自然语言处理发展史

神经网络自然语言处理第三阶段(2008年之后)：深度学习开始在语音和图像发挥威力。随之，NLP研究者开始把目光转向深度学习。先是把深度学习用于特征计算或者建立一个新的特征，然后在原有的统计学习框架下体验效果。

【自然语言处理基础】发展历史

大约90年代开始，自然语言处理领域发生了巨大的变化。这种变化的两个明显的特征是： （1）对系统输入，要求研制的自然语言处理系统能处理大规模的真实文本，而不是如以前的研究性系统那样，只能处理很少的词条和典型句子。只有这样，研制的系统才有真正的实用价值。

机器学习自然语言处理之英文NLTK（代码+原理）

NLTK简介 Natural Language Toolkit，自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 NLTK是一个开源的项目，包含：Python模块，数据集和教程，用于NLP的研究和开发。

自然语言处理（NLP）的主要挑战是什么？

自然语言处理（NLP）的主要挑战是什么？

使用Python实现自然语言处理模型

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及计算机与人类自然语言之间的交互。NLP技术可以帮助计算机理解、解释、操纵人类语言，从而实现文本分类、情感分析、机器翻译等任务。

自然语言处理的发展史

神经网络自然语言处理第三阶段(2008年之后)：深度学习开始在语音和图像发挥威力。随之，NLP研究者开始把目光转向深度学习。先是把深度学习用于特征计算或者建立一个新的特征，然后在原有的统计学习框架下体验效果。

浅谈自然语言处理的关键技术

自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能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。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。

《TensorFlow自然语言处理》—2.5　总结

2.5　总结在本章中，你通过了解我们实现算法的主要的底层平台（TensorFlow），迈出了解决NLP任务的第一步。首先，我们讨论了TensorFlow架构的基本细节。接下来，我们讨论了一个有意义TensorFlow客户端的基本要素。

Python自然语言处理专栏目录

Python自然语言处理专栏目录 初体验HanLP—Python自然语言处理（1）切分算法—Python自然语言处理（2）字典树—Python自然语言处理（3）停用词过滤—Python自然语言处理（4）简繁体转换—Python自然语言处理（5）拼音转换—Python自然语言处理

应用开发自然语言处理

【自然语言处理基础】数据处理

自然语言处理的基础是各类自然语言处理数据集，如tc-corpus-train（语料库训练集）、面向文本分类研究的中英文新闻分类语料、以IG卡方等特征词选择方法生成的多维度ARFF格式中文VSM模型、万篇随机抽取论文中文DBLP资源、用于非监督中文分词算法的中文分词词库、UCI评价排序数据

自然语言处理：让机器善解人意

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域的一个重要研究方向，旨在研究人机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。

【自然语言处理基础】介绍（2）

自然语言处理，即实现人机间自然语言通信，或实现自然语言理解和自然语言生成是十分困难的。造成困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的歧义性或多义性（ambiguity）。 一个中文文本从形式上看是由汉字（包括标点符号等）组成的一个字符串。

【自然语言处理基础】处理工具

**FudanNLP** FudanNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包，也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集。本工具包及其包含数据集使用LGPL3.0许可证。开发语言为Java。 功能： 1. 文本分类 新闻聚类 2.

《TensorFlow自然语言处理》—1.7　总结

1.7　总结在本章中，通过广泛探索NLP，我们了解了构建基于NLP的良好系统所涉及的任务类型。首先，我们解释了为什么需要NLP，然后讨论NLP的各种任务，以便大致了解每项任务的目标以及在这些任务中取得成功的难度。

自然语言处理python进阶（一）

nltk.corpus import CategorizedPlaintextCorpusReader # 语料将分成不同的种类的txt，所以采用正则的方法来读取txt reader = CategorizedPlaintextCorpusReader(r'/Volumes/Data/NLP-CookBook

《TensorFlow自然语言处理》—3.6　总结

3.6　总结词嵌入已成为许多NLP任务不可或缺的一部分，并广泛用于机器翻译、聊天机器人、图像标题生成和语言建模等任务。词嵌入不仅可以作为降维技术（与独热编码相比），而且与其他现有技术相比，它们还提供了更丰富的特征表示。

自然语言处理python进阶（二）

python字符串的简单使用 namesList = ['Tuffy','Ali','Nysha','Tim' ] sentence = 'My dog sleeps on sofa' names = ';'.join(namesList) print(type(names

Pandas数据应用：自然语言处理

引言 在当今数字化时代，自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的一个重要分支，正在变得越来越重要。它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。Pandas是一个强大的Python库，主要用于数据分析和操作。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以轻松地与NLP任务结合使用。

自然语言处理学术速递[01.19]

Indian Institute of Technology Madras, Chennai备注：Accepted at ICMISC 2021链接：https://arxiv.org/abs/2101.04899【9】 Robustness Gym: Unifying the NLP