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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。

Python 自然语言处理(NLP)工具库汇总

中文分词之后,文本就是一个由每个词组成的长数组:[word1, word2, word3…… wordn]。之后就可以使用nltk 里面的各种方法来处理这个文本了。比如用FreqDist 统计文本词频,用bigrams 把文本变成双词组的形式:[(word1, word2), (word2, word3), (word3, word4)……(wordn-1, wordn)]。
再之后就可以用这些来计算文本词语的信息熵、互信息等。

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。

案例分享|美团如何用NLP完成5大应用场景

我今天的主题是围绕NLP来展开的,其实它跟图像、语音这类智能感知领域不太一样,难点非常多,也是人类几千年的一些智慧或者文化的沉淀。

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。

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