自然语言处理-聊天机器人

rule-based的玩法,以及几个角度的升级。首先,我们看一个最基础版本的rule-base机器人基本就是小学生级别的 问什么 答什么In [11]:import random# 打招呼greetings = ['hola', 'hello', 'hi', 'Hi', 'hey!','hey']# 回复打招呼random_greeting = random.choice(greetings)#

自然语言处理-哈工大笔记

文章目录词处理语句处理篇章处理当前热点统计语言模型分词语料库词性标注句法分析语料库多机加工系统词语搭配识别技术N-Gram统计模型平滑方法动态-自适应-基于缓存的语言模型马尔科夫模型隐马尔科夫模型基于HMM的词性标注句法分析词处理分词、词性标注、实体识别、词义消歧语句处理句法分析(Syntactic Analysis)、语义分析(Senmantic Analysis)、机器翻译、语音合成篇章处理自

自然语言处理基本概念

本文为 http://blog.sina.com.cn/s/blog_1334cae810102wovb.html 笔记自然语言处理常用术语文本主要分为三种文本,自由文本、结构化文本、半结构化文本,自然语言处理一般是对自由文本进行的处理。常见的基本操作如下:分词通常我们处理的自由文本分为中文、英文等。词为文本最基本的单位,分词是进行自然语言处理中最基本的步骤。分词算法分为词典方法和统计方法。其中,

自然语言处理 资源合集

链接。Dibya ChakravortyContributionspull requests, or email me (dibyachakravorty@gmail.com)blog post on this.Table of ContentsBooksMOOCsYouTube VideosOnline University CoursesPackages to Play WithAcademi

自然语言处理实战之微博情感偏向分析

自然语言处理(NLP)中一个很重要的研究方向就是语义的情感分析(Sentiment Analysis)。例如IMDB上有很多关于电影的评论,那么我们就可以通过Sentiment Analysis来评估某部电影的口碑,(如果它才刚刚上映的话)甚至还可以据此预测它是否能够卖座。与此相类似,国内的豆瓣上也有很多对影视作品或者书籍的评论内容亦可以作为情感分析的语料库。对于那些电子商务网站而言,针对某一件商

腾讯自然语言处理实习岗面经

人生第一次面BAT,记录一下,为明年找工作赞经验,毕竟网上很少自然语言处理相关的面经。先来点干货! 按照上述流程分为三块,如下。简单的自我介绍了一下我:我做的项目是关于自然语言生成,…面试官1:为什么不用生成式的方法来做呢?我:我尝试了char-rnn和seq2seq的方法,…面试官1:rnn是怎么运行的你能说一下吗?我:巴拉巴拉…面试官1:什么是char-rnn,你能画一下rnn的结构图吗?我:

自然语言处理数据集免费资源开放(附学习资料)

作者:Jason Brownlee翻译:梁傅淇本文长度为1500字,建议阅读3分钟本文提供了七个不同分类的自然语言处理小型标准数据集的下载链接,对于有志于练习自然语言处理的新手而言,是极有帮助的资源。在你刚开始入手自然语言处理任务时,你需要数据集来练习。最好是使用小型数据集,这样你可以快速下载,也不用花费很长的时间来调试模型。同时,使用被广泛使用和了解的标准数据集也是有所帮助的,你可以用你的结果来

自然语言处理(五 文本相似度)

简单共有词判断模型TFIDF向量表示TFIDFWord2vecLMSentence Embedding表示简单共有词判断模型假设现在有文本A和B,Num(A∩B)Num(A\cap B) 表示A和B中相同词的数量,Num(A∪B)Num(A\cup B)表示A和B中所有词的数量。那么定义A和B的相似程度为: Similarity(A,B)=Num(A∩B)Num(A∪B)TFIDF向量表示上述共有

自然语言处理之中文分词器详解

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,当然分词只是一个工具,场景不同,要求也不同。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。1基于词典分词算法基于词典分词算法,也称为字符

自然语言处理-中文分词方法总结

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。当然分词只是一个工具,场景不同,要求也不同。前人做的工作,已注明出处,我觉得相对很完整。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。竹

自然语言处理与中文分词的难点总结

中文自动分词指的是使用计算机自动对中文文本进行词语的切分,即像英文那样使得中文句子中的词之间有空格以标识。中文自动分词被认为是中文自然语言处理中的一个最基本的环节。中文分词的难点· 未登录词,基于词库的分词方法往往不能识别新词、特定领域的专有词。人名、机构名、地名、产品名、商标名、简称、省略语等都是自动分词的难点。· 切分歧义,使用基于n-gram的切词方法往往不能保证词在切分过程中的语义独立性。

自然语言处理--中文分词之机械分词

说到自然语言处理,对于中文首当其冲的就是分词。    和西方语言不同,中文句子中不像英语,每个单词间有空格隔开,而是全部连在一起,词间没有明显的界限。这就为我们的翻译、检索等等更高级的信息处理带来了不小的麻烦,怎样将一句话中的关键词提取出来,便成为了中文信息处理首先要解决的问题,这就是我们所谓的分词。    现有的分词算法可分为三大类:基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方

自然语言处理中句子相似度计算的几种方法

在做自然语言处理的过程中,我们经常会遇到需要找出相似语句的场景,或者找出句子的近似表达,这时候我们就需要把类似的句子归到一起,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。基本方法句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法:编辑距离计算杰卡德系数计算TF 计算TFIDF 计算Word2Vec 计算下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Py

在自然语言处理领域,哪些企业的发展遥遥领先?(附报告)

后台回复关键词“NLP”下载研究报告(含人才分布图)目录第 1 章 自然语言处理概念篇第 2 章 自言语言处理技术篇第 3 章 自然语言处理人才篇第 4 章 自然语言处理应用篇第 5 章 自然语言处理趋势篇自然语言处理是包括了计算机科学、语言学心理认知学等一系列学科的一门交叉学科,这些学科性质不同但又彼此相互交叉。1950年图灵提出了著名的“图灵测试”,这一般被认为是自然语言处理思想的开端。20世

自然语言处理发展历程自我总结

自然语言处理(NLP)历史悠久,从上个世纪初,便有人开始提出自然语言相关的规律和假设,但本人阅读了若干自然语言相关的书籍后,发现自然语言处理的方法论在长达近1个世纪的时间内并无半点实质上的进展。自然语言处理的方法体系目前大致可分为两个方向:1.形式化语言处理方向     这个方向吸引了众多学者,体系非常庞杂,其中诞生了很多处理主义,但都并未有革命性的变化,基本上属于盲人摸象,其中就包括了如下理论:

自然语言处理之朴素贝叶斯小结

此篇博客为自然语言处理之朴素贝叶斯的总结 1.朴素贝叶斯=贝叶斯公式 + 条件独立假设2.朴素贝叶斯的效果好,尤其是在有大量语料的情况下。3.处理重复语句的三种方式4.处理未在训练集中覆盖的词语——平滑技术(赋予一个小概率,从而调低整体的概率)5.直接匹配关键词处理垃圾邮件,为何行不通。6.实际工程中的小技巧:取对数,把乘法变成加法.并预先把对应的概率求出来引入正常邮件出现词语的概率,把词语概率转

自然语言处理入门资料推荐

最近几个月小编遨游在税务行业的智能问答调研和开发中,里面涉及到了很多的自然语言处理NLP的功能点。虽然接触NLP也有近两年的时间了,现在真正要应用到问答中,避免不了还是需要再重新熟识并深入研究理解。下面是与NLP相关的一些书籍推荐、课件推荐和开源工具推荐。主要是记录下入门的资料,由于资料的存储位置没有做规整,所以本文没有附带资源下载链接。如果有同学需要其中的资源,可以在公众号上给我留言,回头我把资

自然语言处理基本知识小结

1.什么是NLP? 能力模型,通常是基于语言学规则的模型,建立在人脑中先天存在语法通则这一假设的基础上,认为语言是人脑的语言能力推导出来的,建立语言模型就是通过建立人工编辑的语言规则集来模拟这种先天的语言能力。又称“理性主义的”语言模型。 应用模型,根据不同的语言处理应用而建立的特定语言模型,通常是基于统计的模型。又称“经验主义的”语言模型,使用大规模真实语料库中获得语言各级语言单位上的统计信息,

手把手教你解决90%的自然语言处理问题

无论你是成熟的公司,还是想要推出一个新服务,都可以利用文本数据来验证、改进和扩展产品的功能。科学的从文本数据中提取语义并学习是自然语言处理(NLP)研究的一个课题。NLP每天都会产生新的令人兴奋的结果,并且它是一个非常大的领域。然而,在与数百家公司合作之后,Insight团队发现一些关键的实际应用程序比其他应用程序出现得更频繁,例如:识别不同的用户/客户群体(如预测客户流失、终身价值、产品偏好);

第01课:中文自然语言处理的完整流程

第一步:获取语料语料,即语言材料。语料是语言学研究的内容。语料是构成语料库的基本单元。所以,人们简单地用文本作为替代,并把文本中的上下文关系作为现实世界中语言的上下文关系的替代品。我们把一个文本集合称为语料库(Corpus),当有几个这样的文本集合的时候,我们称之为语料库集合(Corpora)。(定义来源:百度百科)按语料来源,我们将语料分为以下两种:1.已有语料很多业务部门、公司等组织随着业务发