NLP-Course: CSC NLP课程任务-ITADN社区

NLP-Course: CSC NLP课程任务

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NLP-Course: CSC NLP课程任务是一门专注于自然语言处理技术与应用的核心课程，旨在通过一系列精心设计的任务和项目，帮助学生深入理解并掌握文本数据处理的关键技能。单元测试（解析器成功“获取”的文本示例）：语料库结果：F1 = 0.985，精度 = 0.988，召回率 = 0.982，准确度 = 0.985，tp = 8205955，fp = 96511，fn = 145627 hw01_data 结果：F1 = 0.980，精度 = 0.975，召回率 = 0.986，准确度 = 0.980，tp = 85468，fp = 2172，fn = 1170 由于错误的框架，在大数据上有很多问题。我禁用了引号识别功能，因为这会导致很多问题。目前尚不清楚缩写后的大写字母应该如何处理。在我的集合（共包含40个文档）中，卡方检验只给出了3个属性，这还不够充分。尝试对所有属性进行分类在SMO算法中的准确率仅为20%左右。我没有参考他人的工作，而是开始改进功能。

NLP-P1：NLP任务分配P1

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简介：NLP-P1是专注于自然语言处理（NLP）领域的任务分配模块P1，旨在优化团队合作与项目管理效率。自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，主要关注如何使计算机理解、解析、生成和操作人类自然语言。在这个**NLP-P1**项目中，我们很可能会涉及一系列NLP的基础概念和技术，这通常是学习或研究过程中的一个起点，可能是课程作业或者实践项目的一部分。在NLP的初级阶段，我们通常会接触到以下几个核心知识点： 1. **文本预处理**：这是NLP的第一步，包括分词（将句子拆分成单词或短语）、去除停用词、词干提取和词形还原等。这些步骤旨在减少噪声，使后续分析更有效。 2. **词嵌入**：通过Word2Vec或GloVe模型将词汇转化为固定维度的向量表示，捕捉到词汇之间的语义和语法关系，为机器理解和处理文本提供基础。 3. **信息抽取**：从大量文本中自动提取结构化信息，包括实体识别、关系抽取和事件抽取等步骤。 4. **情感分析**：判断文本的情感倾向（如正面、负面或中性），常用于社交媒体分析和顾客满意度调查。 5. **句法分析**：通过词性标注、依存关系分析和句法树构建来理解句子结构，帮助识别句子成分间的相互关系。 6. **主题建模**：使用LDA等算法发现文本集合中的隐藏主题，以确定潜在的主题分布。 7. **机器翻译**：利用统计或神经网络的方法将一种语言的文本自动转换为另一种语言，该领域已取得显著进步。 8. **对话系统**：构建能够与用户进行自然对话的人工智能系统，涉及对话管理、上下文理解和生成回应等多个方面。 9. **文本分类和文本生成**：前者是根据内容归类到预定义的类别中；后者则是基于输入信息自动生成新的文本。在**NLP-P1**项目中，可能需要实现或应用上述的一种或多种技术。文件列表中的**NLP-P1-master**包含源代码、数据集和实验报告等资源，通过这些资源可以深入学习和实践NLP的基本方法，并逐步提升相关技能。实际操作过程中，我们需要结合具体任务指导，对每个步骤进行细致的理解与实践以确保项目顺利完成。

Archilife-NLP：常见NLP任务的视觉呈现

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Archilife-NLP是一款创新工具，旨在通过可视化界面展现自然语言处理中的各类经典任务，使复杂的算法和模型易于理解。自然语言处理可视化（NLP visualization demo）目录前言目的：为了在佑生基金会的报告《Text Analytics with Python: A Practical Real-World Approach to Gaining Actionable Insights from your Data》中，我实作了一遍书中介绍的各种NLP操作，并将结果以视觉化的图表呈现。由于原作者已经提供了完整程式码，这里只简单记录一些结果。重点在于展示有哪些可视化操作，而不是具体的程式码。补记：这本书在2019年出了第二版，内容大致上差不多，主要的区别是： - 旧版使用Python 2，新版使用Python 3 - 新版增加了一个章节讲深度学习 - 新版提到比较多的可视化的工具主要使用的工具有NLTK、scikit-learn、spaCy、gensim、fastHan和scattertext。

RottenTomato情感分析-NLP任务

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本项目致力于运用自然语言处理技术对电影评论网站Rotten Tomatoes上的用户评论进行情感分析，旨在量化和理解公众对于影视作品的情感反馈。烂番茄情感分析是一种自然语言处理任务，其目的是通过算法来评估电影评论的情感倾向，即判断评论是正面的、负面的还是中立的。这项任务通常涉及对大量用户生成的内容进行文本分类，并从中提取有用的信息以帮助观众了解一部电影的整体评价情况。

NLP学习中任务代码的编写

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本课程专注于自然语言处理（NLP）中的编程实践，涵盖从基础到高级的各种任务和项目，帮助学员掌握实际应用中的代码编写技巧。在自然语言处理（NLP）的学习过程中，代码是理解和实践NLP任务的关键工具。NLP是一种计算机科学领域，它涉及让计算机理解、解释和生成人类自然语言。nlp_study-master这个压缩包中可能包含了多个项目或示例，帮助学习者深入探索NLP的各种任务和技术。 1. **文本预处理**： - NLP的第一步通常是预处理，包括分词、去除停用词、词干提取和词形还原。这些操作有助于减少噪声并提取有意义的特征。 - 分词：将句子拆分成单词或短语，例如使用jieba库进行中文分词。 - 去除停用词：移除常见但对语义贡献不大的词汇，如“的”、“是”等。 - 词干提取与词形还原：将单词转换为其基本形式，如将“running”变为“run”。 2. **词向量表示**： - 词向量如Word2Vec、GloVe和FastText能够将单词映射为高维空间中的数值向量，以便计算机可以处理。 - Word2Vec的CBOW和Skip-gram模型用于生成词向量，通过上下文信息预测目标词。 - GloVe通过统计全局共现矩阵来生成词向量，考虑了全局词汇关系。 - FastText则通过字符级别的n-grams来生成词向量，对于罕见词和新词有较好表现。 3. **命名实体识别（NER）**： - NER是识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地点、组织名等。可以使用CRF、BiLSTM-CRF或Transformer架构的模型进行训练。 4. **情感分析**： - 情感分析用于确定文本的情绪倾向，如正面、负面或中性。通常基于深度学习的分类模型，如LSTM、GRU或BERT。 5. **机器翻译**： - 使用seq2seq模型（如Transformer）进行文本之间的翻译，包括编码器-解码器结构和注意力机制。 6. **文本分类**： - 文本分类涉及将文本分配到预定义的类别中，如垃圾邮件检测或新闻主题分类。常见的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机、CNN和RNN。 7. **文本生成**： - 应用如LSTM或Transformer模型进行自动生成文本，如摘要生成、对话系统或故事创作。 8. **语义解析**： - 将句子转化为形式化的逻辑表示，如依存句法分析或 constituency parsing。这可以帮助理解句子结构和成分关系。 9. **问答系统**： - 设计能够回答用户问题的系统，如基于检索的问答和生成式问答，通常结合使用信息检索和自然语言生成技术。 10. **文本蕴含（Entailment）**： - 判断一个句子是否可以从另一个句子中推断出来，常用于SNLI和MNLI等数据集。在nlp_study-master这个项目中，你可能会找到以上各个领域的代码示例，涵盖数据准备、模型训练、评估和优化等多个阶段。通过这些代码，你可以深入学习如何运用NLP技术解决实际问题，并提升你的编程和算法理解能力。记得实践并理解每个部分，逐步构建起自己的NLP技能树。

AIGC与NLP大模型实践——经典CV与NLP大模型及其实现的下游应用任务课程

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本课程聚焦于人工智能领域的AIGC与自然语言处理(NLP)大模型，深入探讨经典计算机视觉(CV)和NLP模型，并解析其在实际应用场景中的下游任务实现。 AIGC与NLP大模型实战课程涵盖了经典CV与NLP大模型及其下游应用任务的实现方法。该课程提供视频、源码及课件下载，内容为2023年的最新资料。

2022年NUK-NLP课程作业——基于深度学习的文本分类任务.zip

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本资料包包含2022年度NUK-NLP课程中学生完成的基于深度学习技术进行文本分类的各项作业，内容丰富详实。 2022NUK-NLP大作业—基于深度学习的文本分类最终项目介绍及代码说明本项目的中文10类别单一文本分类数据集采用gaussic的数据集。通过对 torch_model.py 的修改可以将模型在 CNN、LSTM、GRU 中进行切换。LSTM 和 GRU 同为 RNN 模型，它们之间的主要区别在于实现细节和性能特点上有所不同。

步入NLP的领域——NLP综述

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本文章全面概述自然语言处理（NLP）领域的核心概念、技术进展及应用实例，旨在为初学者提供清晰的入门指南，并对研究者进行方向性指导。自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能与语言学的交叉领域，其目标在于使计算机能够理解和运用人类的语言来完成诸如语言翻译和问题回答的任务。这项技术的发展很大程度上受到了机器翻译需求的影响。机器翻译指的是利用计算机自动地将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程，比如把英文“I love Natural Language Processing”转化为中文“我爱自然语言处理”，或者相反的转化过程。可以说，能够有效进行自然语言处理是人工智能领域的最高追求之一，因为这标志着计算机已经具备了理解与运用人类语言的能力。从研究内容来看，NLP致力于解决如何让机器更好地理解和生成人类的语言这一核心问题。

探索NLP的领域——NLP综述

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本文章是对自然语言处理(NLP)领域的全面回顾和分析。从基础概念到最新进展，涵盖了NLP的关键技术和应用趋势。自然语言处理（NLP）作为计算机科学的一个重要分支领域，不仅是技术的应用实践，更是人工智能与语言学理论交汇的产物。它赋予了计算机理解、处理人类语言的能力，并使其能够执行诸如机器翻译、问题回答等任务。核心目标是缩短人机之间的交流障碍，使计算机能更自然地与人类进行智能互动。追溯NLP的历史背景可以发现，该领域的发展最早起源于机器翻译这一具体应用需求。作为早期最具代表性的应用场景之一，机器翻译旨在利用计算机程序自动完成一种语言到另一种语言的转换工作，并极大地促进了不同文化、地区之间的沟通和理解能力提升。例如将英文句子I love Natural Language Processing转化为中文“我爱自然语言处理”，或是执行相反方向的语言互译任务。 NLP的应用范围广泛且深入，几乎涵盖了我们生活的各个领域。它不仅支持无障碍跨语言交流的实现（如机器翻译），还推动了语音识别技术的发展，使得人们可以通过口语与计算机进行更便捷的人机交互；同时在信息检索、文本抽取和过滤、分类及聚类等方面也发挥着重要作用。进一步深入学习NLP时，我们常常通过具体项目来实践理论知识。以问答系统为例，它是自然语言处理中的一个重要模块，并根据不同的应用需求被细分为基于知识库的问答系统（KB-QA）、文档驱动型问答系统(DB-QA)和问题-答案对形式的问题回答平台等类型。情感分析是NLP另一个重要的应用场景之一，在产品评论分析、新闻报道情绪理解等领域得到了广泛应用。其主要任务是对文本的情绪色彩进行判断，可以分为篇章级、句子级以及词或短语级情感分类，并将内容标记为积极、消极或者中立态度以支持相关行业的决策制定和市场策略调整。尽管自然语言处理是一个充满挑战的领域，它不仅需要研究者具备计算机科学的专业知识背景，还要求对语言学有深入的理解。近年来深度学习技术的应用无疑是最具影响力的推动力之一，在语音识别、机器翻译以及情感分析等多个NLP子领域的突破性进展中发挥了关键作用。随着技术的进步和不断优化，自然语言处理的未来发展前景广阔，并将继续推动人机交互向着更加智能化便捷化的方向发展。预计在未来几年内，它将有望在医疗保健、教育行业及金融领域等更多场景下发挥更大的价值与影响力。通过学习NLP，我们不仅能掌握核心技术方法的应用实践，更重要的是能够洞察到人工智能技术如何改变着我们的日常生活和工作方式，并为未来社会的信息交流开启一个全新的阶段。

NLP中的知识蒸馏示例: Knowledge-Distillation-NLP

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Knowledge-Distillation-NLP专注于自然语言处理中知识蒸馏技术的应用，通过将大型模型的知识转移给小型模型，实现高效、精准的语言任务处理。知识蒸馏（也被称作教师-学生模型）的目标是通过一个小模型（即学生模型）来学习一个大模型（即教师模型）中的知识。这一过程的目的是使小模型尽可能地保持与大模型相同的性能，从而在部署阶段减少参数量、加速推理速度并降低计算资源的需求。 1. 参考文献 (Hinton et al., 2015)，该研究基于CIFAR-10数据集对知识蒸馏进行了复现。这为理解基本的知识蒸馏概念提供了基础。 2. 在另一项工作中，使用BERT-12作为教师模型和BERT-3作为学生模型，同时学习真实标签与软化标签（softened labels），结果表明学生模型的性能可以达到甚至超越教师模型。主要参考文献包括： 3. 使用模块替换的方法来进行知识蒸馏的研究。该研究提供了一种新的视角来优化这一过程。相关论文、博客和代码仓库提供了更深入的技术细节和技术实现方法，有兴趣深入了解者可查阅这些资源。

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