【自然语言处理基础】简介

自然语言处理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。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但

自然语言处理实验的问题

实验过程中有一项按要求升级代码的版本号。不知用意何在，代码又不是我编制的

【自然语言处理基础】介绍（3）

因此，自然语言的形式（字符串）与其意义之间是一种多对多的关系。其实这也正是自然语言的魅力所在。但从计算机处理的角度看，我们必须消除歧义，而且有人认为它正是自然语言理解中的中心问题，即要把带有潜在歧义的自然语言输入转换成某种无歧义的计算机内部表示。 歧义现象的广泛存在使得消除它们需

分享关于自然语言处理Python库

NLTK星标：9300，提交数：13990，贡献者：319NLTK——自然语言工具箱——是一整套针对自然语言处理研究和开发的开源Python模块、数据集和教程5. Datasets（Huggingface）星标：4300，提交数：568，贡献者：64用于自然语言处理的使用PyTorch，TensorFlo

【表示学习】简介

学习技术的整体设计非常有效，自动化，并且易于推广。表示学习中最关键的问题是：如何评价一个表示比另一个表示更好？表示的选择通常通常取决于随后的学习任务，即一个好的表示应该使随后的任务的学习变得更容易。 以无监督和有监督结合的共享表示学习为例。在深度学习任务中，我们通常有大量的无标签

人工智能-自然语言处理

统，但并未取得预期的成效。 到了90年代，自然语言处理进人了发展繁荣期。随着计算机的计算速度和存储量大幅增加、**大规模真实文本的积累产生，以及被互联网发展激发出的、以网页搜索为代表的基于自然语言的信息检索和抽取需求出现，人们对自然语言处理的热情空前高涨**。在传统的基于规则的处

中文自然语言处理-词性标注

词性标注（POS tagging，Part-Of-Speech tagging）也被称为语法标注，是自然语言处理中一项非常重要的基础性工作。词性标注是各类基于文本的机器学习任务，例如语义分析和指代消解的预处理步骤。词性是词汇基本的语法范畴，通常也称为词类，主要用来描述一个词在上下

分享ModelArts Pro 自然语言处理套件

种数据格式内容，适配不同场景的业务数据。可根据使用过程中的反馈持续优化模型。快速上手自然语言处理套件第一步：开通套件目前ModelArts Pro 自然语言处理套件处于公测阶段，首次使用自然语言处理套件需要开通公测权限。登录ModelArts Pro控制台，选择行业套件卡片并单击

【武汉HDZ】Python算法协同过滤算法——基于物品的协同过滤算法

【Python算法】协同过滤算法——基于物品的协同过滤算法推荐算法背景：        互联网的迅猛发展将人类带入了信息社会和网络经济时代，信息化影响到了生活的方方面面。但是随着互联网产业的扩大，为用户提供更多选的同时也带来了筛选与推荐的难题。于是便提出了推荐算法帮助用户快速找到

什么是自然语言处理的机器翻译？

机器翻译（Machine Translation，MT）是一种自然语言处理技术，旨在将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。机器翻译是自然语言处理领域的重要应用之一，它可以帮助人们在跨语言交流、文档翻译和信息检索等方面更加便捷和高效。本文将详细介绍自然语言处理的机器翻译。 机器翻译的历史 机器翻

循环神经网络架构 - 在自然语言处理中的应用

近真实的语音输出。RNN也被用于端到端文本-语音（Text-To-Speech, TTS）合成工具的开发，例子包括Tacotron、Merlin等。 RNN也被用于与自然语言处理有关的异常值检测问题，例如社交网络中虚假信息/账号的检测

【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。由字可组成词，由词

算法的学习笔记—表示数值的字符串（牛客JZ20）

在编程中，判断一个字符串是否可以表示数值是一个常见的需求，特别是在处理用户输入、数据验证以及解析复杂字符串时。这篇文章将介绍如何使用正则表达式来判断一个字符串是否表示数值，包括科学计数法、小数和整数。 表示数值的字符串 牛客网 😁题目描述 请实现一个函数用来判断字符串str是否表示数值（包括科学计数法的数字，小数和整数）。

机器学习的算法（二）

隐马尔可夫模型（Hidden Markov model）：显马尔可夫过程是完全确定性的——一个给定的状态经常会伴随另一个状态。交通信号灯就是一个例子。相反，隐马尔可夫模型通过分析可见数据来计算隐藏状态的发生。随后，借助隐藏状态分析，隐马尔可夫模型可以估计可能的未来观察模式。在本例中，高

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NLTK星标：9300，提交数：13990，贡献者：319NLTK——自然语言工具箱——是一整套针对自然语言处理研究和开发的开源Python模块、数据集和教程5. Datasets（Huggingface）星标：4300，提交数：568，贡献者：64用于自然语言处理的使用PyTorch，TensorFlo

深度学习经典算法 | 模拟退火算法详解

⑥判断T是否已到达，是，则终止算法；否，则转到步骤②继续执行。 算法实质分两层循环，在任一温度随机扰动产生新解，并计算目标函数值的变化，决定是否被接受。由于算法初始温度比较高，这样，使E增大的新解在初始时也可能被接受.因而能跳出局部极小值，然后通过缓慢地降低温度，算法就最终可能收敛到全局

自然语言文本生成简介

文本生成（Text Generation）为自然语言处理服务（Natural Language Processing Service ，简称NLP）的子服务，实现从数据（data）到文本（text）的转换。目前可支持三种数据源：JSON数据、表格数据、图谱数据。文本生成平台能够帮

应用开发自然语言处理

自然语言文本生成简介

一　　文本生成（Text Generation）为自然语言处理服务（Natural Language Processing Service ，简称NLP）的子服务。二　　实现从数据（data）到文本（text）的转换。三　　目前可支持三种数据源：JSON数据、表格数据、图谱数据。

如何访问自然语言处理服务

NLP提供了Web化的服务管理平台，即管理控制台，以及基于HTTPS请求的API管理方式。管理控制台：您可以在管理控制台开通自然语言处理服务。API：NLP以开放API的方式提供给用户，用户可以将NLP集成到第三方系统调用API。商用服务暂时无需申请，可参考API直接调用接口。公测服务通过管理控制台申请服务公测。