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基于SVD和SGNS的汉语子词向量构建与评估NLP作业（含Python代码）.zip

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简介：
本资源提供了一个使用SVD及SGNS方法构建汉语子词向量的全面教程，包含详细的Python实现代码。适合自然语言处理领域的学习者研究和实践使用。 1. 词汇表：使用第一次编程作业获得的子词词汇表中的子词构建向量。 2. 数据集：语料库采用corpus.txt文件，该文件包含第一次编程作业中训练集与测试集合并后的数据。如计算资源有限，则可以选择一个较小的数据子集进行处理，但最终评测将不考虑这一点。 3. SVD方法应用：使用SVD分解获取高维分布表示时设定K值为5，并自定义降维后向量的维度大小以获得每个词汇的vec_sta向量。利用这些向量计算pku_sim_test.txt文件中每一行内两个子词之间的余弦相似度，记作sim_svd。若某一行中的任一词语在语料库中未出现，则该行两个词语间的sim_svd值设为0。 4. SGNS方法应用：采用SGNS算法时设定窗口大小K=2，并自定义向量维度以获取每个子词的vec_sgns表示。利用这些向量计算pku_sim_test.txt文件内每一行中两个子词之间的余弦相似度，记作sim_sgns。若某一行中的任一词语未出现在语料库中，则该行两个词语间的sim_sgns值设为0。 5. 输出要求： 两种方法的输出结果需严格遵循以下格式（因评测过程由机器自动完成，请务必按照如下格式进行）：

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  • 基于SVD和SGNS的汉语子词向量构建与评估NLP作业（含Python代码）.zip
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    本资源提供了一个使用SVD及SGNS方法构建汉语子词向量的全面教程，包含详细的Python实现代码。适合自然语言处理领域的学习者研究和实践使用。 1. 词汇表：使用第一次编程作业获得的子词词汇表中的子词构建向量。 2. 数据集：语料库采用corpus.txt文件，该文件包含第一次编程作业中训练集与测试集合并后的数据。如计算资源有限，则可以选择一个较小的数据子集进行处理，但最终评测将不考虑这一点。 3. SVD方法应用：使用SVD分解获取高维分布表示时设定K值为5，并自定义降维后向量的维度大小以获得每个词汇的vec_sta向量。利用这些向量计算pku_sim_test.txt文件中每一行内两个子词之间的余弦相似度，记作sim_svd。若某一行中的任一词语在语料库中未出现，则该行两个词语间的sim_svd值设为0。 4. SGNS方法应用：采用SGNS算法时设定窗口大小K=2，并自定义向量维度以获取每个子词的vec_sgns表示。利用这些向量计算pku_sim_test.txt文件内每一行中两个子词之间的余弦相似度，记作sim_sgns。若某一行中的任一词语未出现在语料库中，则该行两个词语间的sim_sgns值设为0。 5. 输出要求： 两种方法的输出结果需严格遵循以下格式（因评测过程由机器自动完成，请务必按照如下格式进行）：
     
  • NLP课程设计：利用SVD和SGNS构建英语子词向量及评估+源码+文档解析
    优质
    本课程专注于自然语言处理中的词汇表示学习，通过讲解SVD与SGNS算法实现英语子词向量构建，并提供详尽的代码示例和文档指导。适合进阶学习者深入研究NLP技术。 资源内容包括详细的代码及运行结果展示。该代码具备参数化编程的特点，并且附有清晰的编程思路与详尽的注释，经过严格测试确保功能正常。 适用对象主要为计算机、电子信息工程以及数学等专业的大学生，在课程设计、期末大作业和毕业设计中可以作为参考或直接使用。 作者是一位资深算法工程师，拥有十年以上的工作经验。擅长领域包括但不限于Matlab、Python、C/C++及Java编程语言的运用，同时在YOLO算法仿真方面也有丰富的实践经验。此外，还精通计算机视觉技术、目标检测模型构建与优化、智能预测系统开发（如神经网络）、信号处理方法论研究以及元胞自动机等多类复杂算法的设计和实现。对图像处理、智能控制系统设计及路径规划等问题同样具备深厚的专业背景，并且在无人机领域也有诸多成功案例。 这些源代码旨在为学术科研人员提供高质量的参考材料，助力于相关领域的深入探索与创新实践。
     
  • 基于中文维基百科的词向量构建与可视化的词向量.zip
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    本项目旨在通过分析中文维基百科数据来构建高质量的词向量模型，并利用可视化技术展示词语之间的关系和语义特征。 词向量是自然语言处理领域中的重要概念之一，它将单个词汇转化为连续的、低维度的实数值向量，使得词汇间的语义关系得以量化。这些向量能够捕捉到词汇的上下文信息，使计算机可以理解和操作语言。“词向量-基于中文维基百科的词向量构建+可视化.zip”资料包主要涵盖了如何利用中文维基百科数据生成词向量，并对生成的向量进行可视化展示。 要了解词向量的构建方法，我们通常会参考两种最著名的算法：Word2Vec和GloVe。其中，Word2Vec有两种模型形式：CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram。在CBOW中，系统通过上下文词汇来预测目标词汇；而在Skip-gram模式下，则是根据目标词汇来预测其周围的词语。GloVe算法基于全局共现统计信息，旨在捕捉词向量之间的线性关系。 在这个项目里，我们使用了中文维基百科的大量文本数据作为训练素材，这些资料提供了丰富的词汇和上下文环境。在预处理阶段需要进行清洗、分词，并移除停用词及标点符号等无关元素后，将文本转换为适合用于训练模型的数据格式。这通常包括对词汇标准化与编码的过程，例如通过唯一整数标识符来映射每个单词。 当开始构建词向量时，我们需要根据任务需求设定合适的参数值（如窗口大小、维度数量和迭代次数等）。较大的向量维度可以提供更丰富的语义信息表示能力，但同时也会增加计算开销。完成训练后，每一种词汇都会对应一个固定长度的数值序列形式，这些词向量可用于诸如文本分类、情感分析以及机器翻译等多种自然语言处理任务中。 接下来是可视化部分的工作重点：通过t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）或UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）等技术将高维度空间中的词向量降维到二维或三维平面，以直观地展示词汇之间的语义联系。例如，“中国”和“北京”的向量在可视化图中若靠近，则表明它们具有密切的语义相关性；此外，通过此类分析还可以发现潜在的问题如词汇偏见等。 此资料包涵盖了从原始文本数据到词向量生成再到结果可视化的全流程介绍，包括预处理步骤、模型训练以及最终展示。这对于研究者和开发者而言是一个很好的学习材料，有助于深入理解词向量的工作原理并掌握其应用方法。通过实践这个项目可以提升在自然语言处理领域的技能，并更好地利用词向量技术解决实际问题。
     
  • 基于MATLAB的语音质量评估代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB的语音质量评估工具，包含多种客观评价算法，适用于研究与开发环境，帮助用户分析和改善音频处理系统的性能。 语音增强结果评价框架包含四种评估方法：信噪比（SNR）、分段信噪比（segSNR）、对数谱失真（LSD）以及PESQ。此外，该框架还提供了一个生成设定信噪比的语音文件的MATLAB脚本。这些工具同样适用于其他领域的语音质量评价工作。
     
  • 词向量数据和代码.zip
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    本资源包含用于自然语言处理任务的预训练词向量数据以及相关的Python代码示例。下载后可直接应用于文本分类、情感分析等项目中。 这篇文章介绍了一段代码及其相关的数据集。文章内容主要围绕如何使用这些资源进行研究或开发工作展开，并提供了详细的步骤指导读者理解和应用其中的技术细节。通过阅读此文，读者可以了解到具体的实现方法以及可能遇到的问题解决方案。
     
  • Python毕业设计作品：基于Django、MySQL和Bootstrap3的教师教学质量评估系统源代码.zip
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    这是一个使用Python Django框架开发的教学质量评估系统项目。它结合了MySQL数据库与Bootstrap3前端技术，提供了简洁高效的用户界面来评价教师的教学质量。 Python毕业设计：使用Django框架、MySQL数据库以及Bootstrap3前端框架开发的教师教学质量评价系统源码。
     
  • Python大作业评论热词可视化代码.zip
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    本项目为Python课程的大作业，旨在通过数据处理和可视化技术分析编程论坛中关于某项作业的评论文本，提取并展示其中的热门词汇，帮助理解学生反馈的关键点。 python大作业评论热词可视化源码.zip 这个文件包含了用于实现Python课程项目中评论热词可视化的代码。如果有需要，请下载该压缩包以获取相关资源。
     
  • 基于Python的汉语分词工具.zip
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    本资源提供了一款实用的基于Python语言开发的汉语自动分词软件包。该工具能够高效准确地对中文文本进行分词处理，适用于自然语言处理、信息检索等多种场景。 资源包含文件：课程报告word+源码+截图。这些资料将帮助你全面了解汉语自动分词技术，包括词典建立、分词算法实现、性能评价及优化等各个环节。详情可参考相关文献或教程以获取更深入的理解。
     
  • NLP课程作业：使用Python和LSTM实现汉语词类标注（含源码、文档、数据及安装指南）
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    本项目为NLP课程作业，采用Python结合LSTM模型进行汉语词类自动标注。附有完整代码、详细文档以及数据集与安装指导，便于学习研究。 项目介绍 NLP大作业：使用LSTM及CRF进行汉语的词类标注 环境： - PyTorch 1.0.1 - Python 3.7 - Numpy, sklearn, matplotlib, seaborn 使用说明： 1. 实验数据准备： 使用北京大学人民日报语料库，已分词的txt文档被存放在 data 路径下。 该资源内项目源码是个人的毕设成果，所有代码都经过测试并成功运行。答辩评审平均分数达到96分，请放心下载使用！ 1. 该项目中的代码均已通过功能验证和测试后上传。 2. 此项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）的在校学生、老师或企业员工学习参考，也适用于初学者进阶学习。此外，它也可以作为毕业设计项目、课程设计作业或者初期立项演示使用。 3. 如果有一定的基础，可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，并可用于毕设、课设和作业中。 下载后请首先查看README.md文件（如有），仅供个人学习参考之用，请勿用于商业用途。
     
  • 关于PESQ的语音质量评估代码
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    这段代码用于进行PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）测试，是一种客观评价语音信号质量的方法。适用于语音处理和通信领域，帮助研究人员及工程师量化分析语音通话的质量。 用于评估语音质量的指标可以结合SNR（信噪比）和段落信噪比使用，效果良好。