
- 外文名
- Neuro-Linguistic Programming
- 发现者
- 格林德和班德勒
- 中文名
- 神经语言程序学
- NLP的定义
- 指神经系统,意译为身心
-
NLP
2019-10-21 16:04:23下面是一些比较好的关于NLP的总结: NLP学习路线总结:https://blog.csdn.net/asialee_bird/article/details/85702874 自然语言处理(NLP)知识结构总结:https://blog.csdn.net/meihao5/article/details/79592667 ...NLP任务主要分为4大类
- 序列标注:分词、实体识别、语义标注
- 分类任务:文本分类、情感计算
- 句子关系判断:entailment(推理、蕴含)、QA、自然语言处理
- 生成式任务:机器翻译、文本摘要
下面是一些比较好的关于NLP的总结:
NLP学习路线总结:https://blog.csdn.net/asialee_bird/article/details/85702874
自然语言处理(NLP)知识结构总结:https://blog.csdn.net/meihao5/article/details/79592667 -
nlp
2019-08-11 23:25:17(From Diary March 11, 2017) reading a paper while at a banquet tonight (Bates ...The paper starts with marking a distinction between SR and NLP. SR is a well defined problem and effectiveness of me...(From Diary March 11, 2017)
reading a paper while at a banquet tonight (Bates 1993)
The paper starts with marking a distinction between SR and NLP. SR is a well defined problem and effectiveness of method can be clearly assessed. NLP is hard. It is about understanding. It is not a well defined problem and hard to evaluate effectiveness of any method.
It surveys historical development of the branch. Now I understand why AI articles tend to be very “non-parametric”. It is because textual data itself is non-parametric–too many degrees of freedom. Any modelling of it will internally host a lot of degrees of freedom and thus could appear as adhoc and heuristic, but it is really reflecting the difficulty of finding a suitable parameterization of the text data itself.
Historically NLP researchers have attempted machine translation, question answering (which uses a database to store all answers and then the problem becomes interface design (querying)), application design such as grammar/style checkers, generative model.
There was the original attempt to always deep interpret every word, this conceptually overfits. Newer methodologies let go the temptation to interpret every word completely.
Broadly in NLP there are problem categories as syntactic processing, semantic processing, context modelling, and response generation.
The problems can be solve sequentially or independently using a joint probabilistic approach.
-
NLP之情感分析:基于python编程(jieba库)实现中文文本情感分析(得到的是情感评分)
2018-12-06 20:47:01NLP之情感分析:基于python编程(jieba库)实现中文文本情感分析(得到的是情感评分) 输出结果 1、测试对象 data1= '今天上海的天气真好!我的心情非常高兴!如果去旅游的话我会非常兴奋!和你一起去旅游我会更加...NLP之情感分析:基于python编程(jieba库)实现中文文本情感分析(得到的是情感评分)
目录
输出结果
1、测试对象
data1= '今天上海的天气真好!我的心情非常高兴!如果去旅游的话我会非常兴奋!和你一起去旅游我会更加幸福!'
data2= '今天上海天气真差,非常讨厌下雨,把我冻坏了,心情太不高兴了,不高兴,我真的很生气!'
data3= '美国华裔科学家,祖籍江苏扬州市高邮县,生于上海,斯坦福大学物理系,电子工程系和应用物理系终身教授!'2、输出结果
很明显,data1情感更加积极!data2情感消极!data3情感中等![[240.0, 104.0, 8.3, 3.6, 8.0, 2.4]]
[[0.0, 134.0, 0.0, 4.8, 0.0, 3.2]]
[[2, 66, 0.1, 3.3, 0.4, 1.7]]
[[2, 2, 0.1, 0.1, 0.4, 0.4]]设计思路
后期更新……
相关资料
1、关于代码
NLP之情感分析:基于python编程(jieba库)实现中文文本情感分析(得到的是情感评分)之全部代码
2、关于数据集
如需数据集,请留言向博主索取。
注:当前为学生身份的网友,可留言向博主索取。非学生身份的社会人士,请靠积分下载!关于留言
1、留言内容的注意事项
- 1、请新增评论,不要直接回复,折叠后,我容易看不到,会漏掉。
- 2、请在前缀加一个索取资料的当天日期。
- 3、切记要留下邮箱!!!
比如留言:“20200307,早上10.11,你好,博主,我的邮箱是,我想索取……”
2、如何留言?2.1、第一种方法——在对应的博客下留言
即在本博客下直接留言即可!
2.2、备用第二种方法——论坛发帖
在我的论坛中发帖即可,我会及时回复。
地址:https://bbs.csdn.net/topics/395531480后续补充发放资料的说明
此类网友,太伤人心,这位网友,一定不是大学生,当代大学生的素质肯定比这位网友高的多。
主要部分代码实现
import jieba import numpy as np …… def sentiment_score_list(dataset): seg_sentence = dataset.split('。') count1 = [] count2 = [] for sen in seg_sentence: #循环遍历每一个评论 segtmp = jieba.lcut(sen, cut_all=False) #把句子进行分词,以列表的形式返回 i = 0 #记录扫描到的词的位置 a = 0 #记录情感词的位置 poscount = 0 #积极词的第一次分值 poscount2 = 0 #积极词反转后的分值 poscount3 = 0 #积极词的最后分值(包括叹号的分值) negcount = 0 negcount2 = 0 negcount3 = 0 for word in segtmp: if word in posdict: # 判断词语是否是情感词 poscount += 1 c = 0 for w in segtmp[a:i]: # 扫描情感词前的程度词 if w in mostdict: poscount *= 4.0 elif w in verydict: poscount *= 3.0 elif w in moredict: poscount *= 2.0 elif w in ishdict: poscount *= 0.5 elif w in deny_word: c += 1 if judgeodd(c) == 'odd': # 扫描情感词前的否定词数 poscount *= -1.0 poscount2 += poscount poscount = 0 poscount3 = poscount + poscount2 + poscount3 poscount2 = 0 else: poscount3 = poscount + poscount2 + poscount3 poscount = 0 a = i + 1 # 情感词的位置变化 elif word in negdict: # 消极情感的分析,与上面一致 negcount += 1 d = 0 for w in segtmp[a:i]: if w in mostdict: negcount *= 4.0 elif w in verydict: negcount *= 3.0 elif w in moredict: negcount *= 2.0 elif w in ishdict: negcount *= 0.5 elif w in degree_word: d += 1 if judgeodd(d) == 'odd': negcount *= -1.0 negcount2 += negcount negcount = 0 negcount3 = negcount + negcount2 + negcount3 negcount2 = 0 else: negcount3 = negcount + negcount2 + negcount3 negcount = 0 a = i + 1 elif word == '!' or word == '!': ##判断句子是否有感叹号 for w2 in segtmp[::-1]: # 扫描感叹号前的情感词,发现后权值+2,然后退出循环 if w2 in posdict or negdict: poscount3 += 2 negcount3 += 2 break i += 1 # 扫描词位置前移 # 以下是防止出现负数的情况 pos_count = 0 neg_count = 0 if poscount3 < 0 and negcount3 > 0: neg_count += negcount3 - poscount3 pos_count = 0 elif negcount3 < 0 and poscount3 > 0: pos_count = poscount3 - negcount3 neg_count = 0 elif poscount3 < 0 and negcount3 < 0: neg_count = -poscount3 pos_count = -negcount3 else: pos_count = poscount3 neg_count = negcount3 count1.append([pos_count, neg_count]) count2.append(count1) count1 = [] return count2 def sentiment_score(senti_score_list): score = [] for review in senti_score_list: score_array = np.array(review) Pos = np.sum(score_array[:, 0]) Neg = np.sum(score_array[:, 1]) AvgPos = np.mean(score_array[:, 0]) AvgPos = float('%.1f'%AvgPos) AvgNeg = np.mean(score_array[:, 1]) AvgNeg = float('%.1f'%AvgNeg) StdPos = np.std(score_array[:, 0]) StdPos = float('%.1f'%StdPos) StdNeg = np.std(score_array[:, 1]) StdNeg = float('%.1f'%StdNeg) score.append([Pos, Neg, AvgPos, AvgNeg, StdPos, StdNeg]) return score data1= '今天上海的天气真好!我的心情非常高兴!如果去旅游的话我会非常兴奋!和你一起去旅游我会更加幸福!' data2= '今天上海天气真差,非常讨厌下雨,把我冻坏了,心情太不高兴了,不高兴,我真的很生气!' data3= '美国华裔科学家,祖籍江苏扬州市高邮县,生于上海,斯坦福大学物理系,电子工程系和应用物理系终身教授!' print(sentiment_score(sentiment_score_list(data1))) print(sentiment_score(sentiment_score_list(data2))) print(sentiment_score(sentiment_score_list(data3)))
-
AI-NLP
2020-01-17 18:15:48AI-NLP -
NLP thesis
2019-01-19 20:06:17NLP的博士论文,原作者非常厉害。主要讲了最近NLP的发展现状 -
重磅!15套免费的自然语言处理NLP课程及经典教材分享!
2020-03-01 22:34:31文章目录15套免费的NLP课程及经典教材分享!1、自然语言处理圣经---《自然语言处理综论》2、视频课程《深度学习与自然语言处理-2018》3、Natural Language Processing (NLP)4、吴恩达经典课程 - Machine Learning —...文章目录
- 15套免费的NLP课程及经典教材分享!
- 1、自然语言处理圣经---《自然语言处理综论》
- 2、视频课程《深度学习与自然语言处理-2018》
- 3、Natural Language Processing (NLP)
- 4、吴恩达经典课程 - Machine Learning —Coursera
- 5、斯坦福 Natural Language Processing with Deep Learning
- 6、Coursea免费课程 - Sequence Models for Time Series and Natural Language Processing
- 7、免费课程《深度自然语言处理》- Hilary Term 2017 at the University of Oxford
- 8、免费课程《基于Python的自然语言处理基础课程》- Datacamp
- 9、 Coursera免费课程《自然语言处理》- Higher School of Economics
- 10、 Coursera免费课程《不需要写代码如何搭建Chatbot》- IBM
- 11、 CS 388 -《自然语言处理》- University of Texas
- 12、 书籍《基于Python的自然语言处理》
- 13、 视频课程自然语言处理 - University of Washington
- 14、Dan Jurafsky & Chris Manning: Natural Language Processing
- 15、 NATURAL LANGUAGE PROCESSING - Carnegie Mellon University
15套免费的NLP课程及经典教材分享!
1、自然语言处理圣经—《自然语言处理综论》
Dan Jurafsky and James Martin
https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/2、视频课程《深度学习与自然语言处理-2018》
Richard Socher (Stanford University)
https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe63、Natural Language Processing (NLP)
Microsofthttps://www.edx.org/course/natural-language-processing-3
4、吴恩达经典课程 - Machine Learning —Coursera
https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome5、斯坦福 Natural Language Processing with Deep Learning
视频:https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe6
课程资源:http://web.stanford.edu/class/cs224n/6、Coursea免费课程 - Sequence Models for Time Series and Natural Language Processing
7、免费课程《深度自然语言处理》- Hilary Term 2017 at the University of Oxford
http://www.cs.ox.ac.uk/teaching/courses/2016-2017/dl/8、免费课程《基于Python的自然语言处理基础课程》- Datacamp
https://www.datacamp.com/courses/natural-language-processing-fundamentals-in-python9、 Coursera免费课程《自然语言处理》- Higher School of Economics
https://www.coursera.org/learn/language-processing?10、 Coursera免费课程《不需要写代码如何搭建Chatbot》- IBM
https://www.coursera.org/learn/how-to-build-your-own-chatbot-without-coding11、 CS 388 -《自然语言处理》- University of Texas
https://www.cs.utexas.edu/~mooney/cs388/12、 书籍《基于Python的自然语言处理》
13、 视频课程自然语言处理 - University of Washington
https://courses.cs.washington.edu/courses/csep517/17sp/14、Dan Jurafsky & Chris Manning: Natural Language Processing
视频:https://www.youtube.com/playlist?list=PL8FFE3F391203C98C15、 NATURAL LANGUAGE PROCESSING - Carnegie Mellon University
-
-
NLP学习路线总结
2019-01-03 16:56:51目录 1、自然语言处理概述 2、自然语言处理入门基础 3、自然语言处理的主要技术范畴 ...自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向... -
opennlp, Apache OpenNLP镜像.zip
2019-09-18 17:47:51opennlp, Apache OpenNLP镜像 欢迎使用 Apache OpenNLP ! Apache OpenNLP库是一种基于机器学习的自然语言文本处理工具包。这个工具包完全用Java编写,支持常见的,任务,例如标记。句子分割。part-of-speec -
DL4NLP, 深入学习NLP资源.zip
2019-09-18 03:25:33DL4NLP, 深入学习NLP资源 :深入了解NLP资源NLP序列建模任务的艺术资源状态,如机器翻译。图像字幕和对话框。关于神经网络的注释,递归,lstm深入了解 NLP斯坦福自然语言处理有限公司。带视频的NLP课程简介。 这 has... -
Python-NLP之旅包含NLP文章代码集锦
2019-08-10 06:07:02NLP之旅(包含NLP文章/代码集锦) -
NLP综述
2020-03-21 10:59:51NLP综述 -
NLP:stanfordNLP
2016-10-03 08:17:46http://www.zmonster.me/2016/06/08/use-stanford-nlp-package-in-nltk.htmlhttp://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/http://blog.csdn.net/ltbylc/article/details/85579651. stanfordNLP 分词: StanfordTokenizer ... -
[NLP]OpenNLP介绍
2020-12-11 16:33:29OpenNLP 支持大部分通用的NLP任务,例如分词、分句、词性标注、命名实体识别、分块、语法分析、语言检测、共指解析等。 OpenNLP项目的目标是为上述任务创建一个成熟的工具箱。另一个目标是为各种语言提供大量的预... -
NLP期刊
2017-07-24 10:54:23自然语言处理(natural language processing,NLP)在很大程度上与计算语言学(computational linguistics,CL)重合。NLP/CL有一个属于自己的最权威的国际专业学会,叫做The Association for Computational ... -
吴恩达NLP课程资料
2020-12-08 14:16:10NLP_wuenda 1.简介 吴恩达老师在2020年6月份推出了NLP课程,Natural Language Processing Specialization 本人忙里偷闲将老师的视频和作业都完成了,后续会持续更新课程的资料和作业。目前NLP课程一共分为四门,... -
NLP深入学习——NLP介绍
2020-06-09 20:06:20NLP的概念: NLP(自然语言处理(AI分支)) NLP (Natural Language Processing) 是人工智能(AI)的一个子领域 自然语言是人类智慧的结晶,自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一 摘自《百度百科》 说白了... -
NLP分析方法
2018-12-23 08:52:51NLP 分析方法 .. -
Python-sparknlp面向Spark的自然语言处理NLP库
2019-08-10 05:48:54spark-nlp:面向Spark的自然语言处理(NLP)库 -
NLP实践指南
2017-11-15 22:11:01NLP实践指南,主要讲解的自然语言处理NLP的常规流程和方法。 -
NLP技术综述
2019-04-26 11:35:36虽然它本身并非一套心理治疗法,NLP的重要法则可以被运用于了解人类经验和行为,和使之有所改变。NLP曾被运用于治疗方面,结果是一套效果强大、快速和含蓄的技巧,能够在人类的行为和能力方面做成广泛和长久的改变。... -
NLP简介
2020-03-30 23:31:30NLP是什么? •NLP( Natural Language Processing ) 是 自然 语言 处理 的 简称,是研究人与 计算机交互的语言问题的一门学科。机器理解并解释人类写作与说话方式的能力。近年来, 深度学习技术在自然语言处理方面的... -
NLP 参考ppt
2019-01-03 14:38:09NLP 参考ppt, 包括字词句,基本算法的简介等,具体详见: nlp demo 系列博文 https://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/83479837
-
【GIS工具】谷歌卫星图下载工具之再聊坐标问题
-
Cheat Engine 7.0.7z
-
uni-app实战专题
-
查找nginx的配置文件位置
-
crmsh-1.2.6-0.rc2.2.1.x86_64.rpm
-
【2021】Python3+Selenium3自动化测试(不含框架)
-
编译原理词法分析语法分析器.zip
-
大数据Hive on MR/TEZ与hadoop的整合应用
-
DWG文件转为PDF工具
-
t3_re_channelEsti.slx
-
react 写的第一个项目
-
普传科技PI7800_7600系列使用说明书.pdf
-
varnish-3.0.7-1.el6.x86_64.rpm
-
【数据分析-随到随学】Python数据获取
-
【数据分析-随到随学】Mysql数据库
-
【数据分析-随到随学】量化交易策略模型
-
pyechart数据可视化
-
ansible-1.5.4.tar.gz
-
如何快速提升百科通过率 做百科需要注意什么
-
nmap_grep.txt