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自然语言处理
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blog.csdn.net博客分类： 自然语言处理 自然语言处理 一、语言模型 （一）N元语言模型 （二）语言模型性能评价 （三）数据平滑 （四）语言模型自适应方法 二、汉语自动分词和词性标注（一）基本分词方法（二）未登陆词处理方法 （三）基于多特征的命名实体模型（四）词性标注 （五）词性标注的一致性检查和自动校对三、句法分
www.iteye.com完整示例训练过程用到的API 1importtensorflow as tf23dataset =tf.data.TextLineDataset(file_path)4#tf.string_split5#tf.string_to_number6#tf.size7#tf.data.Dataset.zi
blog.csdn.netLingPipe是一个自然语言处理的Java开源工具包。LingPipe目前已有很丰富的功能，包括主题分类（Top Classification）、命名实体识别（Named Entity Recognition）、词性标注（Part-of Speech Tagging）、句题检测（Sentence
www.iteye.com自然语言处理NLP( natural language process)是这几年越来越火了,kaggle上的比赛有关NLP的也日渐多起来了. NLP的应用场景很多,情感分析,邮件过滤,ai客服,机器翻译等等等等,就像这几年越来越火有成为BAT之后第四极的今日头条,为什么能够为每个人推送不同的感兴趣的
blog.csdn.net1.什么是NLP？ 人与人、人与计算机交互中的语言问题。 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
blog.csdn.net当今，大多数应用程序仍在处理来自结构化和半结构化源的数据的世界中工作。 它们连接到SQL数据库以查询信息或显示来自JSON或XML数据源的信息。 许多应用程序仍然避免从非结构化源（例如开放文本字段，富文本编辑器，数据库CLOB（字符大对象）数据类型，社交媒体新闻流以及来自Microsoft Word
blog.csdn.net一、字符串操作 去空格及特殊符号 s ='hello, world!'#默认把左右空格去掉prints.strip()prints.lstrip('hello,')prints.rstrip('!') 查找字符 #< 0 为未找到sStr1 ='strchr'sStr2='tr'#找到返回目标子串开
blog.csdn.net目录 1.1 自然语言处理的挑战 1.2 神经网络和深度学习 1.3 自然语言处理中的深度学习 1.1自然语言处理的挑战 自然语言处理是一个设计输入与输出为非结构化自然语言数据的方法和算法的研究领域。人类语言有很强的歧义性（如句子“I ate pizza with friends”（我和朋友一起吃披
blog.csdn.net自然语言处理分类自然语言理解是个综合的系统工程，涉及了很多细分的学科。代表声音的音系学：语言中发音的系统化组织。代表构词法的词态学：研究单词构成以及相互之间的关系。代表语句结构的句法学：给定文本的那部分是语法正确的。代表理解的语义句法学和语用学：给定文本的含义和目的是什么。语言理解涉及语言、语境和各
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