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  • 我们随机在天猫上抽取100条关于某化妆品的评论作为分析数据,利用情感分析引擎来分析这100条数据,并且根据负面概率从大到小排序。 负面概率结果为 0 到 1 之间的数值,通常负面概率大于 0.6 以上时,我们可以认定这...

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    造数(http://zaoshu.io/)——一个神奇的网站

    NLP是什么

    自然语言处理被广泛应用于各种行业来解决关键知识性问题,例如从收集的大量珍贵的非结构化内容中提取的见解(CRM 数据、 社媒体、 新闻、 专利、 财务信息披露等。)通过先进的算法,自然语言处理揭露出在任何非结构化中的人物、事件、时间、地点等内容,从而能够提供贯穿所有业务的全新层面的理解。

    Python中好用的中文语义分析系统——bosonnlp

    bosonnlp能解决什么问题

    1. 情感分析Sentiment Analysis

    2. 信息分类Classification

    3. 实体识别Named Entity Recognition

    4. 典型意见Opinion Extraction

    5. 文本聚类Clustering

    6. 关键词提取Keyword Extraction

    Python中好用的中文语义分析系统——bosonnlp

    如何使用Python操作bosonnlp

    安装

    $ pip install -U bosonnlp

    安装成功后,编写以下Python脚本,并保存为 sentiment.py 。在代码中,将 YOUR_API_TOKEN 更换为您的API密钥。

    Python中好用的中文语义分析系统——bosonnlp

    [[0.28867338699939415, 0.7113266130006058]]

    通过SDK调用,对以上内容的情感分析结果为 负面概率较大

    找出最负面的消费者评价

    介绍

    我们随机在天猫上抽取100条关于某化妆品的评论作为分析数据,利用情感分析引擎来分析这100条数据,并且根据负面概率从大到小排序。 负面概率结果为 0 到 1 之间的数值,通常负面概率大于 0.6 以上时,我们可以认定这条数据为负面。对于 0.4-0.6 之间的数据为模糊地带,由用户对这个区间的结果做判断,取一个相对的值,大于这个值的数据为负面。

    Python 调用示例

    请先下载测试数据:http://docs.bosonnlp.com/_downloads/text_sentiment.txt

    Python中好用的中文语义分析系统——bosonnlp

    结果

    Python中好用的中文语义分析系统——bosonnlp

    你也可以来网站亲自体验bosonnlp

    http://bosonnlp.com/


    造数(http://zaoshu.io/)——一个神奇的网站

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  • 语义理解/口语理解,项目包含有词法分析中文分词、词性标注、命名实体识别;口语理解:领域分类、槽填充、意图识别。
  • 三分钟实现Python中文词语分析

    千次阅读 2020-06-20 12:58:10
    Python第三方库: Synonyms,该库包含词汇量达到125792,主要应用于文本对齐、推荐算法、相似度计算、语义偏移、关键字提取、概念提取、自动摘要、搜索引擎等 NLP任务场景。

    目录

    1、原理简介

    2、安装模块

    3、同义词分析

    4、相似度分析


    近日学习忽见一Python第三方库: Synonyms,该库包含词汇量达到125792,主要应用于文本对齐、推荐算法、相似度计算、语义偏移、关键字提取、概念提取、自动摘要、搜索引擎等 NLP 任务场景。

    Synonyms 项目的作者胡小夕是北京邮电大学研究生,目前实习于今日头条 AI LAB。从事自然语言处理方向研究,在智能客服,知识图谱等领域都有相关研究开发经验。研发模型在文体分类权威数据集 TREC 上达到目前最优精度,申请深度学习与自然语言处理结合的国家发明专利 5 项。

    1、原理简介

    Synonyms库采用Word2vec技术实现,Word2Vec(Word Embedding)中文名称为“词向量”或“词嵌套”,是Google开源一款用于深度学习的自然语言处理工具。其基本思想是将自然语言中的每一个词转换为向量vec的形式表达(指学习一个映射ƒ,它可以将单词变成向量表示:vec=ƒ(word)),通常词汇表的维数多于向量vec维数,这样可以更加高效的方式表示单词。

    Word2Vec是一种可以从原始语料中学习字词空间向量的预测模型,使用Word2Vec训练语料得到的结果非常有趣,比如意思相近的词在向量空间中的位置会接近。Word2Vec分为CBOW(Continuous Bag-of-Words)和Skip-Gram两种模式,其中CBOW是从原始语句(比如:中国的城市是_____)推测目标字词(比如:天津),而Skip-Gram相反,它是从目标字词推测出原始语句,CBOW比较合适小型语料数据,而Skip-Gram比较适合大型语料数据。

    Word2Vec通过一系列的训练,可以实现将文本的内容转换成N维向量从而进行运算,其文本语义上的相似度可以通过向量空间的相识度表示,由此Word2Vec可以处理一些文本语义上的工作,比如找同义词,词性分析等,除此之外Word2Vec还可以对处理后的词进行算数运算(加减乘除)等操作。

    实现词向量机制有两种方法,第一种方法是基于“计数”的,在海量语料库数据中统计一个词语和另一个词语同时出现的概率,将出现频率高的词语映射到向量空间的相近位置;第二种方法经常使用到,是基于“预测”的,从一个词语或者几个词语开始,预测它们可能的相邻词语。在预测的过程中学习到词向量映射。基于预测方法有两种模型:CBOW和Skip-Gram。CBOW(Continuous Bag-of-Words)即连续词袋模型,它的实现机制是训练一个模型,使用某个词语的上下文内容预测可能出现的词语。例如:“I'm hungry.I want to eat.”,若看到句子的前半部分:I'm hungry.I want to_____,也可以预测到需要填写的词语是“eat”。Skip-Gram模型和CBOW模型正好相反,使用已经出现的词语来预测上下文中的词语。例如在之前的语句中,是使用“eat”来预测“hungry”、“want”等词语。

    2、安装模块

    Synonyms库安装十分便捷,可以直接使用pip指令安装,安装指令如下所示:

    pip install synonyms

    安装成功后效果如下所示: 

    3、同义词分析

    同义词分析,即是分析指定词语在语料库中的同义类型词语,并打印输出。两行Python代码即可搞定,例如分析“美男子”的同义词,具体如下所示:

    import synonyms
    synonyms.display("美男子")
    

    相似度 > 0.5,返回相似,相似度 < 0.5,返回不相似。仅需几秒,分析效果如下所示:

    4、相似度分析

    相似度分析,即是分析用户指定的词语,分析其词性的相近程度,例如:语句1:不脱发的程序猿,语句2:美男子,分析代码如下所示:

    import synonyms
    str1 = "不脱发的程序猿"
    str2 = "美男子"
    r = synonyms.compare(str1, str2, seg=True)
    print("相似度:"+str(r))

    从逻辑和认知层次上讲不脱发的程序猿是十足的美男子,但是从词语的相似度上分析,两者并无关联,所以词性相似度仅有0.041%,效果如下所示:

    GitHub网站参见:https://github.com/huyingxi/Synonyms

    更多有趣玩法请自行探索~ 

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  • Python中文文本分析的时候发现 BosonNLP 这个简单强大的模块。BosonNLP 模块具备:情感分析、分词与词性标注、关键词提取、语义联想、新闻分类、新闻摘要、时间转换、其他单文本分析、多文本分析功能、依存...

    BosonNLP API 中文语义分析

    参见 python版 BosonNLP HTTP API 封装库(SDK):http://bosonnlp-py.readthedocs.io/#bosonnlp

    • BosonNLP 官网:http://bosonnlp.com/
    • BosonNLP HTTP API 文档: http://docs.bosonnlp.com/index.html
    from __future__ import print_function, unicode_literals
    from bosonnlp import BosonNLP
    import requests, json
    
    token = 'your Token' # 个人token!!!
    
    nlp = BosonNLP(token)  # nlp = BosonNLP('YOUR_API_TOKEN')
    

    查询 API 频率限制

    免费用户的 API 每天有次数限制的,具体如下图:

    API次数限制

    当然,通过购买,可以增加次数,费用情况如下:

    购买

    我觉得,面对这么完善的中文文本分析功能,免费用户却拥有全部的功能,即便每天有次数限制,已然值得称赞~~~

    #  本接口用来查询用户使用 BosonNLP API 频率限制的详细信息。
    HEADERS = {'X-Token': token} # 注意:在测试时请更换为您的 API token
    RATE_LIMIT_URL = 'http://api.bosonnlp.com/application/rate_limit_status.json'
    result = requests.get(RATE_LIMIT_URL, headers=HEADERS).json()
    
    result['limits'].keys() 
    # (['review', 'keywords', 'tag', 'classify', 'depparser', 'time', 'summary', 'ner', 'cluster', 'comments', 'suggest', 'sentiment'])
    

    dict_keys([‘review’, ‘keywords’, ‘tag’, ‘classify’, ‘depparser’, ‘time’, ‘summary’, ‘ner’, ‘cluster’, ‘comments’, ‘suggest’, ‘sentiment’])

    例:查询情感分析剩余次数

    result['limits']['sentiment'].keys() 
    # (['rate-limit-limit', 'rate-limit-remaining', 'rate-limit-reset', 'quota-limit', 'count-limit-reset', 'count-limit-limit', 'quota-remaining', 'count-limit-remaining'])
    result['limits']['sentiment']['count-limit-remaining'] # 查询情感分析次数
    

    写成函数的形式:

    def sentiment_limit_remaining(): 
        result = requests.get(RATE_LIMIT_URL, headers=HEADERS).json()
        return result['limits']['sentiment']['count-limit-remaining']
    

    情感分析

    核心函数:nlp.sentiment(data, model = 'general')

    参见:http://docs.bosonnlp.com/sentiment.html

    model 参数用来传递模型名选择用特定行业语料进行训练的模型;可选值,默认为 general 。
    
    模型名 行业 URL
    general 通用 http://api.bosonnlp.com/sentiment/analysis
    auto 汽车 http://api.bosonnlp.com/sentiment/analysis?auto
    kitchen 厨具 http://api.bosonnlp.com/sentiment/analysis?kitchen
    food 餐饮 http://api.bosonnlp.com/sentiment/analysis?food
    news 新闻 http://api.bosonnlp.com/sentiment/analysis?news
    weibo 微博 http://api.bosonnlp.com/sentiment/analysis?weibo

    返回结果说明:

    第一个值为非负面概率,第二个值为负面概率,两个值相加和为 1。

    nlp.sentiment(['这家味道还不错', '菜品太少了而且还不新鲜'], model='weibo')
    

    [[0.9694666780709835, 0.03053332192901642],
    [0.07346999807197441, 0.9265300019280256]]

    nlp.sentiment(['这家味道还不错', '菜品太少了而且还不新鲜'], model='food')
    

    [[0.9991737012037423, 0.0008262987962577828],
    [9.940036427291687e-08, 0.9999999005996357]]

    或者使用 HTTP Header 返回

    SENTIMENT_URL = 'http://api.bosonnlp.com/sentiment/analysis?weibo' # 微博分析api
    headers = {'X-Token': token} # 注意:在测试时请更换为您的 API token 。
    s = [' 他是个傻逼 ', ' 美好的世界 ']
    data = json.dumps(s) # 包装成 json
    

    HTTP 返回 Body JSON 格式的 [double, double] 类型组成的列表。

    resp = requests.post(SENTIMENT_URL, headers=headers, data=data.encode('utf-8')) # 上传 data 进行分析
    
    resp.text # 显示情感分数
    

    ‘[[0.4434637245024887, 0.5565362754975113], [0.9340287284701145, 0.06597127152988551]]’

    分词与词性标注

    核心函数:nlp.tag(contents, space_mode=0, oov_level=3, t2s=0, special_char_conv=0)

    函数参数参见:http://docs.bosonnlp.com/tag.html

    词性标注说明参见:http://docs.bosonnlp.com/tag_rule.html

    BosonNLP 的词性标注非常详细,共有 22个大类,70个标签!!

    而且 BosonNLP 分词和词性标注系统还提供了多种分词选项,以满足不同开发者的需求:

    • 空格保留选项 (space_mode)
    • 新词枚举强度选项 (oov_level)
    • 繁简转换选项 (t2s)
    • 特殊字符转换选项 (special_char_conv)
    result = nlp.tag(['成都商报记者 姚永忠', '调用参数及返回值详细说明见'])
    print(result)
    

    [{‘tag’: [‘ns’, ‘n’, ‘n’, ‘nr’], ‘word’: [‘成都’, ‘商报’, ‘记者’, ‘姚永忠’]}, {‘tag’: [‘v’, ‘n’, ‘c’, ‘v’, ‘n’, ‘ad’, ‘v’, ‘v’], ‘word’: [‘调用’, ‘参数’, ‘及’, ‘返回’, ‘值’, ‘详细’, ‘说明’, ‘见’]}]

    关键词提取

    核心函数:nlp.extract_keywords(text, top_k=None, segmented=False)

    参见:http://docs.bosonnlp.com/keywords.html

    keywords = nlp.extract_keywords('病毒式媒体网站:让新闻迅速蔓延', top_k=2)
    print(keywords) # 返回权重和关键词,所有关键词的权重的平方和为 1
    

    [[0.5686631749811326, ‘蔓延’], [0.5671956747680966, ‘病毒’]]

    语义联想

    核心函数:nlp.suggest(data)

    参见:http://docs.bosonnlp.com/suggest.html

    term = '粉丝'
    result = nlp.suggest(term, top_k=10)
    for score, word in result:
        print(score, word)
    

    0.9999999999999996 粉丝/n
    0.48602467961311013 脑残粉/n
    0.47638025976400944 听众/n
    0.4574711603743689 球迷/n
    0.4427939662212161 观众/n
    0.43996388413040877 喷子/n
    0.43706751168681585 乐迷/n
    0.43651710096540336 鳗鱼/n
    0.4357353461210975 水军/n
    0.4332090811336725 好友/n

    新闻分类

    核心函数:nlp.classify(data)

    参见:http://docs.bosonnlp.com/classify.html

    编号 分类 编号 分类
    0 体育 7 科技
    1 教育 8 互联网
    2 财经 9 房产
    3 社会 10 国际
    4 娱乐 11 女人
    5 军事 12 汽车
    6 国内 13 游戏
    s = ['俄否决安理会谴责叙军战机空袭阿勒颇平民',
         '邓紫棋谈男友林宥嘉:我觉得我比他唱得好',
         'Facebook收购印度初创公司']
    result = nlp.classify(s)
    result
    

    [5, 4, 8]

    新闻摘要

    核心函数:summary(title, content, word_limit=0.3, not_exceed=False)

    参见:http://docs.bosonnlp.com/summary.html

    content = (
        '腾讯科技讯(刘亚澜)10月22日消息,前优酷土豆技术副总裁'
        '黄冬已于日前正式加盟芒果TV,出任CTO一职。'
        '资料显示,黄冬历任土豆网技术副总裁、优酷土豆集团产品'
        '技术副总裁等职务,曾主持设计、运营过优酷土豆多个'
        '大型高容量产品和系统。'
        '此番加入芒果TV或与芒果TV计划自主研发智能硬件OS有关。')
    title = '前优酷土豆技术副总裁黄冬加盟芒果TV任CTO'
    nlp.summary(title, content, 0.1)
    

    ‘腾讯科技讯(刘亚澜)10月22日消息,前优酷土豆技术副总裁黄冬已于日前正式加盟芒果TV,出任CTO一职。’

    时间转换

    核心函数:nlp.convert_time(data, basetime=None)

    参见:http://docs.bosonnlp.com/time.html

    感觉这是一个独(ling)特(lei)的文本分析功能,用在时间文本上面,应该是个不错的选择。

    import datetime # 使用 basetime 时导入该模块
    nlp.convert_time(
        "2013年二月二十八日下午四点三十分二十九秒",
        datetime.datetime.today()) # datetime.datetime(2017, 10, 19, 22, 21, 18, 434128)
    

    {‘timestamp’: ‘2013-02-28 16:30:29’, ‘type’: ‘timestamp’}

    nlp.convert_time("今天晚上8点到明天下午3点", datetime.datetime(2015, 9, 1))
    

    {‘timespan’: [‘2015-09-01 20:00:00’, ‘2015-09-02 15:00:00’],
    ‘type’: ‘timespan_0’}

    nlp.convert_time("今天晚上8点到明天下午3点",  datetime.datetime.today()) # 
    

    {‘timespan’: [‘2017-10-21 20:00:00’, ‘2017-10-22 15:00:00’],
    ‘type’: ‘timespan_0’}

    其他单文本分析

    依存文法分析:http://docs.bosonnlp.com/depparser.html

    命名实体识别:http://docs.bosonnlp.com/ner.html

    多文本分析功能

    文本聚类:http://docs.bosonnlp.com/cluster.html

    典型意见:http://docs.bosonnlp.com/comments.html

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  • 基于python中文词频分析

    万次阅读 2012-01-28 12:27:13
    受...用的是暴力方法 不用语义分析 直接列出所有出现的字词 做下来觉得难点就在中文编码这部分 python中文涉及的编码转化确实要琢磨一番 首先数据文件要

    受http://yixuan.cos.name/cn/2011/03/text-mining-of-song-poems/这篇文章的启发,觉得PYTHON来做文字处理分析应该不错,可以来做个词频分析,分析聊天记录可以看出每个人的说话习惯

    用的是暴力方法 不用语义分析 直接列出所有出现的字词

    做下来觉得难点就在中文编码这部分 python下中文涉及的编码转化确实要琢磨一番

    首先数据文件要存为utf-8格式

    在python显示中文的关键代码:

    import sys
    reload(sys) 
    sys.setdefaultencoding('utf8')
    txt.encode('gb18030')
    
    txt为中文字符串

    搜索中文,用正则表达式匹配:

    r = re.compile('[\x80-\xff]+')
    m = r.findall(txt)

    字典排序,按照value排序,代码很精简:

    dict=sorted(dict.items(), key=lambda d:d[1])

    代码:

    #coding=utf-8
    #Author: http://blog.csdn.net/boksic
    import sys,re
    
    reload(sys) 
    sys.setdefaultencoding('utf8')
    txt = open('blog.csdn.net.boksic.txt','r').read()
    wfile=open('result.txt','w')
    
    
    r = re.compile('[\x80-\xff]+')
    m = r.findall(txt)
    dict={}
    z1 = re.compile('[\x80-\xff]{2}')
    z2 = re.compile('[\x80-\xff]{4}')
    z3 = re.compile('[\x80-\xff]{6}')
    z4 = re.compile('[\x80-\xff]{8}')
    for i in m:
    	x = i.encode('gb18030')
    	i = z1.findall(x)
    	#i+= z2.findall(x)
    	#i+= z2.findall(x[2:])
    	#i+= z3.findall(x)
    	#i+= z3.findall(x[2:])
    	#i+= z3.findall(x[4:])
    	#i+= z4.findall(x)
    	#i+= z4.findall(x[2:])
    	#i+= z4.findall(x[4:])
    	#i+= z4.findall(x[6:])
    	for j in i:
    		
    		if (j in dict):
    			dict[j]+=1
    		else:
    			dict[j]=1
    			
    			
    dict=sorted(dict.items(), key=lambda d:d[1])
    for a,b in dict:
    	if b>0:
    		wfile.write(a+','+str(b)+'\n')
    	
    	
    
     感觉匹配的代码还不是很好

    于是改了一个直接在utf-8格式下搜索的代码

    	for l in range(len(i)/3):
    		x+=[i[3*l:3*l+3]]
    	for l in range(len(i)/3-1):
    		x+=[i[3*l:3*l+6]]
    	for l in range(len(i)/3-2):
    		x+=[i[3*l:3*l+9]]

    但实际运行速度太慢了,有时还有错误,望高手指点这部分

    最后还是用正则搜索的代码,虽然代码比较冗长 运行速度还可以 50万字的文件 不到一秒就统计完了

    (不太理解这里的python正则搜索的速度比数组存取怎么快这么多)

    因为这种方法没有什么语义算法,所以得到的结果还需要一些人工筛选

    聊天记录的统计效果:

    低频单字


    高频单字


    多字


    也来分析下唐诗宋词

    单字的话

    香,106

    何,107

    有,109

    夜,109

    日,111

    千,114

    年,114

    是,114

    时,115

    相,117

    雨,118

    月,121

    处,128

    云,133

    山,141

    春,157

    来,160

    天,163

    花,179

    一,184

    不,189

    无,193

    风,230

    人,276


    多字


    归去,14
    明月,14
    西风,15
    盈盈,15
    不见,16
    万里,17
    多少,17
    相思,18
    风流,18
    当年,18
    浣溪,19
    回首,19
    少年,20
    无人,20
    千里,22
    人间,24
    何处,31








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  • 中文分词(Word Segmentation)是将连续的自然语言文本,切分出具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程。因为在汉语中,词是承担语义的最基本单位,切词是文本分类、情感分析、信息检索等众多自然语言处理任务的基础...
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  • 本系列文章主要结合Python语言实现知识图谱构建相关工程,具有一定创新性和实用性,非常希望各位博友...第二篇文章主要讲解词性标注、实体识别、依存句法分析语义角色标注。希望基础性文章对你有所帮助,一起加油~
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  • 前面两篇文章详细讲解了哈工大Pyltp工具,包括中文分词、词性标注、实体识别、依存句法分析语义角色标注等。但是其中文分词效果不是很理想,如“贵州财经大学”总是切分成“贵州”、“财经”和“大学”,这是因为...
  • 自然语言处理(NLP)之pyltp的介绍与使用(中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析语义角色标注) pyltp的简介   语言技术平台(LTP)经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广, 是国...
  • 3.3 工单情况分析(舆情分析) 13241个用户一年内的工单数为8480... 有价值的内容信息数据需要通过中文分词、停用词处理、语义歧义处理、情感打分、情感修正等等一系列的文本处理。(本次使用的情感词表是2007年10...
  • 语言技术平台(LTP) 提供包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析语义角色标注等丰富、 高效、精准的自然语言处理技术。 语言技术平台(LTP)使用文档 pyltp文档 二、安装 环境:python3.6 win10 ...
  • 文本分析--jieba中文分词

    千次阅读 2017-04-11 13:46:42
    分词技术可以分为英文分词和中文分词: 对于英文分词而言,由于英文...主要有三种方式:一个是基于字典匹配的分词方法,一个是基于语义分析的分词算法,还有一个是基于概率统计模型的分词方法。以下介绍的是python
  • 1、LTP [1]- 语言技术平台(LTP) 提供包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析语义角色标注等丰富、 高效、精准的自然语言处理技术。经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广,LTP...
  • NLTK是构建Python程序以使用人类语言数据的领先平台。它为50多种语料库和词汇资源(如WordNet)提供了易于使用的界面,还提供了一套用于分类,标记化,词干化,标记,解析和语义推理的文本处理库,用于工业级NLP库的...
  • pyltp 是 LTP 的 python 封装,提供了分词,词性标注,命名实体识别,依存句法分析语义角色标注的功能(暂不提供语义依存分析功能) 2. 各个模型功能 (1) 分词—— cws. model (2) 词性标注—— pos. model ...
  •  1、LTP [1]- 语言技术平台(LTP) 提供包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析语义角色标注等丰富、 高效、精准的自然语言处理技术。经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广, ...
  • 中文分词方法 基于字典、词库匹配的分词方法(基于规则) 将待分的字符串与一个充分大的机器词典中的词条进行匹配。常用的有:正向最大匹配,逆向...该方法主要基于句法、语法分析、并结合语义分析,通过对上下文内
  • Java版的BosonNLP分词

    2018-11-16 17:12:33
    玻森专注中文语义分析技术,拥有丰富的经验积累。自主研发千万级中文语料库,为精准和深度的中文语义分析提供坚实基础。一站式解决您的中文语义分析需求。多个语义分析API,从情感倾向、实体、分类等方面。官网只有...
  • 文本语义分析(交流体验,剪辑视频、表情包) 1.3 任务价值 1.4 难点 样本的准备(来源、洗涤、编辑) 应用范围较窄 标注数据的不足 样本中的俚语 1.5 发展 行业与场景的属性 GPT3 脱离字符串匹配 1.6 建议 工程能力...
  • 最近在做聊天机器人的人工智能实践,需要用到依存句法分析语义依存分析,所以利用强大的中文语言技术平台 注册及快速入门 网址 https://www.xfyun.cn/ 快速入门文档 ...
  • 年的持续研发而形成的一个自然语言处理工具库,其提供包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析语义角色标注等丰富、 高效、精准的自然语言处理技术。LTP制定了基于XML的语言处理结果表示,并在此...

空空如也

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