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NLP
文本输入中的自动更正拼写错误
我正在用C#语言编写一种自然语言处理器,该处理器提取句子的情绪(正/负).但是,能够辨别拼写错误的单词的情感是有问题的-如果词典中没有该单词,我既无法对其进行标记也无法对其进行评分!我知道必须有一种处理方法.Google一直在提供准确的建议,我只需要从类似的算法中获得最重要的建
python-根据句子上下文检测单词是主语还是宾语代词.
理想情况下,在python中使用正则表达式.我正在制作一个简单的聊天机器人,目前它在正确回答“我爱你”之类的短语时遇到了问题(它会从语法处理程序中退回“你爱我”,而应该回馈“你爱我””).另外,如果您能想到将好的短语放入该语法处理程序中,那将是很棒的.我喜欢一些测试数据.如
python-gensim-Word2vec在现有模型上继续训练-AttributeError:“ Word2Vec”对象没有属性“ compute_loss”
我正在尝试继续在现有模型上进行训练,model=gensim.models.Word2Vec.load('model/corpus.zhwiki.word.model')more_sentences=[['Advanced','users','can','load','a','model','and','con
软件工程 in MSRA Code Search-第二次结对编程
重现基线模型我们选择了code2vec模型进行复现。该模型由UriAlon等作者于2018年提出。模型思路:从代码与普通语言相比的特殊性入手,首先,对于输入的代码段,作者考虑到尽管很多NLP任务中都是将输入的文本作为序列处理的,但是代码段中代码的先后顺序和自然语言中文字的先后顺
java-解释用户文本输入的更好方法
我的应用程序中有一个文本框,用户可以输入任何内容.我正在创建一个控制器,该控制器根据关键字解释一些命令.用户可以选择是否设置密码.并据此,我的解释器将不需要密码.例如,如果设置了密码并且用户输入:“password1showlist”.解释器在第一个单词中检查密码,然后在命令(显示)
使用NLTK简化逻辑表达式
我对使用自然语言工具包(NLTK)有疑问.我正在尝试制作一个应用程序,以将自然语言问题翻译成它的逻辑表示形式,并查询到数据库.在nltk.sem.logic包下使用simple()方法后得到的结果为以下表达式:existsz2.(owner(fido,z2)&(z0=z2))但是我需要将其简化如下:owner(fido,z0)
python中的单词聚类列表
我是文本挖掘的新手,这是我的情况.假设我有一个单词列表[[car],’dog’,’puppy’,’vehicle’],我想将单词聚类为k组,我希望输出为[[‘car’,’vehicle’],[‘dog’,’puppy’]].我首先计算每个成对单词的相似度得分,以获得4×4矩阵(在这种情况下)M,其中Mij是单词i和j的相似度得
使用Visual C#从文本文件语料库中提取名词,名词短语,形容词动词
我正在做一个项目,其中我必须从文本文件(.doc)格式中提取名词形容词名词短语和动词.我有大约75个这样的文件的语料库.我已经访问了网上找到有关它的信息,我使用nltk在python中遇到了POS标签.因为我的项目在c#中(使用VisualStudio2008),所以我需要一个代码来实现.我已经尝试过使
python – 如何在NLTK的Wordnet中检索目标synset的反义词synset?
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Python NLTK最大熵分类器错误
我目前正在使用NLTK的朴素贝叶斯分类器,但是我也想尝试MaxEnt分类器.从文档看来,该功能集应采用与NaiveBayes相同的格式,但是由于某些原因,在尝试时会出现此错误:File"/usr/lib/python2.7/site-packagesltk/classify/maxent.py",line323,intraingaussian_prior_si
java-创建自己的地名词典列表
我是自然语言处理和GATE的新手.目前,我正在学习使用GATE/ANNIE.ANNIE的默认地名词典列表很棒,但显然它们并没有提供所有内容的列表. 我需要在故事书中创建角色列表.从GATE地名词典编辑器(如Gate手册13.2.2中所述)创建列表并向每个列表中添加条目似乎不可行,因此使用文本编辑器
词向量
自然语言处理(NLP)NLP中最细粒度的是词语(word),词语组成句子,句子再组成段落、章节和文档。所以NLP的核心问题就是:如何理解word如何理解word由于目标是与计算机对接,其核心就是如何给计算机描述一个word,有以下两种描述方式:One-hotRepresentationDistributionalRepresentationO
NLP中的预训练语言模型四—— 小型化bertDistillBert, ALBERT, TINYBERT
bert之类的预训练模型在NLP各项任务上取得的效果是显著的,但是因为bert的模型参数多,推断速度慢等原因,导致bert在工业界上的应用很难普及,针对预训练模型做模型压缩是促进其在工业界应用的关键,今天介绍三篇小型化bert模型——DistillBert,ALBERT,TINYBERT。一,DistillBert
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