我有一个大型数据集(大约40G)，我想在实验室的几台计算机上用于某些NLP(主要是令人尴尬的并行)，我没有拥有root访问权限，而且只有1G的用户空间。我用hadoop进行了试验，但当然这是死在水中——数据存储在外部usb硬盘驱动器上，由于1G用户空间上限，我无法将其加载到dfs上。我一直在研究几个基于python的选项(如果可以的话，我宁愿使用NLTK而不是Java的lingpipe)，分布式计算选项看起来像:Ipython迪斯科在我的hadoop经验之后，我正在努力确保我尝试做出明智的选择——任何关于什么可能更合适的帮助将不胜感激。Amazon的EC2等不是真正的选择，因为我几乎没
我正在尝试使用从情绪中提取的正面/负面词语来训练朴素贝叶斯分类器。示例:我喜欢这部电影:))我讨厌下雨:(我的想法是根据使用的情绪提取正面或负面的句子，但为了训练分类器并将其保存到数据库中。问题是我有超过100万个这样的句子，如果我一个字一个字地训练，数据库会去折腾。我想删除所有不相关的单词示例“I”、“this”、“when”、“it”，这样我必须进行数据库查询的次数就会减少。请帮助我解决这个问题并建议我更好的方法谢谢 最佳答案 有两种常见的方法:编译stoplist.POStag把那些你认为不感兴趣的句子扔掉。在这两种情况下，可
自然语言处理（NLP）是机器学习的一部分。使用自然语言进行人机交互是NLP研究的主题。NLP在行业中有着广泛的应用，如：苹果Siri语音对话助手、语言翻译工具、情感分析工具、智能客服系统等。本文介绍一些有创意的NLP开源项目，包含从新手的简单NLP项目到专家的挑战性NLP项目，这些应该有助于提高NLP的实践能力。一、四个为初学者项目1.关键词提取该项目的目标是使用TF-IDF和Python的Scikit-Learn库从数据文本中提取有趣的关键字。数据集是StackOverflow。源代码：https://github.com/kavgan/nlp-in-practice/tree/master
我试图实现的是一个相当简单的“获取搜索结果(如标题和简短描述)，将它们聚类到有意义的命名组中”的PHP程序。经过数小时的谷歌搜索和对SO的无数搜索(一如既往地产生了有趣的结果，尽管没有什么真正有用的)我仍然找不到任何可以帮助我处理集群的PHP库。是否有我可能错过的PHP库？如果没有，是否有处理集群并具有良好API的FOSS？ 最佳答案 像这样:使用停用词列表，获取所有不在停用词中的单词或短语，计算每个单词或短语的出现次数，按降序排列。停用词需要是所有常用英语术语的列表。它还应该包括标点符号，您需要先将所有标点符号preg_repla
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是偏离主题的，因为它们往往会吸引自以为是的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及迄今为止为解决该问题所做的工作。关闭8年前。Improvethisquestion我是NLP的新手，正在研究我应该使用哪种语言工具包来执行以下操作。我想做两件事中的一件来完成同样的事情:我基本上想对文本进行分类，通常是一个包含15个单词的句子。如果句子是在谈论特定主题，则想对其进行分类。有没有一种工具可以给定一个句子
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是偏离主题的，因为它们往往会吸引自以为是的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及迄今为止为解决该问题所做的工作。关闭8年前。Improvethisquestion我想找到一种方法，能够使用PHP将单词拆分为音节。例如，单词“nevermore”通过detect_syllables()运行，将返回“nev-er-more”。有什么好的API或其他东西吗？
在不久的将来的某个时候，我将需要实现跨语言字数统计，或者如果这不可能，则实现跨语言字符统计。我所说的字数统计是指对给定文本中包含的单词进行准确统计，采用文本的语言。文本的语言由用户设置，并被假定为正确的。我所说的字符数是指给定文本中包含的“可能在一个词中”的字符数，具有上述相同的语言信息。我更喜欢前者，但我知道其中的困难。我也知道后者的计数要容易得多，但如果可能的话，我更喜欢前者。如果只看英文我会很高兴，但我需要考虑这里的每一种语言，中文、韩文、英文、阿拉伯文、印地文等等。我想知道StackOverflow是否有任何关于从哪里开始寻找现有产品/方法来在PHP中执行此操作的线索，因为我是
spacy简介spacy是Python自然语言处理软件包，可以对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画，以及词嵌入向量的计算和可视化等。1.安装spacy使用“pipinstallspacy"报错，或者安装完spacy，无法正常调用，可以通过以下链接将whl文件下载到本地，然后cd到文件路径下，通过pip安装。pipinstallspacy下载链接：Archived:PythonExtensionPackagesforWindows-ChristophGohlke(uci.edu)选择对应的版本：2.语言库安装2.1zh_core_web_sm2.1：英文=python-mspac
很久之前，我们介绍到，prompt是影响下游任务的关键所在，当我们在应用chatgpt进行nlp任务落地时，如何选择合适的prompt，对于SFT以及推理环节尤为重要。不过，硬想不是办法，我们可以充分参考开源的一些已有工作，幸运的是，这类工作已然存在。因此，本文主要介绍longbench、LooGLE、pclue以及firefly自然语言处理任务prompt以及PromptSource英文常用评测任务prompt生成工具包。一、其他一些关于NLP任务的代表prompt最近我们在看长文本说的一些评估数据集，而对于评估来说，如何针对不同的任务，设定相应的prompt，最为重要。下面介绍longbe
从0到1快速入门复杂文本总结应用场景Introduce简介setting设置Prompt提示Sampleresponse回复样本APIrequest接口请求python接口请求示例node.js接口请求示例curl命令示例json格式示例其它资料下载ChatGPT是目前最先进的AI聊天机器人，它能够理解图片和文字，生成流畅和有趣的回答。如果你想跟上AI时代的潮流，你一定要学会使用ChatGPT。如果你想了解OpenAI最新发布的GPT-4模型，以及它如何为ChatGPT聊天机器人带来更强大的功能，那么你一定不要错过OpenAI官网推荐的48种最佳应用场景，不管你是资深开发者、初学者，你都能够从
