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Archilife-NLP：常见NLP任务的视觉呈现

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 清晰的视觉呈现：Neat（Neural Attention）Vision——一款服务于自然语言处理(NLP)任务的深度学习可视化工具
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    Neat Vision是一款专为NLP设计的深度学习可视化工具，利用神经注意机制，提供清晰直观的数据展示，助力研究人员优化模型与理解文本。 NeAt（神经注意）视觉是一款用于自然语言处理任务的深度学习模型注意力机制的可视化工具。 产品特点包括： - 可视化注意力得分，并提供多种选择。 - 将可视化文件导出为SVG格式，方便在学术论文中使用；不过可能需要将SVG转换成PDF格式。 - 显示模型预测结果。展示各类别的后验分布或回归任务中的误差等信息，有助于调试和检查模型行为。 - 支持分类、多标签分类及回归任务。 NeAt视觉对自然语言处理任务的注意力机制权重进行了整洁且清晰地可视化，并仅支持句子级别的自我注意机制。
     
  • NLP常见技术综述.pdf
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    本PDF文件全面介绍了自然语言处理领域的常用技术，包括词嵌入、序列标注、文本分类等核心方法，并探讨了它们的应用场景和未来发展方向。 自己根据网络资源整理的部分NLP常用算法模型已在文档中列出参考来源。如有疑问欢迎私信交流。
     
  • 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。
     
  • 简易版Transformer实现NLP常见任务：文本生成、命名实体识别、翻译和摘要
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    本项目提供了一个精简版的Transformer模型，适用于执行多项自然语言处理任务，包括但不限于文本生成、命名实体识别、机器翻译及文本摘要。 最简单的Transformer模型可以实现NLP常见的任务，如文本生成、命名实体识别、翻译和文本摘要。
     
  • City-Roads: 视觉呈现任意城市的所有道路
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    City-Roads是一款创新的应用程序，它能够以视觉化的方式展示世界上任何城市的道路网络，为用户提供了探索和理解城市布局的独特视角。 城市道路的渲染可以从OpenStreetMap提取数据来完成。尽管该API是免费使用的（只要遵循ODbL许可证），但它有时会进行速率限制，并且速度较慢。毕竟，我们正在下载一个区域中的数千条道路。 为了提高下载性能，我已对人口超过100,000人的约3,000个城市进行了索引处理，并将其存储为protobuf格式。城市数据被保存在一个缓存中。 名称解析由软件自动完成——对于您在搜索框中输入的任何查询，它都会返回区域ID列表。首先会在缓存的城市列表中查找该区域ID，如果不存在，则会回退到其他方法获取信息。 此外，在简单的UI背后还提供了脚本功能支持。您可以在此基础上开发更多程序并分享您的创作成果。如果有任何疑问，请随时联系我们讨论解决办法。 需要注意的是，城市的渲染受到浏览器和视频卡存储容量的限制。
     
  • 地形模型的视觉呈现
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    《地形模型的视觉呈现》是一篇探讨如何通过不同媒介和技术手段展现地理空间信息的文章。它涵盖了从传统物理模型到现代数字技术的各种方法，旨在帮助读者理解、分析和解释复杂的地表形态。 实现地形模型的可视化，包括纹理设置，并通过键盘进行交互操作（移动和旋转）。