1.用python进行精细中文分句（基于正则表达式） 中文分句，乍一看是一个挺简单的工作，一般我们只要找到一个【。！？】这类的典型断句符断开就可以了吗。 ...对于简单的文本这个做法是已经可行了（比如我看到这篇文章里有个简洁的实现方法 自然语言处理学习3：中文分句re.split()，jieba分词和词频统计FreqDist_zhuzuwei的博客-CSDN博客...所以，这里我提供一个更加精细的解决方法，可以解决上面的问题： # 版本为python3，如果为python2需要在字符串前面加上u import re def cut_sent(para): para...() # 段尾如果有多余的\n就去掉它 # 很多规则中会考虑分号;，但是这里我把它忽略不计，破折号、英文双引号等同样忽略，需要的再做些简单调整即可。...HarvestText：文本挖掘和预处理工具 HarvestText是一个专注无（弱）监督方法，能够整合领域知识（如类型，别名）对特定领域文本进行简单高效地处理和分析的库。
Word2Vec是一种常用的文本处理方法，它能够将文本数据转化为向量表示，从而实现文本的语义分析和比较。...，可以是任何英文文本。...我们首先将文本进行分句和分词处理。分句将文本拆分成句子，而分词则将句子拆分成单词。我们可以使用NLTK库中的sent_tokenize和word_tokenize函数来完成这些操作。...()) for sentence in sentences]在分词之后，我们还可以进行一些其他的预处理步骤，比如去除停用词、标点符号和数字。...此外，我们还可以使用Word2Vec模型进行词语间的线性运算。例如，我们可以找到一个词语的向量表示并通过加减运算来找到与之相关的词语。
而后，本文具体介绍了如何基于词典的双向最大匹配法以及基于字标注的平均感知机进行分词的实验，对实验结果进行了分析并给出了几种改进模型的思路。最后，本文给出了相应的参考文献以及其他资料。...第一步是收集数据，数据可以是标准的评测数据，也可以是自己采集的真实数据。第二步是编写程序，实现算法。第三步是分析结果。 第四阶段写作大约占整个过程的30%。写作是科学研究的一个重要过程。...因此对中文进行处理的第一步就是进行自动分词，即将字串转变成词串。 自动分词的重要前提是以什么标准作为词的分界。词是最小的能够独立运用的语言单位。词的定义非常抽象且不可计算。...它的分词思想同MM方法，不过是从句子（或文章）末尾开始处理的，每次匹配不成词时去掉最前面的字。双向最大匹配法即为MM分词方法与逆向MM分词方法的结合。...中文分词方法实践 3.1 基本思路 我们首先利用正则表达式提取URL、英文一类特殊词，对文本数据进行预处理。而后分别实现双向最大匹配法和基于字标注的平均感知机分词两个分词模块并一起集成到分词系统。
，并且在机器翻译、问答系统、阅读理解等领域取得了一定成功。...自然语言处理，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字(如果是英文即为字符)、词、句、段落、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。...句法分析是对句子和短语的结构进行分析，目的是要找出词、短语等的相互关系以及各自在句中的作用。 语义分析是指运用各种机器学习方法，学习与理解一段文本所表示的语义内容。 语义分析是一个非常广的概念。...汉语分词：处理汉语(英文自带分词)首要工作就是要将输入的字串切分为单独的词语，这一步骤称为分词。 词性标注：词性标注的目的是为每一个词赋予一个类别，这个类别称为词性标记。...文本摘要：文本摘要任务是指通过对原文本进行压缩、提炼，为用户提供简明扼要的文字描述。 情感分析：情感分析任务是指利用计算机实现对文本数据的观点、情感、态度、情绪等的分析挖掘。
首先需要对文本进行分句及分词，这里可以使用jieba分词。然后将分词好的列表数据对应BosonNLP词典进行逐个匹配，并记录匹配到的情感词分值，最后统计汇总所有情感分值。...基于知网情感词典的情感分析步骤： 1、首先，需要对文本分词、分句，得到分词分句后的文本语料，并将结果与哈工大的停用词表比对，去除停用词； 2、其次，对每一句话进行情感分析，分析的方法主要为：判断这段话中的情感词数目...并且在统计的过程中还需要判断该情感词前面是否存在程度副词，如果存在，则需要根据程度副词的种类赋予不同的权重，乘以情感词数。如果句尾存在感叹号（！）与问号（？）...等符号，则情感词数目增加一定值，因为感叹号（！）与问号（？）这类的标点往往表示情感情绪的加强，因此需要进行一定处理。 3、然后统计计算整段话的情感值(积极词值-消极词值），得到该段文本的情感倾向。...有兴趣的同学也可以在知网情感词典的基础上做进一步的分析和优化，相信会得出更高的准确率。本次课程到此，下节课我们将会讲解根据机器学习的方法来进行情感分析，敬请期待！
因此这句话的准确情感分值是：4*1+1*2-1*4-2+1*-1 = -1 ⑤ 积极和消极分开来 再接下来，很明显就可以看出，这句话里面有褒有贬，不能用一个分值来表示它的情感倾向。...这条例子评论有四个分句，因此其结构如下（[积极分值, 消极分值]）：[[4, 0], [2, 0], [0, 6], [0, 1]] 以上就是使用情感词典来进行情感分析的主要流程了，算法的设计也会按照这个思路来实现...算法设计 第一步：读取评论数据，对评论进行分句。 第二步：查找对分句的情感词，记录积极还是消极，以及位置。 第三步：往情感词前查找程度词，找到就停止搜寻。为程度词设权值，乘以情感值。...第八步：通过分句计算每条评论的积极情感均值，消极情感均值，积极情感方差，消极情感方差。 实战 这篇文章讲到了使用情感词典进行英文情感分析的方法和代码讲解，非常详细。...for sent in sents: #循环遍历评论中的每一个分句 segtmp = tp.segmentation(sent, 'list') #把句子进行分词
词典中对每个情感词进行情感值评分，bosanNLP情感词典如下图所示： 第二种，采用的是知网推出的情感词典，以及极性表进行情感分析。知网提供的情感词典共用12个文件，分为英文和中文。...首先，需要对文本进行分句、分词，本文选择的分词工具为哈工大的pyltp。其次，将分词好的列表数据对应BosonNLp词典进行逐个匹配，并记录匹配到的情感词分值。...，分句，得到分词分句后的文本语料，并将结果与哈工大的停用词表比对，去除停用词； 2、其次，对每一句话进行情感分析，分析的方法主要为：判断这段话中的情感词数目，含有积极词，则积极词数目加1，含有消极词，则消极词数目加...并且再统计的过程中还需要判断该情感词前面是否存在程度副词，如果存在，则需要根据程度副词的种类赋予不同的权重，乘以情感词数。如果句尾存在？！等符号，则情感词数目增加一定值，因为！与？...各位伙伴，这个账号我现在登录的很少，如果急需资源，可以点下面这个链接下载，稍微调试一下就可以运行。
RAKE简介 RAKE英文全称为Rapid Automatic keyword extraction，中文称为快速自动关键字提取，是一种非常高效的关键字提取算法，可对单个文档进行操作，以实现对动态集合的应用...RAKE算法首先使用标点符号（如半角的句号、问号、感叹号、逗号等）将一篇文档分成若干分句，然后对于每一个分句，使用停用词作为分隔符将分句分为若干短语，这些短语作为最终提取出的关键词的候选词。...最后，每个短语可以再通过空格分为若干个单词，可以通过给每个单词赋予一个得分，通过累加得到每个短语的得分。一个关键点在于将这个短语中每个单词的共现关系考虑进去。...最终定义的公式是: 算法步骤 (1)算法首先对句子进行分词，分词后去除停用词，根据停 用词划分短语; (2)之后计算每一个词在短语的共现词数,并构建 词共现矩阵; (3)共现矩阵的每一列的值即为该词的度...deg（是一个网络中的概念，每与一个单词共现在一个短语中，度就加1，考虑该单词本身）,每个词在文本中出现的次数即为频率freq; (4)得分score为度deg与频率 freq的商,score越大则该词更重
某些包的Status显示“out of date”，你可以不必理会，它基本不影响你的使用与开发。 ? 既然你已经安装成功，我们来小试牛刀一下。...1、 Sentences Segment（分句） 也就是说我们手头有一段文本，我们希望把它分成一个一个的句子。此时可以使用NLTK中的 punkt sentence segmenter。...由此，我们便把一段话成功分句了。 2、Tokenize sentences （分词） 接下来我们要把每个句话再切割成逐个单词。...词形还原处理相对复杂，获得结果为词的原形，能够承载一定意义，与词干提取相比，更具有研究和应用价值。 我们会在后面给出一个同MaxMatch算法相结合的更为复杂的例子。...我们可以通过一个英文的例子来演示MaxMatch算法（其实中文处理的道理也是一样的）。算法从右侧开始逐渐减少字符串长度，以此求得可能匹配的最大长度的字符串。
Python是一门编程语言，但是从目前的实现来讲，Python也是一个名为解释器的软件包，解释器是一种让其他程序运行起来的程序，当你编写了一段Python程序，Python解释器将读取程序，并且按照其中的命令执行...Python解释器是代码与机器的计算机硬件之间的软件逻辑层。当Python包安装在机器上后，它包含一些最小化的组件：一个解释器和支持的库。...根据使用情况的不同，Python解释器可能采取可执行程序的形式，或是作为链接到另一个程序的一些列库。根据选用的Python版本不用，解释器本身可以用C语言实现，或者Java类实现，或者其他形式。...编程语言分为：机器语言：直接用二进制编写程序优点：程序执行效率高缺点：开发效率低汇编语言：用英文标签去代替二进制指令，本质还是再直接操作硬件优点：相对于机器语言的开发效率要高缺点：执行相对于机器语言要低高级语言...3.PyPy PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译(注意不是解释)，所以可以显著提高Python代码的执行速度。
minhash就是一种局部敏感哈希，它经常用来判断集合的相似性，它的思路为：使用相同的规则抽取集合中的少量元素，代表整个集合。...例如：可以用10个元素，代表一个10万个元素的集合，这里的本质就是一个hash。如果两个hash后的小集合重合度很高，我们也认为大集合的相似性很高。...分词，分词可以将网页转化为集合。 分词确实可以将网页转化为集合，但这样的集合可以用于网页去重吗？ 分词不适合网页去重，网页分完词都是{你,我,他,的,地,得}，不具备区分性。 那要如何优化？...分句，标点符号会将网页分成很多句子，可以取最长的N个句子集合代表网页，作为网页的hash签名。 用这种hash方法来判断网页的重合度与相似度，不但速度快准确性高，还能大大降低工程的复杂度。...网页相似度判断，经常使用“分句”代替“分词”，来对网页进行哈希； 知其然，知其所以然。 思路比结论更重要。
首先介绍原理与概念 TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。...TextRank算法是利用局部词汇之间关系（共现窗口）对后续关键词进行排序，直接从文本本身抽取。...TextRank的Java实现 原理思路整理： 程序员(英文Programmer)是从事程序开发、维护的专业人员。一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员，但两者的界限并不非常清楚，特别是在中国。...首先对这句话分词，这里可以借助各种分词项目，比如HanLP分词，得出分词结果： [程序员/n, (, 英文/nz, programmer/en, ), 是/v, 从事/v, 程序/n, 开发/v, 、...网络上实现了一个简单的文摘系统，旗代码可参考ASExtractor`， 其他参考文献： 1.textrank：github： 2.Automatic Summarization ：https
ELECTRA是一种新预训练方法，它能够高效地学习如何将收集来的句子进行准确分词，也就是我们通常说的token-replacement。 有多高效？...但MLM也有它的缺点：与预测每个输入token不同，这些模型只预测了一个很小的子集(被掩盖的15%)，从而减少了从每个句子中获得的信息量。 ?...为了进一步提高效率，研究人员还尝试了一个小型的ELECTRA模型，它可以4天内在单个GPU上进行训练。...最后，为了看看是否能够大规模实施，研究人员使用了更多的计算量(大约与RoBERTa相同的数量，约T5的10％)，来训练一个大型ELECTRA。 结果表明，在SQuAD 2.0测试集上效果达到了最佳。...主要是ELECTRA进行预训练和对下游任务进行微调的代码。目前支持的任务包括文本分类、问题回答和序列标记。 开源代码支持在一个GPU上快速训练一个小型的ELECTRA模型。
我们利用ES对专知的AI内容库进行了索引，用户可以快速找到所需AI知识资源。下面由我们专知团队后台支柱李泳锡同学向大家分享下。...ES会自动完成分片处理，并且让这些分片呈现出一个大索引的样子。 副本（replica） 分片处理允许用户向ES集群推送超过单机容量的数据。...为了顺利使用ES，首先需要安装ES；其次，由于我们应用场景为中文检索，而ES的自带分词器主要面向英文，在中文场景下会将每个汉字分开，因此需要额外安装中文分词工具IK帮助我们根据关键词分词；最后，为了方便我们监控...ES安装 安装 Elasticsearch 只有一个要求，就是要安装最新版本的JAVA。你可以到官方网站下载它：www.java.com....并采用mongo-connector为mongo与ES实现了实时同步能力。 ? 目前专知支持上万级别存量文档检索，并实现了增量文档实时级索引构建，以及毫秒级的文档检索响应能力。 ?
主要就是使用nltk对一些姓名 性别进行训练, 并预测测试语料中的姓名是啥性别. 这篇文章能够让你对 分类, 样本特征稍微有个初步入门....这是个大问题。这么个工具目前只能比较好的处理英文和其他的一些拉丁语系，谁让别人的单词与单词之间有个空格隔开呢！中文汉字一个挨一个的，nltk在分词这一关就过不去了，分词没法分，剩下的就都做不了。...唯一能做的， 就是对网上现有的中文语料进行处理，这些语料都分好了词，可以使用nltk进行类似与英文的处理。...nltk处理中文的第一步障碍就是中文资料不是分好词的， 词语与词语之间没有空格。要使用nltk对中文进行处理， 首先的第一步就是中文分词（中国台湾叫中文断词）。...资料4.1 使用python结巴分词对中文资料进行分词 https://github.com/fxsjy/jieba 结巴分词的github主页 资料4.2 基于python的中文分词的实现及应用 http
情感倾向可认为是主体对某一客体主观存在的内心喜恶，内在评价的一种倾向。它由两个方面来衡量：一个情感倾向方向，一个是情感倾向度。 情感倾向方向也称为情感极性。...( each Group ) ##调用在线分词工具或者本地分词函数，对意群进行分词 开源中文分词工具有很多，如在线的SCWS(PHP)，张华平博士团队开发的NLPIR(C、Python、Java)，哈工大的...本文只用都了词语的词性，感兴趣的读者可以思考如何用其他的属性来实现更好的情感分析。...2、情感定位 本文基于已有的中文情感词库，构建了一张情感词表，然后对文本进行中文分词处理，将处理后得到的单词依次与预先构建好的情感词表逐个查找，若能找到，则是情感词，并读取情感极性及相应权值，否则，不是情感词...笔者按照这个思路，用python写了一百多行的代码实现了上述的算法，测试了一番，效果还可以，但词典的精度还需改进。
而有关英文的分词方式，细颗粒度的同样直接以单词为单位进行分词，粗颗粒度则是通过统计n-gram词频的方式获得。 模型训练则是使用V100的卡，mask的比例保持和bert一致，均为15%。 2....中文语料下的finetune实验 该文献在分类以及阅读理解任务中测试了finetune之后的模型效果，并且在clue系列任务下比较了ambert与当前的sota模型直接的效果比较。 1....可以看到： 在大多数实验中，AMBERT都有着较好的性能表达。 3. 英文语料下的finetune实验 同样的，我们对英文的AMBERT模型效果进行考察。 1....作者尝试对这一现象进行了解释，他认为：英文任务中性能不佳的原因在于分词结果中英文的“词汇”比例占比太少，仅占13.7%，且可能存在分词不佳的情况，而中文任务中两者占比差不多是1：1的，因此导致英文的粗颗粒度模型并没有贡献应有的作用...因此，我暂时对这篇文章的结论持保留态度，不过这个思路确实可以借鉴到其他的nlp任务当中，应该能够对性能提升有所帮助。 5.
词汇与分词技术简介 汉语词汇是汉语语言中能够独立运用的最小语言单位，是语言中的原子结构。 独立运用意味着，单独做句法成分或单独起语法作用。 因此对中文进行分词就显的至关重要。...，微信这两个新词都不能正确的分出来，更不要提对它们进行词性标注了。...由于分词本身更多的时候是作为一个预处理的过程，判断其质量的好坏更多的时候需要结合下游的应用来进行。...]），就可以跟对接现在比较主流的英文NLP算法。...因此分词仍然是工程界进行中文处理时的一项重要技术。 3.可视化分词结果，词云，主题模型，TF-IDF,TEXTRANK 等仍不失为用机器快速理解语料篇章的有效手段。 ---- 参考文献 1.
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