自然语言处理领域国内外著名会议和期刊

本文介绍自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域的一些国内外著名会议和期刊。 自然语言处理(NLP)和计算语言学(Computational Linguistics, CL)有很多重合之处。国际会议ACL、EMNLP、NAACL 和 COLING 可以说是 NLP 领域的四大顶会。其中 ACL、EMNLP、NAACL都是一家的(均由 ACL 举办)。AC

依存可视化︱Dependency Viewer——南京大学自然语言处理研究组

来源网页:http://nlp.nju.edu.cn/tanggc/tools/DependencyViewer.html视频演示网页:http://nlp.nju.edu.cn/tanggc/tools/DependencyViewer_demo.html可视化效果效果如下: 1、数据格式如下:1 赵宁 赵宁 NR NR _ 4 d-genetive2 的 的 D

如何学习自然语言处理:一本书和一门课

如何学习自然语言处理》和《几本自然语言处理入门书》,但是更推崇知乎上这个问答:自然语言处理怎么最快入门,里面有微软亚洲研究院周明老师的系统回答和清华大学刘知远老师的倾情奉献:初学者如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术资料,当然还包括其他同学的无私分享。Speech and Language Processing,第一版中文名译为《自然语言处理综论》,作者都是NLP领域的大大牛:斯坦福大学  教授

自然语言处理真实项目实战(20170830)

转载:https://www.cnblogs.com/TextEditor/p/7451657.html前言本文根据实际项目撰写,由于项目保密要求,源代码将进行一定程度的删减。本文撰写的目的是进行公司培训,请勿以任何形式进行转载。由于是日语项目,用到的分词软件等,在中文任务中需要替换为相应的中文分词软件。例如结巴分词 : https://github.com/fxsjy/jieba前提知识和术语解

中文自然语言处理入门实战

课程介绍NLP 作为 AI 技术领域中重要的分支,随着其技术应用范围不断扩大,在数据处理领域占有越来越重要的地位。本达人课,作为中文自然语言处理边学边实战的入门级教程,以小数据量的“简易版”实例,通过实战带大家快速掌握 NLP 在中文方面开发的基本能力。本课程共包含 22 篇。各篇之间并没有紧密耦合,但是整个内容还是遵循一定的开发流程。比如,按照中文语料处理的过程,在获取到语料之后开始分词,分词之

GitHub项目:自然语言处理领域的相关干货整理

自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。这些资源能为想要深入钻研一个NLP任务的人们提供一个良好的开端。指代消解https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks#coreference-resolu

第六章(1.1)自然语言处理实战——TF-IDF算法原理

一、什么是TF-IDF TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency,词频-逆文件频率). 是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语

自然语言处理(二 RNN语言模型)

RNN语言模型 RNN语言模型 语言模型 RNN语言模型 模型扩展 语言模型 语言模型就是指语言产生的规律,一般用来预测所使用语言语序的概率,或者是当前上下文使用某个词语的概率。换句话说,就是用来表示语言产生顺序的建模,用某个词是否恰当,这样的语序构造句子是否妥当这样的。于是,训练出一个语言模型就需要相当大的样本数据。语言模

论文阅读:Deep Neural Networks with Multitask Learning(多任务模型应w用到自然语言处理)

文章摘要文章讲述一个使用基于单一卷积神经网络的多任务学习模型,可以给一个句子输出预测一系列语法或语义上的输出:如词性标注、命名实体识别、语言角色,语义相近的单词,自然语言模型(句子有意义的概率)。所有这些任务上使用一个网络实现权重共享,即一个多任务学习实例。除了语言模型,所有的任务都使用打标签的数据,这样的组合代表了一个通过共享任务的进行半监督学习形式【语言模型是无监督的,而其他任务有监督】。文

自然语言处理学习笔记(一)

笔者是一名刚刚打开自然语言处理潘多拉魔盒的探路青年,在此写下一些学习笔记,作为总结。自然语言处理、语音识别、计算机视觉,是当下人工智能领域最为火热的三个领域。自然语言处理为的是让计算机理解和处理人类的语言,图灵测试中对机器智能的判断标准就是语言,语言是人类智慧的最高体现。我喜欢探索人类在对话中,知识的传递和积累,如何产生令人激动地aha时刻。引用一位本领域的学者:我的研究计划侧重于更好地理解对话

中文自然语言处理工具集:分词,相似度匹配

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 分词工具 结巴分词 https://github.com/fxsjy/jieba pullword http://www.pullword.com/ FudanNLP https://gi

自然语言处理的一些基础技巧小总结

自然语言处理的一些基础技巧小总结 研二下半期了,开始写毕业论文。东拼西凑了一些小技巧,说实话没有人从头开始做word2vec然后一直做到自己项目的内容,基础的功能只需要调用就可以了。 计算word的相似度 >>>dog=wn.synset('dog.n.01') >>>cat=wn.synset('cat.n.01') >>

自然语言处理怎么最快入门

作者:微软亚洲研究院 链接:https://www.zhihu.com/question/19895141/answer/149475410 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 自然语言处理(简称NLP),是研究计算机处理人类语言的一门技术,包括: 1.句法语义分析:对于给定的句子,进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多