?作者：韩信子@ShowMeAI?深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42?自然语言处理实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/45?本文地址：https://showmeai.tech/article-detail/399?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容自然语言处理（NLP）技术可以完成文本数据上的分析挖掘，并应用到各种业务当中。例如：机器翻译（MachineTranslation），接收一种语言的输入文本并返回目标语言的输出文本（包含同样的含
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不同的自然语言有不同的语法结构，因此需要对语言数据进行语法解析，才能让机器更准确地学到相应的模式。儿语言不同于图像，数据标注工作需要有一定的语言学知识，因此数据的整理也相对更困难。下面以英语为例（别的咱也看不懂），对NLP研究中常见的基本语言学概念进行记录。词性（PartOfSpeech） 词性（PartOfSpeech,POS）通常在初中就学过：名词、动词、形容词、副词等，这里不再赘述。由于同一个词有多种不同词性的可能，因此数据标注时对语句中各个词的词性的标注就十分重要，从而消除词性歧义。如： Therearemanychairsintheroom. Hechairstheweek
不同的自然语言有不同的语法结构，因此需要对语言数据进行语法解析，才能让机器更准确地学到相应的模式。儿语言不同于图像，数据标注工作需要有一定的语言学知识，因此数据的整理也相对更困难。下面以英语为例（别的咱也看不懂），对NLP研究中常见的基本语言学概念进行记录。词性（PartOfSpeech） 词性（PartOfSpeech,POS）通常在初中就学过：名词、动词、形容词、副词等，这里不再赘述。由于同一个词有多种不同词性的可能，因此数据标注时对语句中各个词的词性的标注就十分重要，从而消除词性歧义。如： Therearemanychairsintheroom. Hechairstheweek
?作者：韩信子@ShowMeAI?机器学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/41?深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42?自然语言处理实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/45?本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/405?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容?引言?Galactica是MetaAI开源的大型语言模型，基于Transformer架构
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目录一、数据处理如何将计算机不认识的转化为数字处理文本数据二、文本处理与词嵌入文本转化为序列分词构建字典One-Hot编码序列对齐词嵌入三、SimpleRNN为什么要使用RNN（RecurrentNeuralNetworks）？RNN模型的基本结构SimpleRNN向量拼接和矩阵初始化\(\tanh\)函数四、LSTMLSTM网络架构图与RNN对比LSTM:ConveyorBeltLSTM:ForgetGatePart1对位相乘：Part2：遗忘门(f)Part3：\(W_f\)和拼接向量总结LSTM:InputGateInputgate结构图LSTM:NewValueLSTM:Updatet
目录一、数据处理如何将计算机不认识的转化为数字处理文本数据二、文本处理与词嵌入文本转化为序列分词构建字典One-Hot编码序列对齐词嵌入三、SimpleRNN为什么要使用RNN（RecurrentNeuralNetworks）？RNN模型的基本结构SimpleRNN向量拼接和矩阵初始化\(\tanh\)函数四、LSTMLSTM网络架构图与RNN对比LSTM:ConveyorBeltLSTM:ForgetGatePart1对位相乘：Part2：遗忘门(f)Part3：\(W_f\)和拼接向量总结LSTM:InputGateInputgate结构图LSTM:NewValueLSTM:Updatet
目录1、背景2、数据获取3、文本分析与可视化3.1短评数据预处理3.2词云图可视化3.3top关键词共现矩阵网络3.4《狂飙》演职员图谱构建4、短评相关数据分析与可视化5、总结原文首发于微信公众号：实用自然语言处理作者：风兮建议查看原文：https://mp.weixin.qq.com/s/nURcYKN6vRBKjbMXAUbEng关键词：爬虫、文本数据预处理、数据分析、可视化、自然语言处理摘要：本文主要内容，获取解析豆瓣《狂飙》的短评相关数据和演职员信息，在数据预处理后，进行简单的数据分析和可视化展示。本文全部代码路径：https://github.com/fengxi177/pnlp20
目录1、背景2、数据获取3、文本分析与可视化3.1短评数据预处理3.2词云图可视化3.3top关键词共现矩阵网络3.4《狂飙》演职员图谱构建4、短评相关数据分析与可视化5、总结原文首发于微信公众号：实用自然语言处理作者：风兮建议查看原文：https://mp.weixin.qq.com/s/nURcYKN6vRBKjbMXAUbEng关键词：爬虫、文本数据预处理、数据分析、可视化、自然语言处理摘要：本文主要内容，获取解析豆瓣《狂飙》的短评相关数据和演职员信息，在数据预处理后，进行简单的数据分析和可视化展示。本文全部代码路径：https://github.com/fengxi177/pnlp20
