制作一个小小的游戏

    上周老师布置了<em>一个</em>作业，内容大致如下： 给出中国各省份的地图(为.shp格式），在ArcGIS中用VBA随机生成<em>一个</em>省份，猜此省名并确认。    用ArcGIS 9.2 加载图层,打开VBA，使用<em>一个</em>textbox 和三个CommandButton ,把三个commandbutton分别命名为“开始”、“确认”、“信息”，分别用于“随机生成省”、“确认省名”、“猜中的信息”。以下是

使用python3学习《自然语言处理》过程中出现的问题及解决方案

第18页： 寻找《白鲸记》中最常见的50个单词时，按照原书进行输入会出现“'dict_keys' object is not subscriptable”的错误提示（如下图） 此时，可以使用list解决这个小<em>问题</em>，即将源代码修改如下： voc=list(vocabulary1) voc[:50]

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NLP汉语自然语言处理原理与实践（郑捷著）

本书是一本研究汉语<em>自然语言处理</em>方面的基础性、综合性书籍，涉及NLP的语言理论、算法和工程实践的方方面面，内容繁杂。 本书包括NLP的语言理论部分、算法部分、案例部分，涉及汉语的发展历史、传统的句法理论、认知语言学理论。需要指出的是，本书是迄今为止第一本系统介绍认知语言学和算法设计相结合的中文NLP书籍，并从认知语言学的视角重新认识和分析了NLP的句法和语义相结合的数据结构。这也是本书的创新之处。 本书适用于所有想学习NLP的技术人员，包括各大人工智能实验室、软件学院等专业机构。

Python自然语言处理 6 学习分类文本

回答下列<em>问题</em>： （１）怎样才能识别出语言数据中明显用于分类的特征？ （２）怎样才能构建用于自动执行语言处理任务的语言模型？ （３）从这些模型中我们可以学到哪些关于语言的知识？ 决策树，朴素贝叶斯分类器和最大熵（shang）分类 一　监督式分类 ＃性别鉴定 创建分类 def gender_features(word): return {'last_letter': word[

Python小小程序员，一语道破，Python编程效率的十个方法

叙述Python 是<em>一个</em>美丽的语言，可以激发用户对它的爱。所以如果你试图加入程序员行列，或者你有点厌倦C++，Perl，Java 和其他语言，我推荐你尝试Python.Python有很多吸引程序员的功能 ，它易学，面向对象，字节码编译，免费且开源。还有运行时检查。完整快速的支持，可以执行各种任务的扩展。高效的Python在这篇文章，我想强调一些 Python 可以节约时间并最大限度地提高生产力的方...

用自然语言处理python（英文版）

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《NLP汉语自然语言处理原理与实践》郑捷书中代码

《NLP汉语<em>自然语言处理</em>原理与实践》郑捷代码，找了一会，方便大家： http://www.threedweb.cn/data/attachment/bigupload/NLPBook.zip 另，推荐宗成庆老师的《统计<em>自然语言处理</em>》，写的很好，引用文献很多，作者功底很深。...

PYTHON自然语言处理中文版

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python自然语言处理第三章习题

+：项目中的<em>一个</em>或多个实例*：项目中的零个或多个实例  +和*有时被称作闭包^：匹配字符串的开始\s：匹配所有空白字符\w：匹配词中的字符，字母，数字，下划线\W:匹配所有字母、数字、下划线以外的字符\S:是\s的补\b：词边界（零宽度）\d：任一十进制数字\D：任何非数字字符\t：制表符8.编写<em>一个</em>工具函数，以url为参数，返回删除所有HTML标记的URL内容。使用那个url.urlopen访问...

python自然语言处理 第一章习题

1. 尝试使用Python解释器作为<em>一个</em>计算器，输入表达式，如：12/(4+1)&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; 12/(4+1) 2.42. 26 个字母可以组成 26 的 10 次方或者 26**10个 10 字母长的字符串。 也就是 141167095653376L(结尾处的 L 只是表示这是 Python 长数字格式)。100 个字母长度的字符串可能有多少个?&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; 26**10...

自然语言处理中的一些问题

说来惭愧得很，在NLP中这两个术语我老是忘记。在这里记录一下。 词干还原为Ste

python自然语言处理第五章习题

3.分词和标注下面的句子：They wind back the clock,while we chase after the wind.句子中包含哪些不同的发音和词类？import nltks='They wind back the clock,while we chase after the wind's1=nltk.word_tokenize(s)s2=nltk.pos_tag(s1) ...

精通Python自然语言处理 3 ：形态学

    形态学可以定义为使用语素对单词的构成进行研究，语素是具有意义的最小语言单位。1、形态学简介    语素有两种类型：词根和词缀（后缀、前缀、中缀和环缀）。词根可以独立存在，词缀不能以自由的形式存在。2、理解词干提取器     通过去除单词中的词缀以获取词干的过程。为了提高信息检索的准确性，搜索引擎大多会使用词干提取来获取词干并将器存储为索引词。搜索引擎使用具有相同含义的同义词，这可能是一种被...

(转)周明：未来5-10年，自然语言处理将走向成熟

微软亚洲研究院副院长近日，微软亚洲研究院副院长周明在「<em>自然语言处理</em>前沿技术分享会」上，与大家讲解了<em>自然语言处理</em>（NLP）的最新进展，以及未来的研究方向，以下内容由CSDN记者根据周明博士的演讲内容编写，略有删减。 周明博士于1999年加入微软亚洲研究院，不久开始负责自然语言研究组。

自然语言处理入门——白话人机问答系统原理

 背景 在很多的领域其实都需要这样<em>一个</em>问答系统，问答系统有很多种交互的方式。先来目睹一下问答系统的风采吧： 比如在线的聊天机器人 比如智能的搜索平台 关于这种问答系统，好坏的评测很简单，直接人工肉眼就能判断出来回答的是否是自己想要的，因此小白的体验用户也可以直观的评测<em>一个</em>问答系统效果是否足够好。 基于问答库的实现方法 首先可以设想一下： 如果即没有任何高大上的机器学习算

教程 | 理解和实现自然语言处理终极指南（附Python代码）

 教程 | 理解和实现<em>自然语言处理</em>终极指南（附Python代码） 时间 2017-02-16 14:41:39 机器之心 原文  http://www.jiqizhixin.com/article/2294 主题 <em>自然语言处理</em> Python 根据行情，只有21%的数据目前是结构化的。谈话、发推文、在 WhatsApp上发信息以及其他各种各样的活动

Newcoder 111 C.托米航空公司（状压DP）

Description 但是现在有<em>一个</em><em>小小的</em><em>问题</em>需要解决，托米家的飞机每排有mmm个座位，有nnn排座位。因此座椅形成了m×nm\times nm×n的网格（忽略过道）,公司为每次航班都出售K张票。 了满足口号中的“翅膀”部分，座位必须遵守以下规则：座位被占用时，座位正前方和座位后方的座位以及当前座位左边和右边必须是空的(大概是因为这个飞机会很大吧，bossbossboss就是这么任性哼)。 然后...

ML:自然语言处理NLP面试题

复杂特征集、合一语法以及词汇主义方法都是在原先理性主义框架（产生式或逻辑推理）框架下做出的重大贡献。尤其词汇主义方法的发展越来越得到语料库和统计学方法的支持，这也是经验主义和理性主义方法的相互融合。他们将成为<em>自然语言处理</em>技术的主流。

Python自然语言处理实战（1）：NLP基础

      从建模的角度看，为了方便计算机处理，自然语言可以被定义为一组规则或符号的集合，我们组合集合中的符号来传递各种信息。<em>自然语言处理</em>研究表示语言能力、语言应用的模型，通过建立计算机框架来实现这样的语言模型，并且不断完善这样的语言模型，还需要根据语言模型来设计各种实用的系统，并且探讨这些实用技术的评测技术。从自然语言的角度出发，NLP基本可以分为两个部分：<em>自然语言处理</em>以及自然语言的生成，演化为...

小D的剧场（思维dp）

链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/369/A 来源：牛客网   时间限制：C/C++ 1秒，其他语言2秒 空间限制：C/C++ 131072K，其他语言262144K 64bit IO Format: %lld 题目描述 若你摘得小的星星 你将得到小的幸福  若你摘得大的星星 你将得到大的财富  若两者都能摘得 你将得到永远的愿望  摘星是罪...

python自然语言处理库之gensim简介

微信公众号：数据挖掘与分析学习 Gensim是<em>一个</em>免费的 Python库，旨在从文档中自动提取语义主题，尽可能高效（计算机方面）和无痛（人性化）。 Gensim旨在处理原始的非结构化数字文本（“ 纯文本 ”）。 在Gensim的算法，比如Word2Vec，FastText，潜在语义分析（LSI，LSA，见LsiModel），隐含狄利克雷分布（LDA，见LdaModel）等，自动训练文档的躯体...

使用python做简单的中文自然语言处理

最近在学习NLP（<em>自然语言处理</em>），于是先看了看都有神马包可以使用，查了一遍网上说是NLTK包，下载了然后才想到我是要学中文的<em>自然语言处理</em>，于是就想看看专门处理中文的包有哪些。       又是一番搜索，我找到了网络大神们目前比较推崇的结巴分词（jieba），下载下来试了一下，感觉分词功能不错，于是写篇文章记录一下。       我用的是centos7的虚拟机，已经安装了anaconda

用python进行自然语言处理 第一章练习题答案

搜了一下好像没有官方答案 自己做完并且结合了网上的一版答案 最终将结果贴在这里 希望朋友们来批评指正.○尝试使用 Python 解释器作为<em>一个</em>计算器,输入表达式,如 12/(4+1)。 答: 12/(4+1) 注意/ 在<em>python</em>中指的是整除○26 个字母可以组成 26 的 10 次方或者 26**10 个 10 字母长的字符串。 也就

自然语言处理之情感分析实战（分类问题）

基于<em>自然语言处理</em>的顾客对于产品的情感分析（分类<em>问题</em>） 在这个项目中，我们来研究分类<em>问题</em>，并将它们应用于分析顾客对于物品的情绪。进一步，我们要理解分类产生的错误类型。 我们使用i<em>python</em> notebook，借助GraphLab的包，来分析人们对于真实产品的评论中所蕴含的情绪。 在这个任务中，我们将进一步探索，我们不再使用review中的全部词，而使用一组关键词来训练情绪分析模型，并且...

用Python进行自然语言处理（中文）

用Python进行<em>自然语言处理</em>（中文），学习Python，了解<em>自然语言处理</em>

【读书笔记】《Python自然语言处理》第1章 语言处理与Python

《Python<em>自然语言处理</em>》读书笔记 第1章 语言处理与Python

Python自然语言处理

Python<em>自然语言处理</em> 利用NLTK进行<em>自然语言处理</em>的相关任务，是<em>自然语言处理</em>和<em>python</em>编程的入门教程，英文版

机器学习/自然语言处理方向面试

360实习生面试过程： 18年2月初去的360面试，这是第一次去大型互联网公司面试，也只是抱着试试看的念头，但是年后HR给我打电话说我通过了，然后就没再准备其他公司的，一心等3月多去公司。结果，一直没等到正式offer的我给公司打电话，跟我说人招满了，忘记通知我了。呵呵到无话可说，如果第<em>一个</em>电话告诉我说我没过也可以，关键是我都准备着去北京了，结果又是因为其他原因说忘记通知了。。。ε=(´ο｀*)...

python自然语言处理学习资源汇总

一、常见包的下载地址及安装命令： 1.nltk: https://pypi.<em>python</em>.org/pypi/nltk [命令]pip install nltk 2.numpy: https://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/ [命令]pip install numpy 3. (一不留神下下来五个包，是被捆绑安装了么。本来

自然语言处理系列-2-文本聚类

本文主要简要介绍文本聚类, 1: 什么是文本聚类 先说说聚类的概念,聚类又称群分析,是数据挖掘的一种重要的思想,聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是<em>一个</em>度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的<em>一个</em>点。聚类分析以相似性为基础，在<em>一个</em>聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。(以上来自百度百科). 再说到文本聚类,文本聚类其实也...

Python自然语言处理【中文版】(PDF高清书籍分享)

该资源是《Natural Language Processing with Python》（Python<em>自然语言处理</em>）中文版高清PDF，作者Steven Bird, Ewan Klein & Edward Loper。 章节介绍：如何使用很短的Python程序分析感兴趣的文本信息（1-3章）、结构化程序设计章节（第4章）、语言处理的主要内容：标注、分类和信息提取（5-7章）、探索分析句子、识别句法结构和构建表示句意的方法（8-10章）、最后一章讲述如何有效管理语言数据（第11章）。 所谓“自然语言”，是指人们日常交流使用的语言，如英语、印地语、葡萄牙语。相对于编程语言和数学符号这样的人工语言，自然语言随着不断演化，很难用明确的规则来刻画。 从广义上，“<em>自然语言处理</em>”（Natural Language Processing简称NLP）包含所有计算机对自然语言进行的操作，从最简单的通过计数词出现的频率来比较不同的写作风格到最复杂的完全“理解”人所说的话。 基于NLP的技术应用日益广泛，如： 1.手机和手持电脑支持输入法联想提示和手写识别 2.网络搜索引擎能搜到非结构化文本中的信息 3.机器翻译能把中文文本翻译成西班牙文 希望大家去购买正版书籍，同时希望该书对大家有所帮助。

PYTHON自然语言处理中文版 高清完整版 PDF下载

是<em>自然语言处理</em>领域的一本使用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。可以作为<em>自然语言处理</em>或计算语言学课程的教科书，还可以作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等书课程的补充读物。

精通Python自然语言处理.pdf

精通 Python <em>自然语言处理</em> [印度] Deepti Chopra Nisheeth Joshi Iti Mathur 著 王威 译，分享给大家学习。

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本书提供了非常易学的<em>自然语言处理</em>入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本，并将理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。 参考文献格式 : （美）伯德，（美）克莱恩，（美）洛佩尔著. Python<em>自然语言处理</em>[M]. 北京：人民邮电出版社, 2014.07.

《Python进行自然语言处理》代码笔记（一）：第一章示例

Python处理<em>自然语言处理</em>第一章简单示例

PYTHON自然语言处理中文版pdf

微盘下载地址如下http://vdisk.weibo.com/s/dcbmdnQAvlaU3http://www.jb51.net/books/204913.html#downloadhttps://pan.baidu.com/s/1fF2jG附评论：NLTK配套书《用Python进行<em>自然语言处理</em>》(Natural Language Processing with Python)已经出版好几年了，...

自然语言处理的若干问题

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、 句法分析 （一） 统计句法分析以及句法分

Python 自然语言处理

《Python<em>自然语言处理</em>》是<em>自然语言处理</em>领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。《Python<em>自然语言处理</em>》基于Python编程语言以及<em>一个</em>名为NLTK的自然语言工具包的开源库，但并不要求读者有Python编程的经验。

python自然语言处理，高清pdf，带书签

《Python<em>自然语言处理</em>》提供了非常易学的<em>自然语言处理</em>入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在《Python<em>自然语言处理</em>(影印版)》中，你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集，理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。 《Python<em>自然语言处理</em>》准备了充足的示例和练习，可以帮助你： 从非结构化文本中抽取信息，甚至猜测主题或识别“命名实体”； 分析文本语言结构，包括解析和语义分析； 访问流行的语言学数据库，包括WordNet和树库(treebank)； 从多种语言学和人工智能领域中提取的整合技巧。

一本小小的蓝色逻辑书

一本<em>小小的</em>蓝色逻辑书内容简介：大约两千五百年前，苏格拉底创建了一套方法，通过一系列探问，也就是后世所说的“苏格拉底方法”，来获取<em>问题</em>的答案，并对这些答案进行推断。通过这种方式，他就可以找出各种复杂现象背后的关键<em>问题</em>，揭开很多貌似有理实则荒谬的说法背后的真相。这套方法就是后来我们所说的“逻辑推理”

Python自然语言处理实战（3）：中文分词技术

3.1、中文分词简介       在英文中，单词本身就是“词”的表达，一篇英文文章就是“单词”加分隔符（空格）来表示的，而在汉语中，词以字为基本单位的，但是一篇文章的语义表达却仍然是以词来划分的。       自中文自动分词被提出以来，历经将近30年的探索，提出了很多方法，可主要归纳为“规则分词”、“统计分词”和“混合分词”这三个主要流派。3.2、规则分词     基于规则的分词是一种机械分词方法...

python自然语言处理入门教程（一）

文章详细介绍了windows环境下，使用<em>python</em>语言借助于NLTK工具包进行<em>自然语言处理</em>任务。包括环境搭建以及常用函数的介绍。

PYTHON自然语言处理【最新中文版，高清】.pdf

NLP是计算机科学领域与人工智能领域中的<em>一个</em>重要方向，研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。《<em>python</em><em>自然语言处理</em>》是<em>自然语言处理</em>领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。

《NLP汉语自然语言处理原理与实践》书中代码

本资源是郑捷老师《NLP汉语<em>自然语言处理</em>原理与实践》一<em>书中</em>的实例代码，希望和大家共同学习。

python自然语言处理

<em>python</em><em>自然语言处理</em>,用到nltk<em>自然语言处理</em>包

Python自然语言处理工具小结

1 Python 的几个<em>自然语言处理</em>工具 NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。Pattern:Pattern 的<em>自然语言处理</em>工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger)，N元搜索(n-gram search)，情感分析(sen

Python自然语言处理学习（一）

今天开始对HTML文件的处理，主要根据Python<em>自然语言处理</em>这本书籍。1.实现对本地文件的读取和可视化过程。&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; f=open('try111.txt',encoding='utf-8') &amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; raw=f.read() &amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; print(raw)或者对于需要换行输出的文本（即需要删掉原有的换行符），可以执行如下操作f=open('tr...

（初学者）用Python进行自然语言处理笔记一

Python编程链表list在Python中链表的表示为：[](这是<em>一个</em>空链表)，或者[‘A’,’B’].list中的元素是允许重复的！##########有关列表的基本操作############## #定义<em>一个</em>空链表 list1=[] list1.appen(1)#在链表中中追加内容 #list1:[1] list.append(2) #list1:[1,2] list1.append('A')

Python自然语言处理（NLP）工具小结

Python 的几个<em>自然语言处理</em>工具<em>自然语言处理</em>（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的<em>一个</em>子域。<em>自然语言处理</em>的应用包括机器翻译、情感分析、智能问答、信息提取、语言输入、舆论分析、知识图谱等方面。也是深度学习的<em>一个</em>分支。首先介绍一下Python的<em>自然语言处理</em>工具包：1.NLTK工具包NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了

《用Python进行自然语言处理》代码笔记（五）：第七章：从文本提取信息

Python<em>自然语言处理</em>

精通Python自然语言处理

精通Python<em>自然语言处理</em> 用Python开发令人惊讶的NLP项目 <em>自然语言处理</em>任务 掌握利用Python设计和构建给予NLP的应用的实践

python自然语言处理实战 核心技术与算法

涂铭 3 中文分词技术 3.2 规则分词 3.2.1 正向最大匹配方法 maximum match method MM法 3.2.2 逆向最大匹配方法 reverse maximum match method RMM法 中文偏正结构很多 3.2.1 双向最大匹配方法 bi-direction matching method 3.3 统计分词 建立语言模型 对句子进行单词划分，然后对划分结果进行概率...

NLP自然语言处理图文实例教程（Python语言）

NLP<em>自然语言处理</em>步骤1.数据收集（建立语料库）1.1.利用已有数据1.2.爬取数据2.数据处理2.1.数据读取（语料）2.2.数据清洗（去掉标点符号（空格、句号、逗号、问好、引号等）等）2.3.分词（token）文章样本集中的句子分解成单个单词。输入：文章（例如：莎士比亚全集、尼采全集、唐诗300首等）输出：词集合（可以有重复词）2.4.词频统计计算词集合中，每个样本（词）出现的次数。输入: 词...

PythonNLP学习进阶：第二章练习题（Python自然语言处理）

Python<em>自然语言处理</em> Steven Bird 2014年第一版 第二章课后习题

教你用Python进行自然语言处理（附代码）

原文题目：NLP in Python翻译： 陈之炎校对： 和中华本文共2700字，建议阅读6分钟。<em>自然语言处理</em>是数据科学中的一大难题。在这篇文章中，我们会介绍<em>一个</em>工业级的<em>python</em>库。<em>自然语言处理</em>（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（<em>自然语言处理</em>）经验

干货 | 自然语言处理入门资料推荐

微信公众号关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第一【Python】：排名第三【算法】：排名第四源 | AI深入浅出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<em>自然语言处理</em>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。

Python与自然语言处理（一）搭建环境

已经有Python环境，并安装了NumPy, Matplotlib 安装SnowNLP 下载地址 ：https://pypi.<em>python</em>.org/pypi/snownlp/0.12.2

PYTHON自然语言处理

PYTHON<em>自然语言处理</em>

python自然语言处理实战-第三章中文分词技术

中文分词技术主要有以下三类： 规则分词 新词难处理 统计分词 太依赖语料质量 混合分词（规则+统计） 一、规则分词 基于规则分词是一种机械的分词方法，需要维护词典，将词语中每个字符串与词表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不予切分。 主要有三种方式进行匹配切分 正向最大匹配法                                          ...

精通python自然语言处理 等英文书中的代码(from Github)

Python Natural Language Process

精通Python自然语言处理 1 ：字符串操作

1、切分    将文本分割成更小的并被称作标识符的模块的过程。sent_tokenize函数使用了NLTK包的<em>一个</em>叫PunktSentenceTokenizer类的实例。基于那些可以标记句子开始和结束的字母和标记符号，这个歌实例已经被训练用于对不同的欧洲语言执行切分。...

用Python进行自然语言处理(中文)--文字版.pdf

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使用python进行自然语言处理英文版

《Python<em>自然语言处理</em>(影印版)》提供了非常易学的<em>自然语言处理</em>入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在《Python<em>自然语言处理</em>(影印版)》中，你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集，理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。

MIT自然语言处理第三讲：概率语言模型（第一、二、三部分）

MIT<em>自然语言处理</em>第三讲：概率语言模型（第一部分） <em>自然语言处理</em>：概率语言模型 Natural Language Processing: Probabilistic Language Modeling 作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, November 15, 2004) 译者：我爱<em>自然语言处理</em>（www.52nlp.cn

python自然语言处理中文版.pdf

是一本关于<em>自然语言处理</em>的书。所谓“ 自然语言” ，是指人们日常交流使用的语言， 如英语， 印地语， 葡萄牙语等。 相对于编程语言和数学符号这样的人工语言， 自然语言随着 一代人传给另一代人而不断演化，因而很难用明确的规则来刻画。从广义上讲，“ 自然语言 处理”（ Natural Language Processing简称NLP）包含所有用计算机对自然语言进行的操作， 从最简单的通过计数词出现的频率来比较不同的写作风格，到最复杂的完全“ 理解” 人所说 的话，至少要能达到对人的话语作出有效反应的程度。 基于NLP的技术应用日益广泛。例如：手机和手持电脑支持输入法联想提示和手写识 别； 网络搜索引擎能搜到非结构化文本中的信息；机器翻译能把中文文本翻译成西班牙文。 通过提供更自然的人机界面和更复杂的存储信息获取手段，语言处理正在这个多语种的信息 社会中扮演更核心的角色。 这本书提供<em>自然语言处理</em>领域非常方便的入门指南。它可以用来自学， 也可以作为自然 语言处理或计算语言学课程的教科书， 或是人工智能、 文本挖掘、 语料库语言学课程的补充 读物。本书的实践性很强，包括几百个实际可用的例子和分级练习

Python自然语言处理实战（4）：词性标注与命名实体识别

4.1 词性标注       词性是词汇基本的语法属性，通常也称为词类。从整体上看，大多数词语，尤其是实词，一般只有一到两个词性，且其中<em>一个</em>词性的使用频次远远大于另<em>一个</em>，即使每次都将高频词性作为词性选择进行标注，也能实现80%以上的准确率。目前较为主流的方法是如同分词一样，将句子的词性标注作为<em>一个</em>序列标注<em>问题</em>来解决。       较为主流的词性标注规范有北大的词性标注集和滨州词性标注集两大类。  ...

深度学习在自然语言处理中的应用综述

本文为译文，原文地址：https://medium.com/@datamonsters/artificial-neural-networks-in-natural-language-processing-bcf62aa9151a 由于人工神经网络可以对非线性过程进行建模，因此已经成为解决诸如分类，聚类，回归，模式识别，维度简化，结构化预测，机器翻译，异常检测，决策可视化，计算机视觉和其他许多

PYTHON自然语言处理（高清）

PYTHON<em>自然语言处理</em>.

Python自然语言处理-学习笔记(1)——nltk入门常用函数

from nltk.book import *   #首先导入包 1.   text.concordance(word)   # 搜索word的上下文 2.   text.similar(word)   #还有哪些词出现在相似的上下文中 3.   text.common_contexts([word1,word2…])  #搜索两个或以上word共用的上下文 4.   text.dis...

Python自然语言处理实战（8）：情感分析技术

实战电影评论情感分析         情感分析是一段文字表达的情绪状态。其中，一段文本可以使<em>一个</em>句子、<em>一个</em>段落或者<em>一个</em>文档。主要涉及两个<em>问题</em>：文本表达和文本分类。在深度学习出现之前，主流的表示方法有BOW(词袋模型)和topic model(主题模型)，分类模型主要有SVM和LR。          载入数据：IMDB情感分析数据集，训练集和测试集分别包含了25000条已标注的电影评论，满分了...

用Python进行自然语言处理 - 语言处理与Python

最近在看《Analyzing Text with the Natural Language Toolkit》的中文翻译版本，觉得蛮有意思的，就把学习过程中的遇到的<em>问题</em>和一些代码的运行结果记录下来。小白一只，如有错误，请您指正，谢谢！ 想要这本书资源的可以在评论区留下您的邮箱。 下面进入正题（之前我已经装好了Python3.6版本）： 第1章    语言处理与Python 1.1 语言计算...

自然语言处理之近义词包 Synonyms

目前很缺乏质量好的中文近义词库，于是便考虑使用 word2vec 训练<em>一个</em>高质量的同义词库将“非标准表述”映射到“标准表述”，这就是 Synonyms 的起源。在经典的信息检索系统中，相似度的计算是基于匹配的，而且是 Query 经过分词后与文档库的严格的匹配，这种就缺少了利用词汇之间的“关系”。而 word2vec 使用大量数据，利用上下文信息进行训练，将词汇映射到低维空间，产生了这种“关系”，...

PYTHON自然语言处理 NLTK 中文版

PYTHON<em>自然语言处理</em>

PYTHON自然语言处理【中文版】

<em>自然语言处理</em>（natural language processing，nlp）是计算机科学领域与人工智能领域中的<em>一个</em>重要方向。它研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。 《<em>python</em><em>自然语言处理</em>》是<em>自然语言处理</em>领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。本书基于<em>python</em>编程语言以及<em>一个</em>名为nltk的自然语言工具包的开源库；但并不要求读者有<em>python</em>编程的经验。全书共11章，按照难易程度顺序编排。第1章到3章介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的<em>python</em>程序分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等。第8章到第10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法。第11章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了nlp领域的过去和未来。 《<em>python</em><em>自然语言处理</em>》的实践性很强，包括上百个实际可用的例子和分级练习。本书可供读者用于自学，也可以作为<em>自然语言处理</em>或计算语言学课程的教科书，或是人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。 《<em>python</em><em>自然语言处理</em>》 第1章 语言处理与<em>python</em> 1 1.1 语言计算：文本和词汇 1 1.2 近观<em>python</em>：将文本当做词链表 10 1.3 计算语言：简单的统计 17 1.4 回到<em>python</em>:决策与控制 24 1.5 自动理解自然语言 29 1.6 小结 35 1.7 深入阅读 36 1.8 练习 37 第2章 获得文本语料和词汇资源 41 2.1 获取文本语料库 41 2.2 条件频率分布 55 2.3 更多关于<em>python</em>：代码重用 60 2.4 词典资源 63 2.5 wordnet 72 2.6 小结 78 2.7 深入阅读 79 2.8 练习 80 第3章 处理原始文本 84 3.1 从网络和硬盘访问文本 84 3.2 字符串：最底层的文本处理 93 3.3 使用unicode进行文字处理 100 3.4 使用正则表达式检测词组搭配 105 3.5 正则表达式的有益应用 109 3.6 规范化文本 115 3.7 用正则表达式为文本分词 118 3.8 分割 121 3.9 格式化：从链表到字符串 126 3.10 小结 132 3.11 深入阅读 133 3.12 练习 134 第4章 编写结构化程序 142 4.1 回到基础 142 4.2 序列 147 4.3 风格的<em>问题</em> 152 4.4 函数：结构化编程的基础 156 4.5 更多关于函数 164 4.6 程序开发 169 4.7 算法设计 175 4.8 <em>python</em>库的样例 183 4.9 小结 188 4.10 深入阅读 189 4.11 练习 189 第5章 分类和标注词汇 195 5.1 使用词性标注器 195 5.2 标注语料库 197 5.3 使用<em>python</em>字典映射词及其属性 206 5.4 自动标注 216 5.5 n-gram标注 221 5.6 基于转换的标注 228 5.7 如何确定<em>一个</em>词的分类 230 5.8 小结 233 5.9 深入阅读 234 5.10 练习 235 第6章 学习分类文本 241 6.1 监督式分类 241 6.2 监督式分类的举例 254 6.3 评估 258 6.4 决策树 263 6.5 朴素贝叶斯分类器 266 6.6 最大熵分类器 271 6.7 为语言模式建模 275 6.8 小结 276 6.9 深入阅读 277 6.10 练习 278 第7章 从文本提取信息 281 7.1 信息提取 281 7.2 分块 284 7.3 开发和评估分块器 291 7.4 语言结构中的递归 299 7.5 命名实体识别 302 7.6 关系抽取 306 7.7 小结 307 7.8 深入阅读 308 7.9 练习 308 第8章 分析句子结构 312 8.1 一些语法困境 312 8.2 文法的用途 316 8.3 上下文无关文法 319 8.4 上下文无关文法分析 323 8.5 依存关系和依存文法 332 8.6 文法开发 336 8.7 小结 343 8.8 深入阅读 344 8.9 练习 344 第9章 建立基于特征的文法 349 9.1 文法特征 349 9.2 处理特征结构 359 9.3 扩展基于特征的文法 367 9.4 小结 379 9.5 深入阅读 380 9.6 练习 381 第10章 分析语句的含义 384 10.1 自然语言理解 384 10.2 命题逻辑 391 10.3 一阶逻辑 395 10.4 英语语句的语义 409 10.5 段落语义层 422 10.6 小结 428 10.7 深入阅读 429 10.8 练习 430 第11章 语言数据管理 434 11.1 语料库结构：案例研究 434 11.2 语料库生命周期 439 11.3 数据采集 443 11.4 使用xml 452 11.5 使用toolbox数据 459 11.6 使用olac元数据描述语言资源 463 11.7 小结 466 11.8 深入阅读 466 11.9 练习 467 后记 470 参考文献 476

【自然语言处理】RNN文本生成Python实现

前言 由于RNN具有记忆功能，之前文章有介绍RNN来实现二进制相加，并取得了比较好的效果。那这次本文使用RNN来进行古诗生成。 数据集 数据集就是我们的古诗了，每行都是一首古诗，并且以格式”题目：古诗”。 首先需要创建<em>一个</em>词典，词典可以是每个字的词频高的前6000字作为词典，然后用one-hot来表示词向量。 def getVocab(filename='poetry.txt'): ...

Python与自然语言处理（三）：Tensorflow基础学习

TensorFlow实现简单神经网络，并对iris花的种类进行预测

python自然语言处理第三章：处理原始文本

1.访问《罪与罚》的英文翻译：from urllib import urlopenurl=&quot;http://www.gu tenberg.org/files/2554/2554.txt&quot;raw=urlopen(url).read()type(raw)进程read（）将需要几秒来下载这本书。如果Internet代理Python无法正确检测出来，需要用下面的方式手动指定代理。proxies={'http...

Python 自然语言处理 第二版 20170304

Python <em>自然语言处理</em> 第二版 20170304

python自然语言处理第六章习题

2.使用本章所述的3种分类器之一，以及你能想到的任何特征。尽可能好地建立<em>一个</em>名字性别分类器。从将名字语料库分成3个子集开始：500个词为测试集，500个词为开发测试集，剩余6900个词为训练集。然后从示例的名字性别分类器开始，逐步改善。使用开发测试集检查你的进展。一旦对分类器感到满意，在测试集上检查它的最终性能。相比在开发测试集上的性能，它在测试集上的性能如何？这是你期待的吗？import nlt...

自然语言处理中的若干问题

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、句法分析 （一）统计句法分析以及句法分析的检查 （二）

《一本小小的蓝色逻辑书》(加) 布兰登·罗伊尔

《一本<em>小小的</em>蓝色逻辑书》一书由(加) 布兰登·罗伊尔所著，九州出版社出版发行。

python自然语言处理第四章习题

6.创建n-gram的滑动窗口的方法在下面两种极端情况下是否正确：n=1，n=len(sent)?正确sent=['the','dog','gave','john','the','newspaper']n=3[sent[i:i+n] for i in range(len(sent)-n+1)]9.编写代码删除字符串开头和结尾处的空白，规范词之间的空格并使其成为<em>一个</em>单独的空格字符。a.使用split...

Python & R：数据挖掘、自然语言处理与可视化

微信公众号关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第一【Python】：排名第三【算法】：排名第四中国通信工业协会通信和信息技术创新人才培养工程项目办公室通人办〔2017〕 第45号 “R语言机器学习与大数据可视化”暨“Python文本挖掘与<em>自然语言处理</em>”核心技术高级研修班的通知各有关单位：为了响应国家大数据战略加快建设数字中国，加强数据科学的创新发展和技术应用，打造大数

人工智能-Python的自然语言处理视频课程

人工智能-Python的<em>自然语言处理</em>视频课程 共33课时 共6小时25分钟 更新时间：2018-08-02 本套课程是针对人工智能领域–自然语言理解的视频讲解，介绍了<em>python</em>语言对<em>自然语言处理</em>的工具包以及<em>自然语言处理</em>的方法使用。本套课程真对具有<em>python</em>编程基础的同学，在有<em>python</em>编程的基础上学习本套视频课程，会比较轻松的掌握<em>python</em>对自然语言...

机器学习-Python自然语言处理库

<em>自然语言处理</em>的库非常多，下面列举一些对Python友好，简单易用，轻量，功能又全的库。 1 中文 中文<em>自然语言处理</em>工具评测：https://github.com/mylovelybaby/chinese-nlp-toolkit-test awesome: https://github.com/crownpku/Awesome-Chinese-NLP Hanlp 地址：https://git...

【自然语言处理】详说中文自动分词

文章目录中文自动分词前言一、 what is 中文分词二、中文分词的用途三、中文分词的特点和难点四、常见的中文分词方法五、中文分词工具1、HanLP 中文分词A、 <em>python</em>调用hanlp进行中文分词2、 BosonNLP3、 语言云：4、 NLPIR5、 新浪云6、 搜狗分词7、 结巴分词8、 SCWS9、 腾讯文智10、盘古分词11、IKAnalyzer 中文自动分词 前言 &amp;amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;amp;n...

python与自然语言处理之贝叶斯实战

1.引言 前两篇博文介绍了朴素贝叶斯这个名字读着”萌蠢”但实际上简单直接高效的方法，我们也介绍了一下贝叶斯方法的一些细节。按照老规矩，『锄头』给你了，得负责教教怎么用和注意事项，也顺便带大家去除除草对吧。恩，此节作为更贴近实际应用的部分，将介绍贝叶斯方法的优缺点、常见适用场景和可优化点，然后找点实际场景撸点例子练练手，看看工具怎么用。 PS：本文所有的<em>python</em>代码和i<em>python</em>

Python自然语言处理实战（5）：关键词提取算法

5.1 关键词提取技术概述    相对于有监督的方法而言，无监督的方法对数据的要求就低多了。既不需要一张人工生成、维护的词表，也不需要人工标准语料辅助进行训练。因此，这类算法在关键词提取领域的应用更受到大家的青睐。目前常用的算法有TF-IDF算法、TextRank算法和主题模型算法（包括LSA、LSI、LDA等）5.2 关键词提取算法TF/IDF算法    TF-IDF(Term Frequenc...

《用Python进行自然语言处理》第8章 分析句子结构

1. 我们如何使用形式化语法来描述无限的句子集合的结构?2. 我们如何使用句法树来表示句子结构?3. 语法分析器如何分析<em>一个</em>句子并自动构建语法树?8.1 一些语法困境语言数据和无限可能性#语言提供给我们的结构，看上去可以无限扩展句子 #文法的目的是给出<em>一个</em>明确的语言描述。普遍存在的歧义#让我们仔细看看短语 I shot an elephant in my pajamas 中的歧义。 #首先，我们需...

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