在spacy中优化单个词库的形式提取(词汇化) - 腾讯云开发者社区

原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP ---- 最近需要从文本中抽取结构化信息，用到了很多github上的包，遂整理了一下，后续会不断更新。...汪峰歌词生成器：phunterlau/wangfeng-rnn 我在这里中的夜里就像一场是一种生命的意旪就像我的生活变得在我一样可我们这是一个知道我只是一天你会怎吗 19....情感波动分析：github 词库已整理到本repo的data文件夹中. 本repo项目是一个通过与人对话获得其情感值波动图谱, 内用词库在data文件夹中. 34....文本生成相关资源大列表自然语言生成：让机器掌握自动创作的本领 - 开放域对话生成及在微软小冰中的实践文本生成控制 44.: jieba和hanlp就不必介绍了吧。...输入一篇文档，将文档进行关键信息提取，进行结构化，并最终组织成图谱组织形式，形成对文章语义信息的图谱化展示 62. SpaCy 中文模型 github 包含Parser, NER, 语法树等功能。

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做项目一定用得到的NLP资源【分类版】

: 几乎最全的中文NLP资源库在入门到熟悉NLP的过程中，用到了很多github上的包，遂整理了一下，分享在这里。...CMRC 2018数据集:哈工大讯飞联合实验室发布的中文机器阅读理解数据。根据给定问题，系统需要从篇章中抽取出片段作为答案，形式与SQuAD相同。...、反义词库、否定词库 guotong1988/chinese_dictionary wordninja 无空格英文串分割、抽取单词 wordninja 汽车品牌、汽车零件相关词汇 data THU整理的词库...camelot pdf表格解析 link pdfplumber pdf表格解析 PubLayNet 能够划分段落、识别表格、图片 link 从论文中提取表格数据 github 用BERT在表格中寻找答案...: 序列标注工具、大规模中文知识图谱数据：1.4亿实体、数据增强在机器翻译及其他nlp任务中的应用及效果、allennlp阅读理解:支持多种数据和模型、PDF表格数据提取工具、 Graphbrain：

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【Python机器学习】系列之特征提取与处理篇（深度详细附源码）

文件的单词构成词汇表（vocabulary）。词库模型用文集的词汇表中每个单词的特征向量表示每个文档。文集有8个单词，那么每个文档就是由一个包含8位元素的向量构成。...在大多数词库模型中，特征向量的每一个元素是用二进制数表示单词是否在文档中。例如，第一个文档的第一个词是UNC，词汇表的第一个单词是UNC，因此特征向量的第一个元素就是1。...词形还原就是用来处理可以表现单词意思的词元（lemma）或形态学的词根（morphological root）的过程。词元是单词在词典中查询该词的基本形式。...带TF-IDF权重的扩展词库前面用词库模型构建了判断单词是个在文档中出现的特征向量。这些特征向量与单词的语法，顺序，频率无关。不过直觉告诉我们文档中单词的频率对文档的意思有重要作用。...首先，介绍了一个关于的手写数字识别的OCR问题，通过图像的像素矩阵扁平化来学习手写数字特征。这种方法非常耗费资源，于是引入兴趣点提取方法，通过SIFT和SURF进行优化。

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解码语言：命名实体识别（NER）技术

NER[1]就像是赋予人工智能一种超能力：从海量文本中筛选出重要的词汇（称为实体）并识别它们的含义。比如“苹果”是指一家公司还是一种水果？“柏林”只是一个普通词汇，还是指德国的首都？...但真正的革命发生在深度学习技术的引入。借助LSTM和变换器（GPT和BERT背后的技术）等强大的神经网络，NER的准确度变得极高。这些模型不仅关注单个词汇 —— 它们还理解上下文。...在娱乐领域：Netflix和Spotify等服务通过识别演员、艺术家和流派的名字，分析你的观看或收听习惯，为你提供定制化的推荐。我最喜欢的一个应用是NER如何帮助记者。...NER 在现实世界中的应用想要更深入地探索这项技术吗？这里有一些灵感：分析你的电子邮件：从收件箱中提取人名、日期和公司名称，以优化你的工作流程。...无论是从文本中提取关键信息，还是驱动人工智能助手，NER 都是那些既实用又引人入胜的技术之一。

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从“London”出发，8步搞定自然语言处理（Python代码）

---- 新智元推荐来源：Medium 作者：Adam Geitgey 编译：Bot、三石【新智元导读】自然语言处理是AI的一个子领域，从人们日常沟通所用的非结构化文本信息中提取结构化数据，...第四步：文本词形还原（Text Lemmatization）在英语中，单词是有不同形式的，比如： I had a pony. I had two ponies....在NLP中，我们把这种将一个任何形式的语言词汇还原为一般形式的过程称为词形还原，它能找出句子中每个单词的最基本形式。同样的，这也适用于英语动词。...以下是在我们的文档中为“伦敦”一词运行共识解析的结果： ? 通过将共指消解与依存树、命名实体信息相结合，我们可以从该文档中提取大量信息！...它实现的一个算法叫做半结构化语句提取（ Semi-structured Statement Extraction）。

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机器学习系列：（三）特征提取与处理

文件的单词构成词汇表（vocabulary）。词库模型用文集的词汇表中每个单词的特征向量表示每个文档。我们的文集有8个单词，那么每个文档就是由一个包含8位元素的向量构成。...在大多数词库模型中，特征向量的每一个元素是用二进制数表示单词是否在文档中。例如，第一个文档的第一个词是UNC，词汇表的第一个单词是UNC，因此特征向量的第一个元素就是1。...词元是单词在词典中查询该词的基本形式。词根还原与词形还原类似，但它不是生成单词的形态学的词根。而是把附加的词缀都去掉，构成一个词块，可能不是一个正常的单词。...带TF-IDF权重的扩展词库前面我们用词库模型构建了判断单词是个在文档中出现的特征向量。这些特征向量与单词的语法，顺序，频率无关。不过直觉告诉我们文档中单词的频率对文档的意思有重要作用。...首先，我们介绍了一个关于的手写数字识别的OCR问题，通过图像的像素矩阵扁平化来学习手写数字特征。这种方法非常耗费资源，于是我们引入兴趣点提取方法，通过SIFT和SURF进行优化。

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词干提取 – Stemming | 词形还原 – Lemmatisation

词形还原的实践方法词形还原是基于词典的，每种语言都需要经过语义分析、词性标注来建立完整的词库，目前英文词库是很完善的。 Python 中的 NLTK 库包含英语单词的词汇数据库。...很多搜索引擎在处理词汇时，对同义词采用相同的词干作为查询拓展，该过程叫做归并。词干提取项目一般涉及到词干提取算法或词干提取器。...查看详情维基百科版本在语言形态学和信息检索中，词干化是将变形（或有时衍生）词语减少到词干，词根或词形的过程 – 通常是书面形式。...查看详情词形还原维基百科版本语言学中的Lemmatisation（或词形还原）是将单词的变形形式组合在一起的过程，因此它们可以作为单个项目进行分析，由单词的引理或字典形式标识。...在计算语言学中，lemmatisation是基于其预期含义确定单词的引理的算法过程。与词干化不同，词汇化取决于正确识别句子中的预期词性和词语的含义，以及围绕该句子的较大语境，例如邻近句子甚至整个文档。

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为什么中文分词比英文分词更难？有哪些常用算法？（附代码）

00 文本分词单词是语言中重要的基本元素。一个单词可以代表一个信息单元，有着指代名称、功能、动作、性质等作用。在语言的进化史中，不断有新的单词涌现，也有许多单词随着时代的变迁而边缘化直至消失。...根据统计，《汉语词典》中包含的汉语单词数目在37万左右，《牛津英语词典》中的词汇约有17万。理解单词对于分析语言结构和语义具有重要的作用。...01 中文分词在汉语中，句子是单词的组合。除标点符号外，单词之间并不存在分隔符。这就给中文分词带来了挑战。分词的第一步是获得词汇表。...由于许多中文词汇存在部分重叠现象，词汇表越大，分词歧义性出现的可能性就越大。因此，需要在词汇表的规模和最终分词的质量之间寻找平衡点。这里介绍一种主流的中文分词方式——基于匹配的分词。...此外，英文中很多词有常见变体，如动词的过去式加-ed，名词的复数加-s等。为了使后续处理能识别同个单词的不同变体，一般要对分词结果提取词干（stemming），即提取出单词的基本形式。

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GitHub 上有哪些有趣的关于 NLP 的Python项目？

计算机擅长处理结构化数据，如电子表格；然而，我们写或说的很多信息都是非结构化的。自然语言处理的目标是使计算机能够理解非结构化文本并从中提取有意义的信息。...多亏了spaCy和NLTK等开源库，我们只需几行Python代码就可以实现许多NLP技术。...项目，作者声称是NLP民工的乐园: 几乎最全的中文NLP资源库我仔细看了该项目资源的结构，主要是分为各类行业词库、语料库、分词处理工具、语义判别工具、正则应用工具、NLP开源算法、行业技术报告、各种...下面分别举例一些资源，供大家参考，详细的可以去github仓里自行查找行业词库、语料库（IT、汽车、医学、动物、财经、法律等） NLP论文、行业报告 PDF文档处理语音处理工具行业应用场景...其他关于NLP的好项目也很多，比如NLP-progress、HanLP、spaCy、jina等等，大家可以自己去探索下。

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音位：不仅仅是词汇获取

单词(又称词汇条目)存储在心理词库（生成语法理论中认为大脑中的词汇存取库，目前已得到较为广泛的认可）中，心理词库是单词和重要亚词汇部分(语素)这些长期记忆的存储库。...对于所有的语言学理论来说，理解词汇的音位形式是如何存储在心理词库中是至关重要的（小编认为对于系统功能语言学而言，这一点可能并没有那么重要，但鉴于系统功能语言学这几年势微，作者这么说也没问题）。...首先，音位对词库中词汇单位的存取进行解码这一说法并不排除在将声音信号映射到音位序列的路径上时也可以使用其他单位。...这种变化是有规律的，只有在包含音位的系统中才能有效地系统化。高级/后续语言计算音位尺寸的表示法非常重要，其作用不仅仅是作为词汇的解码。...作者以此来说明，STRFs整体上执行整体解码;也就是说，它们负责传入信号的各个方面，有效地将说话者的信息从消息中分离出来，从而使信号正常化以提取音位。

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深度 | 你知道《圣经》中的主要角色有哪些吗？三种NLP工具将告诉你答案！

我们将使用 spaCy Python 库把这三个工具结合起来，以发现谁是《圣经》中的主要角色以及他们都干了什么。我们可以从那里发现是否可以对这种结构化数据进行有趣的可视化。...作为一个应用示例，我们将使用以下代码对上一段文本进行分词，并统计最常见名词出现的次数。我们还会对分词进行词形还原，这将为词根形式赋予一个单词，以帮助我们跨单词形式进行标准化。...首先，让我们从 GitHub 存储库中以 JSON 的形式加载圣经。然后，我们会从每段经文中抽取文本，通过 spaCy 发送文本进行依存分析和词性标注，并存储生成的文档。...看来我们要学习一些有趣的新词汇了！我最喜欢的是 discomfited 和 ravin。可视化接下来可视化我们的结果。我们将选取行动最多、情节最多的前 50 个名字，这些行动发生在整篇文章中。...我在写这篇文章的时候想到了以下几点： 1. 使用依存关系来寻找实体之间的关系，通过网络分析的方法来理解角色。 2. 改进实体提取，以捕获单个名称之外的实体。 3.

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2022年必须要了解的20个开源NLP 库

每个库的描述都是从它们的 GitHub 中提取的。 NLP库以下是顶级库的列表，排序方式是在GitHub上的星数倒序。...spaCy 带有预训练的管道，目前支持 60 多种语言的标记化和训练。...它为超过 50 个语料库和词汇资源（如 WordNet）提供易于使用的接口，以及一套用于分类、标记化、词干提取、标记、解析和语义推理的文本处理库。...它可以接收原始的人类语言文本输入，并给出单词的基本形式、词性、公司名称、人名等，规范化和解释日期、时间和数字量，标记句子的结构在短语或单词依赖方面，并指出哪些名词短语指的是相同的实体。...NLP Architect 是一个用于探索用于优化自然语言处理和自然语言理解神经网络的最先进的深度学习拓扑和技术的Python 库。它允许在应用程序中轻松快速地集成 NLP 模型，并展示优化的模型。

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使用Python中的NLTK和spaCy删除停用词与文本标准化

) 在Python中使用NLTK，spaCy和Gensim库进行去除停用词和文本标准化介绍多样化的自然语言处理(NLP)是真的很棒，我们以前从未想象过的事情现在只是几行代码就可做到。...不幸的是，机器并非如此。他们区别对待这些词。因此，我们需要将它们标准化为它们的根词，在我们的例子中是"eat"。因此，文本标准化是将单词转换为单个规范形式的过程。...这是一个基于规则的基本过程，从单词中删除后缀("ing"，"ly"，"es"，"s"等) 　词形还原另一方面，词形还原是一种结构化的程序，用于获得单词的根形式。...它利用了词汇(词汇的字典重要性程度)和形态分析(词汇结构和语法关系)。为什么我们需要执行词干化或词形还原?...词干化算法通过从词中剪切后缀或前缀来工作。词形还原是一种更强大的操作，因为它考虑了词的形态分析。词形还原返回词根，词根是其所有变形形式的根词。

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入门 | 自然语言处理是如何工作的？一步步教你构建 NLP 流水线

本文以简单的例子一步步向我们展示了自然语言处理流水线的每个阶段的工作过程，也就是将语言结构化的过程，从句子分割、词汇标记化、...、到共指解析。...遗憾的是，在历史的进程中我们从未生活在一个充满结构化数据的世界里。 ? 世界上很多信息是非结构化的——例如英语或其他人类语言中的原始文本。那我们要如何让计算机了解非结构化文本并从中提取数据呢？ ?...但是，现代 NLP 流水线通常使用更为复杂的技术，以应对那些没有被格式化干净的文件。步骤 2：词汇标记化现在我们已经把文档分割成句子，我们可以一次处理一个。...当在计算机中处理文本时，了解每个单词的基本形式是有帮助的，这样你才知道这两个句子都在讨论同一个概念。否则，对计算机来说字串「pony」和「ponies」看起来就像两个完全不同的词汇。...在 NLP 中，我们把这个过程称为词形还原——找出句子中每个单词的最基本的形式或词条。同样也适用于动词。我们也可以通过找到它们的词根，通过词形还原来将动词转换成非结合格式。

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实现文本数据数值化、方便后续进行回归分析等目的，需要对文本数据进行多标签分类和关系抽取

关系抽取：根据类别之间的关系，对文本数据进行关系抽取。具体实现思路如下数据预处理数据预处理是文本分析的第一步，它通常包括标准化、清洗、分词、去停用词等过程。...标准化：将所有文本转换为小写字母形式，消除大小写带来的差异。清洗：去除文本中的无效字符和符号。分词：将文本切分成单个词语或者短语。...以下是使用spaCy库进行基于规则的关系抽取的示例： import spacy # 加载预训练模型 nlp = spacy.load('en_core_web_sm') # 定义匹配规则 matcher...4th, 1961.') matches = matcher(doc) for match_id, start, end in matches: print(doc[start:end]) 在实际应用中...对于文本数据进行多标签分类和关系抽取的过程需要考虑多个方面，包括数据预处理、特征提取、标签打标、多标签分类和关系抽取。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化。

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NLP 民工的乐园

古诗词库： github repo[34] 更全的古诗词库[35] 30. THU整理的词库： link[36] 已整理到本repo的data文件夹中....情感波动分析：github[39] 词库已整理到本repo的data文件夹中. 本repo项目是一个通过与人对话获得其情感值波动图谱, 内用词库在data文件夹中. 34....输入一篇文档，将文档进行关键信息提取，进行结构化，并最终组织成图谱组织形式，形成对文章语义信息的图谱化展示 62....CMRC 2018数据集是哈工大讯飞联合实验室发布的中文机器阅读理解数据。根据给定问题，系统需要从篇章中抽取出片段作为答案，形式与SQuAD相同。 121....快速转化「中文数字」和「阿拉伯数字」 github[190] 中文、阿拉伯数字互转中文与阿拉伯数字混合的情况，在开发中 135.

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5个Python库可以帮你轻松的进行自然语言预处理

,'python', 'is', 'awsome'] 停止词：一般来说，这些词不会给句子增加太多的意义。在NLP中，我们删除了所有的停止词，因为它们对分析数据不重要。英语中总共有179个停止词。...词干提取：它是通过去掉后缀和前缀将一个单词还原为词根的过程。词形还原：它的工作原理与词干法相同，但关键的区别是它返回一个有意义的单词。主要是开发聊天机器人、问答机器人、文本预测等。...每个元组都有一个形式(单词、标记)。这里的标签表示该单词是名词、形容词还是动词等等。...它带有许多内置的模块，用于标记化、词元化、词干化、解析、分块和词性标记。它提供超过50个语料库和词汇资源。...安装:pip install gensim CoreNLP Stanford CoreNLP的目标是简化对一段文本应用不同语言工具的过程。这个库运行速度非常快，并且在开发中工作得很好。

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使用SpaCy构建自定义 NER 模型

简单来说，NER 是一种用于从给定文本中提取诸如人名、地名、公司名称等实体的技术。在信息检索方面，NER 有其自身的重要性。 NER是如何工作的？...Spacy 库以包含文本数据和字典的元组形式接收训练数据。字典应该在命名实体的文本和类别中包含命名实体的开始和结束索引。...现在不太常用的词汇。比如人名、地名等，可能会有一些问题总结对于从简历中提取实体，我们更喜欢定制的NER而不是预先训练的NER。...但是，当我们构建一个定制的NER模型时，我们可以拥有自己的一组类别，这组类别适合于我们正在处理的上下文，比如以下的应用：从非结构化文本数据中提取结构-从简历中提取像教育和其他专业信息的实体。...推荐系统——NER可以通过从一个文档中提取实体并将这些实体存储在关系数据库中来帮助推荐算法。数据科学团队可以创建工具，推荐其他有类似实体的文档。

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命名实体识别（NER）

这项技术在信息提取、问答系统、机器翻译等应用中扮演着重要角色。本文将深入探讨NER的定义、工作原理、应用场景，并提供一个基于Python和spaCy库的简单示例代码。什么是命名实体识别（NER）？...常见的算法包括条件随机场（CRF）、支持向量机（SVM）和循环神经网络（RNN）。模型评估：使用测试数据集评估模型的性能，检查其在未见过的数据上的泛化能力。...应用：将训练好的模型应用于新的文本数据，以识别和提取其中的实体。NER的应用场景NER在各种应用场景中发挥着关键作用：信息提取：从大量文本中提取有关特定实体的信息，如公司的创始人、产品的发布日期等。...问答系统：帮助机器理解用户提问中涉及的实体，从而更准确地回答问题。搜索引擎优化：将实体信息作为关键词，优化搜索引擎的检索结果。语音助手：协助语音助手更好地理解用户的自然语言指令，执行相应的任务。...这些属性提供了实体的词形还原形式和词性。

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【陆勤学习】文本特征提取方法研究

在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。...由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。...随着网络知识组织、人工智能等学科的发展,文本特征提取将向着数字化、智能化、语义化的方向深入发展,在社会知识管理方面发挥更大的作用。...遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种通用型的优化搜索方法,它利用结构化的随机信息交换技术组合群体中各个结构中最好的生存因素,复制出最佳代码串,并使之一代一代地进化,最终获得满意的优化结果...5、专业词库通用词库包含了大量不会成为特征项的常用词汇,为了提高系统运行效率,系统根据挖掘目标建立专业的分词表,这样可以在保证特征提取准确性的前提下,显著提高系统的运行效率。

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