), key=itemgetter(1), reverse=True) sorted_words = [x[0] for x in sorted_word_to_cnt] # 稍后我们需要在文本换行处加入句子结束符...每个单词的编号就是它在词汇文件中的行号。 #!...每个单词的编号就是它在词汇文件中的行号。 """ import codecs import sys # 原始的训练集数据文件 RAW_DATA = "..../simple-examples/data/ptb.train.txt" # 上面生成的词汇表文件 VOCAB = "ptb.vocab" # 将单词替换成为单词编号后的输出文件 OUTPUT_DATA...= "ptb.train" # 读取词汇表，并建立词汇到单词编号的映射。
//定义function时的右边的括号()里面的参数叫做形参....//函数没有通过return明确返回值, 默认返回undefined /*4.return的作用和break相似, 所以return后面不能编写任何语句(永远执行不到) // break...console.log(a, b); return a + b; } // let res = getSum(10, 20); //定义实参的目的是把值传给形参...b); return a + b; } let res = getSum(10, 20) //记住，核心是return返回的值返回到原来调用的函数的地方哈
不过，对于中国程序员们来说，用英语查阅的效率一定不如用母语～ 收好这份帮你“偷懒”的C/C++难题清单——「stackoverflow-top-cpp」。...它精选并总结了Stack Overflow上的高赞回答，并且已经贴心的帮你翻译好。 目前更新了146个精选问题。 一起来看看具体内容～ ?...第1至117个问题，基本按照原答的赞同数，从高到低排序； 从第118个问题开始，则挑选有意义的问题翻译，不再遵循排序依次翻译。 以第4个问题「 指针和引用的区别是什么？」...为例： 在原问题链接的下面，作者对Stack Overflow上的回答进行筛选和综合，并且结合其他参考资料，列出了详细的中文版答案。 作者对两者分别进行回答，并且配合代码进行了详细的说明。...： 同样地，作者清晰地列出了原问题链接、翻译后的问题和答案，说明了二者的适用范围和特点。 ?
随着计算机的使用范围更加广泛，社会信息化程度提高，计算机的使用频率增加，人们对自然语言理解也提出了更高的要求，而对于自然语言的理解，则基于中文语义分析的研究和分析。...自然语言中，语义是指篇章中所有句意的综合，句子的语义又由其组成单位词来确定。所以对中文语义的分析，其最后的落脚点是分析最小的基本单位-词，进而达到分析效果。...对词语的解析包括对词义，词之间关系的解析，这些是中文语义分析的基础，也是进行信息抽取、机器翻译等应用的基础问题。...单词切分中，中文的多样性给中文分词带来了一定难度，对中文的分词往往要建立在语义理解的基础上。同时，中文现在并没有一个公认的用于计算机处理的语法规则，这也就给中文分析带来了困难。...现中文分词基于统计和词典的分词方法上，要统筹好分词精度和分词速度的关系。同时，中文词汇通常有多个含义，在进行语义分析的过程中，还要尽可能降低分析中不可避免的歧义现象。
虽然同为人类自然语言，但是由于英文和中文其语言自身的特点，导致中文和英文分词是有差别的。 很多读者在后台留言，提到了结巴分词，并要求我们出一些关于中文自然语言处理的内容。...，目前致力于中文自然语言处理的研究。...中文和英文就有很大不同了。虽然基本组成单位也是词，但是中文文本是由连续的字序列构成，词与词之间是没有天然的分隔符，所以中文分词相对来说困难很多。...语料预处理 这里重点介绍一下语料的预处理，在一个完整的中文自然语言处理工程应用中，语料预处理大概会占到整个50%-70%的工作量，所以开发人员大部分时间就在进行语料预处理。...这样做可以让文本在后面的处理中融入更多有用的语言信息。 词性标注是一个经典的序列标注问题，不过对于有些中文自然语言处理来说，词性标注不是非必需的。
图片发自简书App 今天开始一起学习中文自然语言处理 ---- 中文NLP一般流程 1....2.分词 将文本分成词语 常见的分词算法 基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于规则的分词方法 3.词性标注 给词语打词类标签，如形容词...特征选择 选择合适的、表达能力强的特征 常见的特征选择方法 有 DF、 MI、 IG、 CHI、WLLR、WFO ---- 5....欠拟合：就是模型不能够很好地拟合数据 常见的解决方法有： 添加其他特征项； 增加模型复杂度，比如神经网络加更多的层、线性模型通过添加多项式使模型泛化能力更强； 减少正则化参数，正则化的目的是用来防止过拟合的...模型上线应用 第一就是线下训练模型，然后将模型做线上部署 第二种就是在线训练，在线训练完成之后把模型 pickle 持久化 ---- 学习资料： 《中文自然语言处理入门实战》
红中 2022-1-18 11:03 拜读了您的大作“DDD浮夸，Eric Evans开了个坏头”，想找一些各个行业的领域模型观摩观摩，大作中提到两本案例集有中文版吗？...潘老师是否方便再推荐一些资料，最好是中文的。 UMLChina潘加宇 那两本有中译本。...（2000年之前）的文献，目的是批驳Eric Evans的“前面20年几乎没人写点什么”的说法。...如果说想要看“各个行业的领域模型”，下面的文献比《DDD浮夸，Eric Evans开了个坏头》列举的文献可能内容更丰富一些。...（5）《非程序员》电子杂志1-51期 UMLChina在2001-2005年发布的电子杂志，翻译了不少篇各个领域的模式文章。
最近项目需要，分析了一下Wordpress的特色图像 Feature Image的上传、保存方式，这一分析觉得Wordpress的数据结构设计还真是有想法。...注意：不能将GUID作为永久链接（虽然在2.5之前的版本中它的确被当作永久链接），也不能将它作为文章的可用链接。GUID是一种独有的标识符，只是目前恰巧成为文章的一个链接。...wp_postmeta 表 与这张表相关联的，还有一个 wp_postmeta 表，用来存储与文章相关的元数据。这个表的表结构比较简单。 字段 含义 meta_id 元数据记录的ID。...post_id 就是元数据相关联的post,用户（user）,评论(comment)的ID。 meta_key 元键（meta key）(这个值在不同的记录中经常是重复的)。...wp_posts 中的记录ID，从而可以取到图片对应的地址和相关信息。
团队的愿景是通过完善中文语言理解基础设施，促进中文语言模型的发展，能够作为通用语言模型测评的补充，以更好地服务中文语言理解、任务和产业界。...为了使自然语言理解技术（NLU）发挥最大作用，NLU 模型必须能够处理多种任务或数据集。...），用于评估 NLP 模型在现有的多个自然语言理解任务中的性能。...GLUE 的最终目标是推动通用的、鲁棒的自然语言理解系统的研究。 今年 4 月份，由于 BERT 等模型的出现，GLUE 基准在新模型的评估方面日渐乏力，研究者决定将其升级为 SuperGLUE。...预训练模型的相继产生极大地促进了对自然语言的理解，但不少最先进的模型却没有中文版本，导致技术应用上的滞后。
团队的愿景是通过完善中文语言理解基础设施，促进中文语言模型的发展，能够作为通用语言模型测评的补充，以更好地服务中文语言理解、任务和产业界。...），用于评估 NLP 模型在现有的多个自然语言理解任务中的性能。...GLUE 的最终目标是推动通用的、鲁棒的自然语言理解系统的研究。 今年 4 月份，由于 BERT 等模型的出现，GLUE 基准在新模型的评估方面日渐乏力，研究者决定将其升级为 SuperGLUE。...预训练模型的相继产生极大地促进了对自然语言的理解，但不少最先进的模型却没有中文版本，导致技术应用上的滞后。...所以，如果有一个中文任务的基准测试，包含一批大众能广泛使用和测评的数据集、适用中文任务的特点、能紧跟当前世界技术的发展，就能够更好地缓解当前中文任务的一些问题，并促进相关应用的发展。
中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块，不同于英文的是，中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词，分词效果将直接影响词性，句法树等模块的效果...在人机自然语言交互中，成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果，帮助计算机理解复杂的中文语言。 基于词典分词算法 基于词典分词算法，也称为字符串匹配分词算法。...分词器当前存在问题 目前中文分词难点主要有三个： 1. 分词标准：比如人名，在哈工大的标准中姓和名是分开的，但是在Hanlp中是合在一起的，这需要根据不同的需求制定不同的分词标准。 2....斯坦福分词器：作为众多斯坦福自然语言处理中的一个包，目前最新版本3.7.0， Java实现的CRF算法。可以直接使用训练好的模型，也提供训练模型接口。 Hanlp分词：求解的是最短路径。...ZPar分词器：新加坡科技设计大学开发的中文分词器，包括分词、词性标注和Parser，支持多语言，据说效果是公开的分词器中最好的，C++语言编写。
这篇文章主要分享的是hanlp自然语言处理源码的下载，数据集的下载，以及将让源代码中的demo能够跑通。Hanlp安装包的下载以及安装其实之前就已经有过分享了。...本篇文章主要还是备忘之用，同时算是给新手朋友的一些参考吧！...不过在此之前先推荐两本书给想要学习中文自然语言处理的朋友，分别是《NLP汉语自然语言处理原理与实战》，里面介绍了汉语自然语言处理的相关技术，还有一些源码的解读；另一本是《python自然语言处理》。...源代码、字典以及模型、配置文件的下载大家可以到GitHub上下载。...提供的源代码下载链接下载下来的文件不包含hanlp.properties配置文件，这是你需要下载一个release版本的代码，解压以后，里面有一个hanlp.properties文件 图3.JPG 将这个文件分别拷贝到解压以后的源代码
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这套名叫AI Learning的GitHub资源，汇集了30多名贡献者的集体智慧，把学习机器学习的路线图、视频、电子书、学习建议等中文资料全部都整理好了。...很多初学者都会遇到这样的问题：入门机器学习应该从哪里学起？ 贡献者表示，先学机器学习基础，然后攻克深度学习基础，最后学习自然语言处理（NLP）相关知识。...在第一部分里，贡献者给出的学习路线图是这样的。 ? 在上面16个学习模块中，是知识点介绍、常用工具和实战项目等不同类型的学习资源的整合版。点进去就是具体学习资料，非常方便。...第三部分则着重讲了自然语言处理（NLP）的学习路线和一些应用领域： ? ? 最后一部分Graph图计算还在更新中，目前包括了一个数据集和一本参考书目： ?...（还是要支持正版书籍的，纸质书的手感更好）
再也不用在学机器学习之前先恶补英语了，这儿有一套超热门的优质中文资源可以选择。...这套名叫AI Learning的GitHub资源，汇集了30多名贡献者的集体智慧，把学习机器学习的路线图、视频、电子书、学习建议等中文资料全部都整理好了。...从入门到大牛 很多初学者都会遇到这样的问题：入门机器学习应该从哪里学起？ 这些过来人表示，学习路径分三步，先学机器学习基础，然后攻克深度学习基础，最后学习自然语言处理（NLP）相关知识。...然后介绍了具体的项目案例和开发流程代码： ? 每个模块还有配套视频，一并服用效果更好： ? 即使以后出现了新的学习资源，这套方法论也可以用上。...整理好的电子书，直接下载PDF即可使用： ? 最后，这个神奇的页面还自带贡献者们自己摸爬滚打的心路历程和学习建议。 ?
本文转载自量子位，禁二次转载 再也不用在学机器学习之前先恶补英语了，这儿有一套超热门的优质中文资源可以选择。...这套名叫AI Learning的GitHub资源，汇集了30多名贡献者的集体智慧，把学习机器学习的路线图、视频、电子书、学习建议等中文资料全部都整理好了。...从入门到大牛 很多初学者都会遇到这样的问题：入门机器学习应该从哪里学起？ 这些过来人表示，学习路径分三步，先学机器学习基础，然后攻克深度学习基础，最后学习自然语言处理（NLP）相关知识。...然后介绍了具体的项目案例和开发流程代码： ? 每个模块还有配套视频，一并服用效果更好： ? 即使以后出现了新的学习资源，这套方法论也可以用上。...整理好的电子书，直接下载PDF即可使用： ? 最后，这个神奇的页面还自带贡献者们自己摸爬滚打的心路历程和学习建议。 ?
本文为你推荐名叫AI Learning的GitHub资源，汇集了30多名贡献者的集体智慧。 再也不用在学机器学习之前先恶补英语了，这儿有一套超热门的优质中文资源可以选择。...这套名叫AI Learning的GitHub资源，汇集了30多名贡献者的集体智慧，把学习机器学习的路线图、视频、电子书、学习建议等中文资料全部都整理好了。...从入门到大牛 很多初学者都会遇到这样的问题：入门机器学习应该从哪里学起？ 这些过来人表示，学习路径分三步，先学机器学习基础，然后攻克深度学习基础，最后学习自然语言处理（NLP）相关知识。...比如决策树模块，先介绍了概念与主要场景： 然后介绍了具体的项目案例和开发流程代码： 每个模块还有配套视频，一并服用效果更好： 即使以后出现了新的学习资源，这套方法论也可以用上。...有经典口碑英文视频吴恩达篇： 有入门专项训练篇等任君挑选： 整理好的电子书，直接下载PDF即可使用： 最后，这个神奇的页面还自带贡献者们自己摸爬滚打的心路历程和学习建议。
强烈推荐一个项目：Chinese NLP ，这是由滴滴人工智能实验室所属的自然语言处理团队创建并维护的，该项目非常细致的整理了中文自然语言处理相关任务、数据集及当前最佳结果，相当完备。...项目主页：https://chinesenlp.xyz Github: https://github.com/didi/ChineseNLP 这个项目里面目前包含了18个中文自然语言处理任务，以及一个其他类别...每个子任务下面，会详细介绍相关的任务背景、示例、评价指标、相关数据集及当前最佳结果。以中文分词为例，除了我们熟悉的backoff2005数据集外，还有一些其他数据来源： ?...如果中文是目标 (target) 语言, 则使用字符级别 {1,2,3,4}-gram匹配。 当只有1条人工参考翻译译文时使用Bleu-n4r1评估。...其他相关任务感兴趣的同学可以自行参考，这是一个相当不错的了解当前中文NLP相关任务的参考点，感谢建设和维护该项目的同学。
今年EMNLP2023 的投稿论文数量将近5000篇，长论文接收率为23.3%，短论文接收率为14%，整体接收率为21.3%。 那么关于中文自然语言处理，有哪些值得看的论文呢？...今天作者给大家整理了10篇关于中文的EMNLP2023论文，希望对于研究中文NLP的小伙伴有帮助。...歌词生成是自然语言生成研究中的一个众所周知的应用，之前的一些研究侧重于使用关键字、韵律等精确控制来生成准确的歌词。...，这对自然语言处理提出了严峻的挑战。...中文关系提取 https://aclanthology.org/2023.emnlp-main.358.pdf 上下位词（“is-a”）关系建模对于许多自然语言处理 (NLP) 任务（例如分类、自然语言推理和关系提取
---- 新智元推荐 来源：AINLP 作者：徐亮 【新智元导读】本文介绍一个中文自然语言处理语料库项目：nlp_chinese_corpus ，初步贡献了几个已经预处理好的中文语料，包括维基、...作者徐亮（实在智能算法专家) 创建了一个中文自然语言处理语料库项目：nlp_chinese_corpus ，初步贡献了几个已经预处理好的中文语料，包括维基、新闻和百科语料。...希望大家一起为该项目贡献语料，感兴趣的同学可以直接关注该项目github地址，和作者直接联系，点击文末"阅读原文"直达github链接，可下载相关语料： 大规模中文自然语言处理语料 Large Scale...Chinese Corpus for NLP https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus 为中文自然语言处理领域发展贡献语料 贡献中文语料，请联系...贡献语料/Contribution 贡献中文语料，请发送邮件至nlp_chinese_corpus@163.com 为了共同建立一个大规模开放共享的中文语料库，以促进中文自然语言处理领域的发展，凡提供语料并被采纳到该项目中
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