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合肥工业大学自然语言处理实验:宋词生成界面版

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简介:
本项目是基于合肥工业大学的自然语言处理实验,旨在通过机器学习技术实现宋词自动生成,并提供用户友好的界面版本,使大众能够轻松体验古典文学与现代科技结合的魅力。 合工大自然语言处理实验资源包括界面、数据集以及实现了数据处理和中文分词功能,并且能够生成宋词。

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    本项目是基于合肥工业大学的自然语言处理实验,旨在通过机器学习技术实现宋词自动生成,并提供用户友好的界面版本,使大众能够轻松体验古典文学与现代科技结合的魅力。 合工大自然语言处理实验资源包括界面、数据集以及实现了数据处理和中文分词功能,并且能够生成宋词。
  • 解研究报告.docx
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    本报告由合肥工业大学研究团队撰写,聚焦于自然语言处理领域中的理解技术。涵盖了最新研究成果与应用案例分析。 自然语言理解实验报告介绍了我们团队在自然语言处理领域的研究进展和成果。通过一系列的实验设计与数据分析,本报告详细探讨了如何利用先进的算法和技术来提升机器对人类语言的理解能力,并展示了我们在文本分类、情感分析以及语义解析等关键任务上的突破性成就。 此外,该报告还讨论了我们所面临的技术挑战及解决方案,包括大规模数据处理和模型优化等问题。最后,通过对实验结果的深入剖析,本研究为未来自然语言理解技术的发展提供了宝贵的参考与启示。
  • 日常作
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    本合集汇集了大学生在自然语言处理课程中的日常作业与项目作品,涵盖文本分析、机器翻译和情感识别等多个领域。 自然语言处理(NLP)是计算机科学领域的一个重要分支,它结合了人工智能、计算机科学与语言学的知识,旨在使计算机能够理解、解析、生成及处理人类的自然语言。此作业合集涵盖了各种与NLP相关的题目和解答,对于学习或深入研究这一领域的学生来说极具价值。 在进行NLP的学习时,主要涉及以下关键知识点: 1. **词汇和语法**:这是理解和分析文本的基础部分,包括词法(分词)及句法(句子结构识别)。掌握这些基础知识是解析语言规则的前提。 2. **语义理解**:这涉及到对词语与句子意义的理解。现代NLP中常用的表示方法有Word Embeddings、如Word2Vec和GloVe,以及句向量模型Sent2Vec。 3. **信息抽取**:此步骤旨在从大量文本数据中提取有用的信息,包括实体识别(找出人名、地名等)、关系及事件的抽取。 4. **机器翻译**:将一种语言的文字自动转换为另一种语言。神经网络技术在这一领域取得了重大进展。 5. **情感分析**:此任务是判断一段文本的情感倾向性,广泛应用于社交媒体和客户反馈处理中。 6. **问答系统设计**:如Siri、Alexa等智能助手的设计需要理解并生成自然语言的能力。 7. **分类与聚类**:将文档归入预定义类别或根据内容相似度分组。前者有垃圾邮件检测,后者则基于无监督学习方法。 8. **对话系统实现**:设计能够进行顺畅人机对话的软件,包含管理、跟踪状态及生成回应等模块。 9. **情感文本生成**:使用NLP技术创建带有特定情绪色彩的文字内容,如诗歌或故事创作。 10. **对抗性学习与鲁棒性**:探讨如何使模型在面对潜在攻击时仍保持稳定性能。 通过完成这些作业题目,学生不仅能加深对理论的理解还能提高编程技能,并熟悉常用工具库及框架。此外,在比较不同方法的效果中可以进一步提升问题解决能力。
  • 报告——包含中文分及n-gram模型的Java源代码
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    本实验报告详述了基于Java编程实现的自然语言处理项目,涵盖中文分词技术、宋词生成算法以及n-gram模型的应用与效果分析。 需要一份关于中文分词、宋词生成以及n-gram模型的课程设计报告及全部Java源代码,并且要求源代码有详细注释。
  • (NLP)报告
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    本报告为自然语言处理课程的大作业实验总结,涵盖文本处理、情感分析和机器翻译等关键任务,并探讨了当前NLP技术面临的挑战与未来发展方向。 自然语言处理(NLP)旨在实现人机间的自然交流,包括理解和生成自然语言文本与对话。这一任务之所以复杂,在于文本及对话在各个层次上广泛存在的歧义性或多义性。 一个中文文档从字面上看是由汉字和标点符号构成的字符串。这些字符可以组成词、短语以及句子,并进一步形成段落、章节乃至整篇文章。无论是在单个层级(如字、词等)还是不同层级之间,都可能存在多种解释方式的现象——同样的文本在不同的上下文中可能具有完全不同的含义。 通常情况下,在具体场景或背景的引导下,大多数歧义是可以解决的。因此我们能够正常理解并使用自然语言进行交流。然而另一方面,消除这些歧义需要大量的知识和推理工作。如何有效地收集、整理以及存储这些信息,并利用它们来减少歧义,是极具挑战性的任务。
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    本实验旨在通过实践探索自然语言处理的核心技术与应用,包括文本分析、情感识别及机器翻译等,提升学生在实际场景中的问题解决能力。 实现了一个中文分词系统;开发了一个简单的宋词生成系统;还包括一个简单网页界面。
  • 南京邮电
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    本实验为南京邮电大学自然语言处理课程的一部分,旨在通过实践操作让学生深入了解并掌握文本预处理、词嵌入及基础模型训练等关键技术。 ### 南邮自然语言处理实验一知识点解析 #### 一、实验背景与目的 本次实验是南京邮电大学自然语言处理课程的一部分,旨在通过实践操作加深学生对自然语言处理技术的理解及应用。主要聚焦于词典分词和二元语法分词两个核心任务。 1. **词典分词**:基于查找字典的方法进行中文文本的切分。 2. **二元语法分词**:利用二元文法规则进行文本切分,是统计语言模型的应用实例。 #### 二、实验环境配置 - **硬件需求**: 微型计算机 - **软件要求**: Windows操作系统, Python 3.7 或者 3.8 - **工具包**: HanLP, 高性能的JavaNative中文处理库,支持词性标注和命名实体识别等功能。 #### 三、实验内容详解 ##### 使用HanLP进行分词 **步骤1:** 在命令行中输入`hanlp segment`后回车以查看分词结果。例如: - 输入:“商品和服务” - 输出:“商品n, 和cc, 服务vn” - 输入:“当下雨天地面积水分外严重” - 输出:“当p, 下雨天n, 地面n, 积水n, 分外d, 严重a” **步骤2:** 若仅需分词结果而不含词性标注,使用`--no-tag`参数。例如: ``` hanlp segment --no-tag ``` **步骤3:** 通过文件输入输出进行分词处理。例如,对文本段落件 `input1.txt` 进行分词并将结果保存至 `output1.txt` 中: ``` hanlp segment < input1.txt > output1.txt -a crf ``` 示例输出: ``` 春分t 最d 具vg 灵性n 的ude1 美b ,w 是vshi 千m 色ng 万m 彩ng 在p 此时r 终于d 迎来v 了ule 盛开v 的ude1 时节n 。w 曾经d 在p 冬日n 寒冷a 中f 蛰伏v 的ude1 土地n ,w 走过v 立春t ,w 走过v 雨水n ,w 走过v 惊蛰t ,w 已经d 完全ad 苏醒vi 。w 春风n 千m 里f ,w 吹开nz 百花n ,w 大江南北n 暖意n 融融z ,w 既c 自外而内l 熏染v 着uzhe 人们n 的ude1 心灵n ,w 又d 自p 内向a 外f ,w 由p 心n 而cc 发v ,w 欢快a 的ude1 灵魂n 在p 满园春色n 里f 自由a 地ude2 徜徉vi 。w ``` ##### 句法分析 使用`hanlp parse`指令进行句法分析,以深入理解句子的结构和成分之间的关系。例如: 对句子“徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标”进行句法分析: ``` hanlp parse <<< 徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。 ``` 输出结果: ``` 1 徐先生 徐先生 nhnr_4 主谓关系__ 2 还 还 dd_4 状中结构__ 3 具体 具体 aad_4 状中结构__ 4 帮助 帮助 vv_0 核心关系__ 5 他 他 rr_4 兼语__ 6 确定 确定 vv_4 动宾关系__ 7 了 了 uu_6 右附加关系__ 8 把 把 pp_15 状中结构__ 9 画 画 vv_8 介宾关系__ 10 雄鹰 雄鹰 nn_9 动宾关系__ 11 、 、 wp w_12 标点符号__ 12 松鼠 松鼠 nn_10 并列关系__ 13 和 和 cc_14 左附加关系__ 14 麻雀 麻雀 nn_10 并列关系__ 15 作为 作为 vv_6 动宾关系__ 16 主攻 主攻 vvn_17 定中关系__ 17 目标 目标 nn_15 动宾
  • 课程作
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    本课程作业专注于自然语言处理中的关键技术——分词。通过系统学习和实践,学生将掌握中文与英文文本的有效分割方法,并应用于实际语料分析中。 自然语言处理分词大作业。这段文字已经符合要求,无需进一步修改。如果需要对其他部分内容进行调整或扩展,请提供更多信息或者指定具体的段落内容以便于我更好地帮助你完成任务。
  • 报告及源码
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    本报告涵盖了分词技术的研究与应用,并附有相关自然语言处理的开源代码,旨在促进语言技术社区的合作与发展。 自然语言处理分词实验报告及源码
  • Python.rar
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    本资源为《合肥工业大学Python实验》压缩文件,包含该校计算机相关专业Python语言课程的实验指导和代码示例,适用于学习与教学。 合肥工业大学的Python实验题目和报告包含了一系列针对不同难度水平的学生设计的任务。这些任务旨在帮助学生掌握Python编程语言的基础知识,并通过实践操作加深理解。每个实验都配有详细的指导,以便于学生能够顺利完成各项练习并撰写相应的实验报告。