言处理领域中常用的语料库和标注集，并对相关符号进行了详细说明。 我花费了大量时间搜集了一个自然语言处理语料库的标注集，其中包括词性标注、命名实体识别BIO标签以及中文组块分析chunk标记。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 自然语言处理中的语料库、标注集及符号说明
    优质
    本文章介绍了在自然语言处理领域中常用的语料库和标注集，并对相关符号进行了详细说明。 我花费了大量时间搜集了一个自然语言处理语料库的标注集，其中包括词性标注、命名实体识别BIO标签以及中文组块分析chunk标记。
     
  • Python中文自然语言处理的语料数据集
    优质
    本项目提供丰富的Python中文自然语言处理所需的数据集，涵盖文本分类、情感分析等多个领域，助力研究与开发工作。 我们致力于收集、整理并发布中文自然语言处理的语料和数据集，并与有志之士共同推动该领域的发展。
     
  • 中文自然语言处理中的文本分类语料库
    优质
    本中文文本分类语料库为研究者提供大量标注数据，涵盖多个主题类别，旨在促进中文自然语言处理领域内的机器学习和信息检索技术的发展与应用。 中文自然语言处理文本分类语料包含15个类别：财经、电竞、房产、国际、教育、军事、科技、旅游、民生、农业、汽车、体育、文化、娱乐以及证券。
     
  • 中文自然语言处理中的文本分类语料库
    优质
    本中文文本分类语料库涵盖了广泛的主题和领域，旨在支持研究者进行高效准确的中文自然语言处理任务，促进机器学习算法在中文环境下的应用与发展。 中文自然语言处理文本分类语料包含15个类别：财经、电竞、房产、国际、教育、军事、科技、旅游、民生、农业、汽车、体育、文化、娱乐和证券。
     
  • 自然语言处理资料.zip
    优质
    本资料集包含了自然语言处理领域的核心概念、算法和技术详解，适用于初学者和进阶学习者，帮助读者掌握文本分析与理解的关键技能。 自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，致力于研究如何让计算机理解和生成人类的自然语言。在“自然语言处理.zip”这个压缩包中，重点介绍了一种名为word2vec的模型，这是一种用于学习词向量的重要工具，在多个NLP任务中展现出卓越性能。Word2vec由Tomas Mikolov等人于2013年提出，并基于深度学习技术开发而成。它包括两种主要模型：Continuous Bag of Words (CBOW) 和 Skip-gram。 在CBOW模型中，算法通过预测目标词来利用上下文词汇；而在Skip-gram模型里，则是根据一个给定的单词去推断其周围的词语。这两种方法的核心在于构建神经网络结构以学习每个单词在高维度空间中的分布式表示形式——即所谓的“词向量”。这些词向量能够捕捉到词汇间的语义和语法联系，比如：“国王”-“男人”+“女人”≈“女王”，这表明了预训练的word2vec模型可以揭示出这种线性关系。因此，word2vec在诸如词性标注、命名实体识别、情感分析以及机器翻译等NLP任务中表现出色。 压缩包内的文件名“2020140567-顾舒赟”可能代表了一个实验报告或结果文档，其中应包含以下内容： - 实验目的：旨在理解word2vec的工作原理，并掌握其训练和应用方法。 - 实验环境：包括使用的软件（如Python）及硬件配置情况，例如深度学习框架TensorFlow、PyTorch等以及GPU资源的使用状况。 - 实验步骤：详细描述了数据预处理、模型构建与调优过程以及评估标准。 - 数据集信息：可能涉及公共的数据集合或特定领域的文本材料作为训练样本。 - 模型训练详情：涵盖CBOW和Skip-gram两种架构的对比分析，探讨不同窗口大小、嵌入维度及迭代次数对最终效果的影响。 - 结果展示与讨论：通过近义词检测、类比推理等任务来评估模型性能，并深入剖析了参数设定变化所带来的影响。 - 应用案例分享：展示了如何将预训练好的word2vec应用于实际NLP场景，如文本分类或情感分析之中，并对其效果进行了细致的评价并提出改进建议。 - 结论与反思部分：总结实验发现、指出存在的问题以及未来的研究方向。 通过该压缩包中的资料，学习者不仅能深入理解word2vec模型的工作原理及其内部机制，还能掌握如何在实际项目中有效利用预训练词向量资源。这对于从事NLP领域的研究和开发工作具有重要的参考价值。
     
  • 自然语言处理PPT资料.zip
    优质
    本资料集包含了自然语言处理领域的核心概念、技术应用及最新研究进展，旨在为初学者和专业人士提供全面的学习与参考资源。 微软亚洲研究院自然语言计算组的武威研究员分享了关于2019年自然语言处理和知识图谱相关研究的PPT报告。
     
  • 自然语言处理中的六个写词人标注数据
    优质
    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。
     
  • 人民日报2014年语料库 自然语言处理训练数据集
    优质
    该数据集包含人民日报2014年的大量文本资料，适用于自然语言处理的研究与开发，为模型训练提供丰富的真实语料。 人民日报的语料包括1998年1月至6月以及2014年的版本。其中2014年版可以用于训练词性标注、分词模型及实体识别模型。
     
  • Python中泰语的自然语言处理（Pythainlp）
    优质
    Pythainlp是一款专为Python设计的泰语文本处理库，适用于分词、词性标注、句法分析及文本分类等多种任务。它提供了简洁高效的接口，便于开发者快速集成到项目中进行自然语言处理工作。 PyThaiNLP：使用Python进行泰国自然语言处理 PyThaiNLP是一个Python软件包，用于文本处理和语言分析，类似于NLTK，但重点是泰语。 我们正在进行一项2分钟的调查，以了解您对图书馆的经验以及您期望它能够做什么。请参加我们的调查获取更多信息。 版本描述：状态稳定的发布候选版本为2.3，请关注我们以获得更新。 PyThaiNLP入门指南： 为了帮助大家探索PyThaiNLP的功能，我们提供了相关教程；同时我们也提供针对特定任务的教程。 最新的文档可以在相应的平台上找到。 我们力求使这个包尽可能易于使用，因此在运行时可能会自动下载某些其他数据（例如单词列表和语言模型）。 默认情况下，PyThaiNLP安装目录为~/pyt。
     
  • 斯坦福自然语言推理(SNLI)数据集语料库
    优质
    斯坦福自然语言推理(SNLI)数据集是一个大规模的人工标注文本对集合，用于评估机器理解人类语言的能力。 SNLI语料库（1.0版）包含570k个人工编写的英语句子对，并且这些句子对经过手动标注以实现平衡分类，带有“蕴涵”、“矛盾”和“中性”三种标签，用于支持自然语言推理任务，也称为识别文本蕴含。该数据集可以应用于知识图谱推理、长短期记忆神经网络的研究领域。此语料库由斯坦福大学自然语言处理小组创建。