首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

自然语言处理:用英语查找猥亵?

自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是指计算机对自然语言进行分析和处理的技术。这种技术可以帮助人们从大量的文本数据中提取有用的信息,并进行相应的推理和决策。

在英语中,"猥亵"一词通常指对未成年人进行性侵犯的行为。这种犯罪行为可能会导致严重的法律后果,包括长期监禁和罚款。因此,在自然语言处理中,"猥亵"一词可能会被视为一种负面的、需要被禁止的词汇。

然而,在实际应用中,"猥亵"一词可能会被用于描述一些不道德的行为,例如对未成年人进行性骚扰或性侵犯的行为。在这种情况下,"猥亵"一词可能会被视为一种负面的、需要被禁止的词汇。

总的来说,"猥亵"一词在自然语言处理中可能会被视为一种负面的、需要被禁止的词汇,因为它可能会被用于描述一些不道德的行为。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

教你Python进行自然语言处理(附代码)

自然语言处理是数据科学中的一大难题。在这篇文章中,我们会介绍一个工业级的python库。...自然语言处理(NLP)是数据科学中最有趣的子领域之一,越来越多的数据科学家希望能够开发出涉及非结构化文本数据的解决方案。...尽管如此,许多应用数据科学家(均具有STEM和社会科学背景)依然缺乏NLP(自然语言处理)经验。...分词(tokenization) 分词是许多自然语言处理任务中的一个基本步骤。分词就是将一段文本拆分为单词、符号、标点符号、空格和其他元素的过程,从而创建token。...目前从事智能化翻译教学系统的运营和维护,在人工智能深度学习和自然语言处理(NLP)方面积累有一定的经验。

2.3K80

中文NLP什么?中文自然语言处理的完整机器处理流程

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。...为什么会有分词 我们知道自然语言处理中词为最小的处理单元,当你的语料为句子、短文本、篇章时,我们要做的第一步就是分词。 由于英语的基本组成单位就是词,分词是比较容易的。...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。

8.4K50
  • spaCy自然语言处理复盘复联无限战争(上)

    为了平息我的紧张情绪,缓解等待,我想重温上一部电影《复联3:无限战争》,当然,由于我是一个搞技术的,我的回顾旅行将用到的是自然语言处理,简称NLP。...处理数据 实验中使用的数据或文本语料库(通常在NLP中称为语料库)是电影脚本。然而,在使用数据之前,我必须清理它。...此外,作为spaCy数据处理步骤的一部分,我忽略了标记为停止词的术语,换句话说,就是常用的单词,如“I”、“you”、“an”。而且,我只使用引理,也就是每个单词的规范形式。...要以spaCy处理一段文本,首先需要加载语言模型,然后调用文本语料库上的模型。结果是一个Doc对象,一个保存处理过的文本的对象。...因此,我使用了与查找前十名动词和名词相同的程序,但是是在角色级别上。 因为电影中有很多角色,所以我只选择了一些台词比较合理的角色,加上一些我最喜欢的角色:)。

    61820

    维基百科的数据改进自然语言处理任务

    使用Wikipedia来改进NLP任务,如命名实体识别和主题建模 介绍 自然语言处理(NLP)正在兴起。计算语言学和人工智能正在加入它们的力量,促进突破性发现。...但是,当训练自然语言处理任务时,最大的瓶颈之一就是训练的数据。当涉及诸如特定领域的实词应用程序时,我们面临着资源匮乏的数据问题。...从维基百科中提取信息 有几种工具可用于处理来自Wikipedia的信息。对于涉及文本数据自动处理的问题,我们使用了一个名为SpikeX的spaCy项目。...与语义超图,文本等级或LDA不同,此方法无需直接引用术语即可查找句子主题的标签。提取的主题标签是指与SpikeX匹配的Wikipedia页面的类别。...现在,我们使用整个专利文本(可在Google Patent中找到)来查找分类分布。 ? 如我们所见,我们可以自动检测整个文档的主题(或类别)(在这种情况下为专利)。

    99110

    【数据分享】维基百科Wiki负面有害评论(网络暴力)文本数据多标签分类挖掘可视化

    数据详情 数据格式 csv 字段 id 评论内容 有害的 严重有害的 猥亵 威胁 侮辱 身份_仇恨 大小 67191kb 样本量 159571 数据浏览 以前8行数据为例,我们来预览一下: 变量探索...: 总体高频词 有害的高频词 严重有害的高频词 猥亵高频词 词云 点击标题查阅往期内容 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 01...点击标题查阅往期内容 R语言NLP案例:LDA主题文本挖掘优惠券推荐网站数据 自然语言处理NLP:情感分析疫情下的新闻数据 R语言自然语言处理(NLP):情感分析新闻文本数据 python用于NLP...的seq2seq模型实例:Keras实现神经机器翻译 用于NLP的Python:使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类 适用于NLP自然语言处理的Python:使用FacebookFastText

    23830

    飞桨做自然语言处理:神经网络语言模型应用实例

    刚入门深度学习与自然语言处理(NLP)时,在学习了 Goldberg 特别棒的入门书 NN4NLP,斯坦福 cs224n 等等后,也无限次起念头,写个系列吧,但都不了了之了。...那它有什么呢,如之前提到,语言模型可以说是现代 NLP 核心之一,无处不在。...关于整个流程,主要分成准备,数据预处理,模型构建,训练,保存,预测几个阶段,这也是一般一个 NLP 任务的基础流程。 准备 首先,先导入需要的库。...n_epochs = 5000 # 训练 epoch 数 word_dim = 2 # 词向量大小 lr = 0.001 # 学习率 use_cuda = False #用不用GPU 数据预处理...根据 PaddlePaddle 数据输入要求,需要准备数据读取器 (reader),之后通过它来读取数据,对输入数据进行一些前处理,最后作为 batch 输出。

    51640

    飞桨做自然语言处理:神经网络语言模型应用实例

    刚入门深度学习与自然语言处理(NLP)时,在学习了 Goldberg 特别棒的入门书 NN4NLP,斯坦福 cs224n 等等后,也无限次起念头,写个系列吧,但都不了了之了。...那它有什么呢,如之前提到,语言模型可以说是现代 NLP 核心之一,无处不在。...关于整个流程,主要分成准备,数据预处理,模型构建,训练,保存,预测几个阶段,这也是一般一个 NLP 任务的基础流程。 准备 首先,先导入需要的库。...n_epochs = 5000 # 训练 epoch 数 word_dim = 2 # 词向量大小 lr = 0.001 # 学习率 use_cuda = False #用不用GPU 数据预处理...根据 PaddlePaddle 数据输入要求,需要准备数据读取器 (reader),之后通过它来读取数据,对输入数据进行一些前处理,最后作为 batch 输出。

    53030

    工具 | Python做自然语言处理必知的八个工具

    其内置的非常强大的机器学习代码库和数学库,使Python理所当然成为自然语言处理的开发利器。 那么使用Python进行自然语言处理,要是不知道这8个工具就真的Out了。 NLTK ?...spaCy是一个商业化开源软件,是使用Python和Cython进行工业级自然语言处理的软件。它是目前最快的、水平最高的自然语言处理工具。 Polyglot ?...Polyglot是一个支持海量多语言的自然语言处理工具。...MontyLingua是一个免费的、常识丰富的、端对端的英语自然语言理解软件。用户只需要将原始英文文本输入MontyLingua,就能输出文本的语义解释。该软件完美适用于信息提取、需求处理以及问答。...从给定的英语文本,它能提取主语/动词/形容词对象元组、名词短语和动词短语,并提取人的名字、地点、事件、日期和时间,以及其他语义信息。

    1.3K60

    业界 | 除了自然语言处理,你还可以Word2Vec做什么?

    选自Medium 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、黄小天 尽管词嵌入(Word2Vec)技术目前主要用在自然语言处理的应用中,例如机器翻译;但本文指出,该技术还可以用于分类特征处理,把文本数据转换成便于机器学习算法直接使用的实值向量...自然语言处理(NLP)的从业者深谙此道,因为他们所用的数据都是文本的。由于大多数机器学习算法不接受原始的字符串作为输入,所以在输入到学习算法之前要使用词嵌入的方法来对数据进行转换。...但这不仅仅存在于文本数据的场景,它也能够以分类特征的形式存在于其他标准的非自然语言处理任务中。事实上,我们很多人都在苦苦研究这种分类特征过程,那么词嵌入方法在这种场景中有什么作用呢?...更有甚者,正如 Mikolov 在英语单词上做到的一样,嵌入还习得了练习之间的关系: ? 上图展示了我们的嵌入能够学习到的关系的一些实例。...结论 总之,词嵌入技术在将文本数据转换成便于机器学习算法直接使用的实值向量时是有用的,尽管词嵌入技术主要用在自然语言处理的应用中,例如机器翻译,但是我们通过给出特定的用在 Kwyk 中的例子展示了这些技术在分类特征处理中也有用武之地

    96160

    这把神器,让你 Python 一口气掌握 53 种自然语言处理

    今天的教程里,我就手把手带你在 Python 上使用 StanfordNLP,进行自然语言处理实战。...StanfordNLP官方文档: https://stanfordnlp.github.io/stanfordnlp/ 在学习自然语言处理(NLP)的过程中,我们常常会遇到这样一个问题:“我们能不能为除英语之外的其他语言构建模型呢...于是,我们已经摸清了 StanfordNLP 库完成简单文字处理任务的基本操作,现在我们该试试在各种不同语言上进行同样的操作啦!...05 调用 CoreNLP 的 API 进行文字分析 CoreNLP 是一个久经考验的工业级自然语言处理工具集,它的高性能和准确性都是相当有名的。...sentence.mentions[0]) # 获取共指链 print('---') print('coref chains for the example') print(ann.corefChain) # 正则表达式模板查找

    95340

    自然语言处理指南(第1部分)

    自然语言处理(NLP)包含一系列技术,用以实现诸多不同的目标。下表中列出了解决某些特定问题对应的技术。...总之,你是寻找一些技巧使你不必真的去解析一种自然语言。这就是为什么在计算机科学领域,我们通常称“自然语言处理”而非“自然语言解析”。 需要数据的算法 我们将了解每个问题的具体解决方案。...始于简单的信息检索技术,终于严格意义上的自然语言处理领域。 我们认为这种提供所需信息的方法最为有效:如果你需要做某某事,我们直接展示你能够使用的方法和工具。...在英语中,你可以通过查找空格或标点符号来找到词汇间的界限,中文则没有这样的东西。 词汇拆分 另一种进行词汇分组的方法是将词汇分割开来。这种方法的核心是把文字分解成字符串。...在以后的文章中,我们会讨论文档理解,文档分析,情感分析,自然语言处理的库等等。 敬请关注!

    1.6K80

    【资源】深度学习解决自然语言处理中的7大问题,文本分类、语言建模、机器翻译等

    摘要: 本文讲的是深度学习解决自然语言处理中的7大问题,文本分类、语言建模、机器翻译等,自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题。...本文讲的是深度学习解决自然语言处理中的7大问题,文本分类、语言建模、机器翻译等,自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题。...这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类有趣的自然语言处理任务。...——统计自然语言处理基础,463页,1999。 考虑到神经网络的使用,这一领域也被称为神经机器翻译。...这通常适用于自然语言,例如从英语翻译成法语。深度学习最近开始在这类任务上有重要影响。 ——深度学习,98页,2016 语言模型用于以另一种语言输出目标文本,以源文本为条件。

    84150

    【资源】深度学习解决自然语言处理中的7大问题,文本分类、语言建模、机器翻译等

    【新智元导读】自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题。但是,深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。...这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类自然语言处理任务。 自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题。...这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类有趣的自然语言处理任务。...——统计自然语言处理基础,463页,1999。 考虑到神经网络的使用,这一领域也被称为神经机器翻译。...这通常适用于自然语言,例如从英语翻译成法语。深度学习最近开始在这类任务上有重要影响。 ——深度学习,98页,2016 语言模型用于以另一种语言输出目标文本,以源文本为条件。

    787110

    消除对学编程的误解

    这里有一个很重大的误解,就是简单地把编程语言等同于自然语言了。 ?...每每被动词变形、虚拟语气,和英语阅读时半篇儿不认识的单词搞得七荤八素的时候,就觉得:记住了足够多的单词和语法,自然就会用英语听说读写了。...至于听说读写的内容,我们并不用操心,反正我们每天中文也要说话、阅读、写作,学会了英语,不过就是哇哩哇啦的发音和曲里拐弯的字母来代替声韵母、方块字做同样的事情罢了。...计算机的经典算算法也有多种,但其中重要且常用的也相对有限: 首先以针对序列数据的查找算法和排序算法为最基础; 然后是针对树和图数据结构的各种算法:首先是遍历算法(深度优先 & 广度优先),继之以各种类型的树结构以及以计算图中不同顶点间最短路径为目的的各种算法...掌握了这些,就好像习武掌握了最基本的站桩、马步和套路,其他部分都是为了将“套路”落到实处, 使其可以用来处理现实问题。 ?

    51130

    采用通用语言模型的最新文本分类介绍

    与之前的文本分类方法相比,该方法有着明显的提升,所有的代码和预训练模型允许任何人利用这种新方法更好的解决如下问题: 查找与法律案件相关的文件; 识别垃圾邮件,机器人和让人反感的评论; 分类某种产品正面和负面的评论...自然语言处理,深度学习和分类 自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能的一个领域,它指的是使用计算机来处理自然语言。...自然语言是指我们每天都在交流使用的语言,比如英语或者中文,而不是专业语言,比如计算机代码或者音乐符号。自然语言处理应用广泛,比如搜索,个人助手,提取总结,等等。...自然语言处理的研究主要集于英语,在其他的语言上训练模型会遇到相对应的困难。一般来说,非英语语言的公开数据集的数量很少。如果你想要在像泰语这样的语言上训练一个文本分类模型,你无疑需要自己搜集数据。...在非英语语言上搜集数据,通常意味着你需要自己标注数据,或者找到标注者来处理它们,就像 Amazon Mechanical Trurk 雇佣了很多说英语的标注者做众包服务那样。

    76420

    为何我们的代码难以阅读

    我们在接到需求后,往往就急着开始所谓设计和开发:我们会说在这里要用一个哈希表来存放数据,那里一个回调函数来处理异步结果。...毕竟我们的C/JAVA这些计算机语言,这种语言是不存在上面自然语言的差异的啊?——其实这是有非常重要的关系的,因为我们希望源代码是容易理解的,往往是以自然语言作为标志物的。...重复和耦合 我们如果想写出如同自然语言一样易读的软件代码,那么我们就一定要以自然语言写文章的结构。但是很可惜的是,自然语言的文章以传情达意为目的,而软件代码主要是控制电脑工作的任务列表。...我们知道,代码是一行行执行的,而电脑对于数据的处理,往往存在很多类似的、重复的处理步骤。而我们写一篇文章,肯定不会让某一个描述过的句子,反反复复的出现在所有需要的地方。...其实我们的源代码也可以做到这点,基本的做法就是“封装”:我们把类似的、重复的代码封装成子函数;我们继承的方法来构建相似的数据对象。

    91150

    自然语言处理深度学习的7个应用

    自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而,深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。...在这篇文章中,你会发现7个有趣的自然语言处理任务,也会了解深度学习方法取得的一些进展。...—191页,统计自然语言处理基础,1999. 除了对语言建模的学术兴趣外,它也是许多自然语言处理体系结构深度学习的一个重要组成部分。...自然语言处理的优先神经网络模型,2015 从零(几乎)开始自然语言处理,2011 自然语言处理深度学习,实践概述,牛津,2017 深度学习或神经网络的NLP问题已成功应用?...深度学习能像自然语言处理在视觉和语音处理领域一样取得类似的突破吗?

    1.2K90
    领券