自然语言处理

当前话题为您枚举了最新的 自然语言处理。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

自然语言处理与Python
本书将带领您从数据预处理、特征提取、模型训练到模型测试的实际操作中,深入理解自然语言处理。通过逐步动手实践,您将直观地理解模型的概念。本书适合初学者深入学习自然语言处理,也是理论学习后的实践补充。
统计自然语言处理综述
技术发展推动了统计自然语言处理的前沿,涵盖形式语言与自动机在自然语言处理中的应用,以及语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术等理论与方法。特别关注汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧等实现方法和技术现状,还深入讨论了统计机器翻译、语音翻译、文本分类及信息检索与问答系统的进展,包括自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统的发展。
统计自然语言处理入门
统计自然语言处理的入门知识。
Python自然语言处理技术探索
下载NLTK数据可能会耗费较长时间,特别是在网络速度较慢的情况下。
Python自然语言处理的实践应用
Python作为一种强大的工具,在处理自然语言方面展示了其无可比拟的效率和灵活性。
自然语言处理的相似度计算实现
随着技术的发展,自然语言处理(NLP)在计算机科学中扮演着重要角色。
学习爬虫和自然语言处理的入门指南
随着信息技术的迅猛发展,学习爬虫和自然语言处理已经成为许多人的首要选择。这两项技能不仅能够帮助你获取和处理网络数据,还能够理解和分析文本信息。
国内自然语言处理研究概况-WinForm开发手册
过去20年来,统计句法分析与统计机器翻译在自然语言处理领域取得显著进展。除了成功借鉴统计句法分析的经验外,研究者们也开始尝试利用机器翻译模型进行文本生成。文本生成任务要求将形式语言转化为自然语言,与机器翻译的相似之处在于保持语义的一致性。Chiang提出了层级基于短语的翻译模型,采用同步上下文无关文法协调源语言解析和目标语言生成。此外,Lu与Ng的研究集中于类型化表达式,展示了构建形式语言树结构与自然语言树结构对应的一致性。国内自然语言处理研究较少涉及全面的汉语语义组合研究,尤其在意义到文本的生成领域仍有待深入研究。
MatlabNLP 高效的MATLAB自然语言处理工具集
MatlabNLP是一个高效的算法、数据结构和经过充分测试的功能集合,专为在Matlab环境中进行自然语言处理而设计。我们不断加快基础算法和功能的速度,您可以整体使用该库,也可以选择所需的特定函数和方法,然后将其复制到项目文件夹中。该工具集包括分词器、TF-IDF词频、多项式特征、伯努利增容、词干提取器、逆词干、有用的语料库、独立特征选择、英语对话学习模型、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、线性回归和评估指标,如精确率、召回率、F1分数和均方误差。
深度学习基础与自然语言处理的注释句法应用
随着技术的进步,MySQL服务器支持多种注释句法:使用#表示行尾注释,--用于行内注释,而/ ... /则支持多行或内联注释。在交互式或文件输入模式下,应注意MySQL对引号的处理限制,确保SQL语句的完整性和交互性。