二元语法与中文分词 之前的一篇文章里(自然语言处理 - 分词初窥)中我们介绍并实现了基于词典的最大匹配分词方法。这种方法简单直观，且词典扩充很方便。但词典分词难以消除歧义，给定两种分词结果“商品 和服 务”以及“商品 和 服务”，词典分词不知道哪种更加合理。 但对于人类
《数学之美》 吴军 第一章：文字和语言vs数字和信息 主要内容概述：“语言和数学的产生都是为了同一个目的——记录和传播信息”。科技是伴随着人类的不断进化而发展进步的。信息是从人类诞生（雏形时期）开始就已经产生，并与现在的通信模式没有什么不同。同时随着信息量的增加，认字也
中文分词是指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程，这些单词顺序拼接后等于原文本。粗略的讲，中文分词方法分为基于字符串匹配的分词算法，基于理解的分词算法和基于统计的分词算法。 基于字符串匹配的分词算法 也称机械分词算法，它会提前维护一个大的字典，然后将句子和字典中的
本套课程来自贪心学院：NLP自然语言处理集训营八期，从入门到精通，四个月助你成为NLP工程师，课程定位培养满足岗位要求的AI人才，对应输出岗位：NLP工程师、机器学习工程师、数据挖掘工程师、算法工程师等。课程价值较高。 有问题V pycoder666 交流 网盘分享 课程由贪心学院院长，李文哲
《TensorFlow+Keras自然语言处理实战》已出版 当当京东天猫均有出售。清华社官网信息如下： http://www.tup.tsinghua.edu.cn/booksCenter/book_08900301.html 神经网络是深度学习的核心内容，TensorFlow是现在最为流行的深度学习框架之一。本书使用TensorFlow 2.1作为自然语言处
与MySelf一起学习Java、Python、AI、自然语言处理 最近忙于休息与工作两点一线的紧急战斗状态，但是对于新知识与老技能都需要时间去温故与摸索： Java面试（中级以上） Java通用型框架（SSM、SpringBoot、SpringCloud） Java开源组件（ES、MQ系列、ELK、Redis等等） NLP自然语言处理 Python基础（初
一、前述 2020是不平凡的一年。展望2021，希望大家都能有所收获。在此谈下算法方面的工作。 二、工作类别 目前算法工作的话，第一类是数据挖掘，它包含的知识，跟机器学习相关度会更大，包含常规的数据挖掘以及推荐算法。在数据挖掘里面，要单独的会机器学习的特征工程，和其它的领域的知识，比
本套课程来自贪心学院：NLP自然语言处理集训营八期，从入门到精通，四个月助你成为NLP工程师，课程定位培养满足岗位要求的AI人才，对应输出岗位：NLP工程师、机器学习工程师、数据挖掘工程师、算法工程师等。课程价值较高。 课程由贪心学院院长，李文哲主讲，课程需要由一定Python编程基础，如
学习目标 培养AI思维、建模能力；扎实AI基础，不做调参侠；解决问题的能力；通过项目来了解核心技术。 方法 养成读文章的习惯，延伸资料；code；写文章，整理思路，总结；项目合作 问题–>转换为数学优化问题–>找合适的工具解决 chanllenge Mutiple ways to express（多种表达方式）Ambiguity（一词多
research topics in NLP Optical character recognition (OCR) 光学字符识别 Given an image representing print test, determine the corresponding text 给定一个代表打印测试的图像，确定相应的文本 Questing answering 问题回答 Given a human-languagge question,deter
论文链接于此：http://arxiv.org/abs/2010.12789 并在此陆续连载论文中英文双语版本。 INTRODUCTION (3) - The relation between Natural Language and Information 介绍3 – 自然语言与信息之间的关系 Let’s think again about the relation between natural language and i
java对自然语言的处理。上手实践，跑的通是关键。只需三步即可。注意：中文包有点大，maven可以配置从阿里私服仓库读取。第一次请求要初始化稍微慢一下 1、所需依赖的包，这里用到中文的包 <dependency> <groupId>edu.stanford.nlp</groupId> <artifact
第2章 人工智能的诗与远方：NLP案例 2.1 NLP介绍 自然语言处理 自然语言处理（NLP, Natural Language Processing），作为AI领域中最重要的分支之一，与语言文字这一承载人类文明的重要载体紧密相连，研究语言能力和语言应用的模型，建立计算机（算法）框架来实现这样的语言模型，并完善、
本内容为作者自行复习材料，仅供参考。 【1】什么是C语言 C语言是计算机语言的一种，是人与计算机交流的语言。在平常的生活中人与人之间交流是使用（1）自然语言，而计算机之间的交流是数字交流（即二进制交流01），那么人该如何与计算机交流呢，这就需要（2）计算机语言（及汇编语言和高级语言）。同时C 语
最近在学Python自然语言处理，要用到nltk这个库的各种内置语料库，然而我nltk.download()的时候经常下载一半就卡了，浪费了很多时间。特意分享给大家~ 关注后回复：nltk 就可以获得链接，自行保存
先从了解科大讯飞方面的语音和文字识别，先了解一下应用 语音识别模块 语音识别包括 语音听写，语音转写，实时语音转写，语音唤醒，离线命令识别，离线语音听写 语音听写 可以应用于 语音搜索：百度搜索等各种搜索软件中已经应用上了。 聊天输入：在聊天过程中有的时候需要打的文字太多会选
中文自然语言处理的完整机器处理流程 中文分词利器 jieba 和 HanLP 动手实战中文文本中的关键字提取 了解数据必备的文本可视化技巧 面向非结构化数据转换的词袋和词向量模型 动手实战基于 ML 的中文短文本聚类 从自然语言处理角度看 HMM 和 CRF 一网打尽神经序列模型之 RNN 及其
自然语言处理 - 知乎 https://www.zhihu.com/topic/19560026/intro 自然语言处理有哪些方向适合独立研究？ - 知乎 https://www.zhihu.com/question/335289475 拥有少见的技术实力，这两位清华博士想让法律人用上真正的AI - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/39379943 自然语言处理
自然语言处理动手学Bert文本分类 Bert作为目前自然语言处理领域最流行的技术之一，文本分类作为自然语言处理领域最常见的任务之一，Pytorch作为目前最流程的深度学习框架之一，三者结合在一起将会产生什么样的花火，本套课程基于Pytorch最新1.4版本来实现利用Bert实现中文文本分类任务，延续
评级对电子病历的智能化要求越来越高，提升电子病历智能化层级，使之成为临床决策支持工具，是医院临床信息化发展的重要方向，那么电子病历后结构化对临床辅助决策有什么帮助呢？ 电子病历的数据包含了临床决策所需的大量有用信息，然而长期以来病历数据只是简单储存和粗略搜索，并不能形成知识
隐马尔可夫模型HMM 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。 和HMM模型相关的算法主要分为三类，分别解决三种问题：
PyTorch是目前深度学习的主流框架之一，它有着成熟的生态、大量开源的源码以及最新的模型，无论学术研究还是工程落地，PyTorch都是主流选择。同时，PyTorch比其他深度学习框架更易学，也是新手入门的好选择。 本课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合，结合多个不同的CV与NLP实战项目，帮
学习法语，也是下了一点决心的。因为很清楚，如果决定要学，不是说随便学个一两个月就行的。学一个东西，一定要学到入门的程度，不然等于白学。而语言要入门，按我的经验，起码要好几年时间。所以，这个决心不容易下。 按我的经验，语言初学阶段必须强化。每天学个十分钟，是没什么用的，因为根本记不住
一.编辑距离 关于编辑距离，在我的博客https://www.cnblogs.com/loubin/p/13672786.html中已经详细的介绍了。简短的说就是把一个单词修改成另一个单词需要的修改次数。当然，每一次只能增加一个字符，删除一个字符，或者更换一个字符。例如，apple和apply的编辑距离是1，只需要将e改成y即可。
编辑推荐 √ 前谷歌专家、现Tensorflow创业新贵，新版力邀现谷歌专家加盟，共话新版核心技术与前沿案例。 √ 本书前版作为业界首著伴随Tensorflow火遍全球，旨在面向生产|商业场景，彻底贯通原理|实践。 √ 深入原理|走访主创|结合真实项目，AI、ML团队争相赞誉力荐，与Tensorflow一道成
