Category: 自然语言(NLP)

教你用Python进行自然语言处理

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。

十分钟学习自然语言处理概述

笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述。关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理。

一文助你解决90%的自然语言处理问题(附代码)

自然语言处理(NLP)与计算机视觉(CV)一样,是目前人工智能领域里最为重要的两个方向。如何让机器学习方法从文字中理解人类语言内含的思想?本文中,来自 Insight AI 的 Emmanuel Ameisen 将为我们简述绝大多数任务上我们需要遵循的思路。

自然语言处理工具包spaCy介绍

spaCy 是一个Python自然语言处理工具包,诞生于2014年年中,号称“Industrial-Strength Natural Language Processing in Python”,是具有工业级强度的Python NLP工具包。spaCy里大量使用了 Cython 来提高相关模块的性能,这个区别于学术性质更浓的Python NLTK,因此具有了业界应用的实际价值。

NLP入门+实战必读:一文教会你最常见的10种自然语言处理技术(附代码)

自然语言处理(NLP)是一种艺术与科学的结合,旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下,我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析,自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。
在这篇文章中,你将学习到最常见的10个NLP任务,以及相关资源和代码。

自然语言处理真实项目实战

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。

自然语言处理技术(NLP)在推荐系统中的应用

个性化推荐是大数据时代不可或缺的技术,在电商、信息分发、计算广告、互联网金融等领域都起着重要的作用。具体来讲,个性化推荐在流量高效利用、信息高效分发、提升用户体验、长尾物品挖掘等方面均起着核心作用。

自然语言处理第一番之文本分类器

文本分类应该是自然语言处理中最普遍的一个应用,例如文章自动分类、邮件自动分类、垃圾邮件识别、用户情感分类等等,在生活中有很多例子,这篇文章主要从传统和深度学习两块来解释下我们如何做一个文本分类器。

初学者如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术资料

昨天实验室一位刚进组的同学发邮件来问我如何查找学术论文,这让我想起自己刚读研究生时茫然四顾的情形:看着学长们高谈阔论领域动态,却不知如何入门。经过研究生几年的耳濡目染,现在终于能自信地知道去哪儿了解最新科研动态了。我想这可能是初学者们共通的困惑,与其只告诉一个人知道,不如将这些Folk Knowledge写下来,来减少更多人的麻烦吧。

基于词库的情感分析-R语言

文本分析是目前比较热门的一项研究,例如如何切词、文档矩阵的建立、主题模型的应用、文档聚类、分类、情感分析等。就情感分析而言,目前比较流行的方法有两种,一是词库法、二是机器学习法。词库法在下一段落中介绍其思想,而机器学习法则是在已知分类语料的情况下,构建文档–词条矩阵,然后应该各种分类算法(knn、NB、RF、SVM、DL等),预测出其他句子的情感。在此就分享一下自己如何通过词库的方式为每一句评论定性为正面或负面。  

自然语言处理NLP

自然语言处理(NLP)自学学习路线图,适合有一定数学基础、英文较好的在校学生自学。

互联网时代的社会语言学:基于SNS的文本数据挖掘

作为中文系应用语言学专业的学生以及一名数学 Geek ,我非常热衷于用计算的方法去分析汉语资料。汉语是一种独特而神奇的语言。对汉语资料进行自然语言处理时,我们会遇到很多其他语言不会有的困难,比如分词——汉语的词与词之间没有空格…

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