本文介绍了文智平台情感分类系统，该系统主要基于深度学习技术，针对互联网产品、新闻、影视等领域的评论进行情感倾向分析。系统通过自然语言处理技术对文本进行预处理、特征提取、分类器等模块，最终输出情感分类结果。系统还介绍了在垂直领域的应用，如电影评论、电商评论等，并给出了相应的系统架构设计、算法细节等。
在《无问西东》豆瓣短评分析一文中，我们通过爬虫技术，抓取了220条豆瓣短评与相应打分数据，通过分词与关键词提取技术，比较了正、负向评价的关键词差异。本文中，我们对同样的数据，使用SnowNLP包，对短评进行情感分析，并与实际打分情况进行比较。 情感分析 SnowNLP可以进行中文分词、词性标注、情感分析等操作，对于情感分析，使用的语料库主要为购物方面的，可以替换语料库进行训练。本文中，直接使用默认语料库。 如下，导入《无问西东》豆瓣短评分析中得到的数据，并加载SnowNLP包，对每一条评论计算情感分析
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科，它们的关系如下图所示。这门学科研究的是如何通过机器学习等技术，让计算机学会处理人类语言，乃至实现终极目标–理解人类语言或人工智能。
每一款游戏在策划、研发、运营阶段，都需要去倾听游戏玩家的各种声音。比如游戏运营人员经常需要观察游戏事件（如活动、新英雄、新版本）在玩家中的反响和口碑。WeTest舆情针对游戏领域，玩家在各个数据渠道、社交媒体上的评论进行分析，对玩家关于游戏的各个维度评论进行聚类，便于游戏运营人员快速准确的发现问题、评价活动的玩家口碑和事件分析等。
NLP（Natural Language Processing），自然语言处理，是一门融合了计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。 自然语言和编程语言对比 自然语言比编程语言的词汇量丰富 自然语言是非机构化的；编程语言是结构化的。结构化指的是信息具有明确的结构关系，比如编程语言中具有类和成员、数据库中的表和字段等，都可以通过明确的机制来进行读写。 自然语言存在大量的歧义，这些歧义根据语境的不同变现为特定的义项。 自然语言容错性高，编程语言中程序员必须保证拼写、语法绝对规范。 编程语言的变化缓慢温和
来源：机器学习AI算法工程本文约600字，建议阅读5分钟本文中，我们介绍了中文微博情感分析的情况。 中文微博情感分类语料库 "情感分析"是我本科的毕业设计，也是我入门并爱上NLP的项目hhh，当时网上相关语料库的质量都太低了，索性就自己写了个爬虫，一边标注一边爬，现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目，所以标注是相当认真的，还请了朋友帮忙校验，过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料，语料质量是绝对可以保证的。 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt)
随着微博研究的深入，社会网络分析和可视化技术的需要，面临中文处理问题，开始钻研文本挖掘的问题，过去的传统的数据挖掘一直研究的是结构化数据，文本挖掘和意见挖掘涉及内容更多，特别是中文处理是不可逾越的障碍！ 从网络分析、文本挖掘和意见挖掘角度看，主要解决以下内容：网络抓数据—MySql和Hadoop存储—API接口—创建网络数据—Knime和R语言挖掘－KOL意见领袖和网络分析—中文语料和文本语义—R语言与分词—用户词典构建—情感词典建设和情感分析—文本聚类分类—归并文本挖掘与网络分析—规则建模推荐算法—P
作为一名数据科学家，文本数据提出了一个独特的挑战：虽然金融、年龄和温度数据可以立即被注入线性回归，但词汇和语言本身对统计模型毫无意义。
本文主要介绍了如何使用 R 语言对中文文本进行分词和词频统计。首先介绍了 R 语言中的 tm 包和 Rwordseg 包，然后通过一个示例展示了如何使用这两个包进行中文分词和词频统计。最后，介绍了一些常用的分词方法，并给出了一个使用 wordcloud 包进行词云展示的示例。
NLP (Natural Langunge Possns,自然语言处理)是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向，它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，达到人与计算机之间进行有效通讯。所谓“自然”乃是寓意自然进化形成，是为了区分一些人造语言，类似C++、Java 等人为设计的语言。
作者：沈浩老师（公众号ID：artofdata），中国传媒大学新闻学院教授，中国传媒大学调查统计研究所所长，大数据挖掘与社会计算实验室主任。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 搞科研的最新姿势，被一位华人小哥解锁了—— 告诉AI你的研究目标，再把数据集“投喂”进去，完事。 这就是来自伯克利的博士生Zhong Ruiqi等人的最新研究，把从海量数据集中繁琐的“取证”过程，统统交给GPT-3来解决： 他们还发现，这种用AI搞科研的方法不仅效率高，而且还能得出人类没有想到的“意外惊喜”。 让GPT-3帮你搞科研 那么小哥他们为什么突发奇想地要用这种方式搞科研呢？ 这是因为他们发现，对大型语料库做深入的挖掘确实能得到一些有用的结
「原来以为语料已经匮乏了，大模型训练已经没有语料了，实际上不是的，数据还远远没有跑光」。
有什么问题请致邮：wujunchaoIU@outlook.com,我会第一时间为你解答
2021年伊始，百度发布多语言预训练模型ERNIE-M，通过对96门语言的学习，使得一个模型能同时理解96种语言，该项技术在5类典型跨语言理解任务上刷新世界最好效果。在权威跨语言理解榜单XTREME上，ERNIE-M也登顶榜首，超越微软、谷歌、Facebook等机构提出的模型。（但是现在降到了第7名）
机器之心报道 参与：PaperWeekly、机器之心 国际计算语言学协会 (ACL，The Association for Computational Linguistics)，是世界上影响力最大、最具活力的国际学术组织之一，其会员遍布世界各地。第 55 届国际计算语言学协会（ACL）年会将于 7 月 30 日-8 月 4 日在加拿大温哥华举行。 ACL 会议是计算语言学领域的首要会议，广泛涉及自然语言的计算方法及其各类研究领域。ACL 2017 除了主要会议之外，还如同其他顶级会议一样包含研讨会、专题报
前两天教师节，人工智能头条的某个精神股东粉群里，大家纷纷向当年为我们启蒙、给我们带来快乐的老师们表达感激之情。
NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包，其收集的大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口，涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)、句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能。本文主要介绍NLTK（Natural language Toolkit）的几种语料库，以及内置模块下函数的基本操作，诸如双连词、停用词、词频统计、构造自己的语料库等等，这些都是非常实用的。
大纲 NLP基础概念 NLP的发展与应用 NLP常用术语以及扩展介绍 ---- 1.1 什么是NLP 基本分类 📷 自然语言生成（Natural Language Generation,NLG） 指从结构化数据中以读取的方式自动生成文本，主要包括三个阶段： 文本规划：完成结构化数据中的基础内容规划； 语句规划：从结构化数据中组合语句来表达信息流； 实现：产生语法通顺的语句来表达文本； 研究任务 机器翻译 情感分析 智能问答 文摘生成 文本分类 舆论分析 知识图谱 ---- 1
欢迎来到「澜舟论文领读」专栏！快乐研究，当然从研读 paper 开始——澜舟科技团队注重欢乐的前沿技术探索，希望通过全新专栏和大家共同探索人工智能奥秘、交流 NLP「黑科技」，踩在「巨人」肩上触碰星辰！
以下doc0-doc7是几个最简单的文档，我们可以称之为目标文档，本文就是分析doc_test（测试文档）与以上8个文档的相似度。
词向量、词嵌入（word vector，word embedding）也称分布式表示（distributed representation），想必任何一个做NLP的研究者都不陌生。如今词向量已经被广泛应用于各自NLP任务中，研究者们也提出了不少产生词向量的模型并开发成实用的工具供大家使用。在使用这些工具产生词向量时，不同的训练数据，参数，模型等都会对产生的词向量有所影响，那么如何产生好的词向量对于工程来说很重要。中科院自动化所的来斯惟博士对此进行了详细的研究。本篇也是我阅读来博士发表的论文《How to
网络威胁情报（Cyber Threat Intelligence, CTI）在现代网络安全领域日益重要，为了提高安全人员安全事件分析能力，文章提出一个用于基准测试、引导和改进LLMs（Large Language Models, 大语言模型）在安全事件分析和响应方面的能力的框架（SEVENLLM）。并通过收集网络安全网站的大量网络安全原始文本，构建了高质量双语多任务指令语料库SEVENLLM-Instruct，用于训练具备多任务学习目标（包括28个精心设计的任务）的网络安全LLMs。
大部分机器学习项目死在第1步和第2步，平时我们说的机器学习，指的是3、4、5这3步，实践中，其实最难的是业务理解这一步，业务理解OK了，后面的一切都有章可循。
今天我们看下文本挖掘在R语言中是如何被实现。文本挖掘作为自然语言处理的一个分支，主要目的是一个抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。本次主要给大家介绍下tm包的使用。首先看下包的安装：
在中文文本挖掘预处理流程总结中，我们总结了中文文本挖掘的预处理流程，这里我们再对英文文本挖掘的预处理流程做一个总结。
机器能跟人类交流吗？能像人类一样理解文本吗？这是大家对人工智能最初的想象。如今，NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁。环顾周围的生活，我们随时可以享受到 NLP 技术带来的便利，语音识别、机器翻译、问答系统等等。
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
人工智能头条早先发布的文章《用 Python 构建 NLP Pipeline，从思路到具体代码，这篇文章一次性都讲到了》，是基于英文来举例的。
当晚我很晚才睡着，但是第二天一大早就醒了，兴冲冲得跟几个好友讨论了这个事儿，经过一番讨论，我们觉得这是个有价值的事儿，值得一做！接着我们在一个更大的群里（孤勇AI研究者群hhh），对这个话题展开了热烈讨论。当天晚上，我们便组建了一个由海内外6所高校或企业的博士生/工程师组成的8人团队，为了一个共同的目标：
本文语料库特指文本分类语料库，对应IDataSet接口。而文本分类语料库包含两个概念：文档和类目。一个文档只属于一个类目，一个类目可能含有多个文档。比如搜狗文本分类语料库迷你版.zip，下载前请先阅读搜狗实验室数据使用许可协议。
机器翻译依赖于大型平行语料库，即源语和目的语中成对句子的数据集。但是，双语语料是十分有限的，而单语语料更容易获得。传统上，单语语料被用于训练语言模型，大大提高了统计机器翻译的流畅性。
📷 大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Karlijn Willems 编译团队 | 饶蓁蓁，Mirra，apple黄卓君 文本挖掘应用领域无比广泛，可以与电影台本、歌词、聊天记录等产生奇妙的化学反应,电影对白、歌词和聊天记录等文本中往往藏着各种有趣的故事。想要开始文本挖掘，但是使用的教程过于复杂 ？找不到一个合适的数据集？大数据文摘的这篇文章将会引导你学习8个技巧和诀窍，希望能够激励你开始文本挖掘的进程并且保持兴趣。 1、对文章产生好奇 在数据科学中，几乎做所有事情的
最近两年，我已经没有做过国内任何网站的爬虫了，根据这两年爬海外网站的一些经验，谈谈我的发现和想法。
SOCC 是一个用于分析在线新闻评论的语料库，该语料库里包含了大量的新闻及相关的新闻评论。库中搜集的文章都是评论文章，不是纯的新闻资讯，它比当前任何可用的新闻评论语料库都大，并且保留了评论回答的结构和其他的元数据。除了原始的预料库，SOCC 还提供了四种标注形式：有建设性的、恶意的、否定的和评估的语料。 原始数据 该库包含 10339 条评论文章，加拿大日报英文版 303665 条评论主题的 663173 条评论，时间跨度从 2012 年的 1 月到 2016 年的 12 月。我们将语料库分成三个子语料
4.创新的预训练方法可大幅提高语言模型准确度：Similarity Sampling 和Source Prompt
前言 自然语言处理(4)之中文文本挖掘流程详解（小白入门必读） 干货 | 自然语言处理(3)之词频-逆文本词频（TF-IDF）详解 干货 | 自然语言处理(2)之浅谈向量化与Hash-Trick 干货 | 自然语言处理(1)之聊一聊分词原理 干货 | 自然语言处理入门资料推荐 原文链接：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6756534.html 在中文文本挖掘预处理流程总结中，我们总结了中文文本挖掘的预处理流程，这里我们再对英文文本挖掘（English text mi
众所周知，中文NLP领域缺乏高质量的中文语料。作者徐亮（实在智能算法专家) 创建了一个中文自然语言处理语料库项目：nlp_chinese_corpus ，初步贡献了几个已经预处理好的中文语料，包括维基、新闻和百科语料。希望大家一起为该项目贡献语料，感兴趣的同学可以直接关注该项目github地址，和作者直接联系，点击文末"阅读原文"直达github链接，可下载相关语料：
本文主要用于记录DSSM模型学习期间遇到的问题及分析、处理经验。先统领性地提出深度学习模型训练过程的一般思路和要点，再结合具体实例进行说明。全文问题和解决方案尽可能具备通用性，同样适用于一般深度学习模型的训练。
python 舆情分析 nlp主题分析 （1） 待续: https://www.cnblogs.com/cycxtz/p/13663895.html
数据挖掘、深度学习以及其他机器学习的模型、算法在过去几年一直保持快速发展，研究人员不断提出了大量优秀的模型、算法等，在实验条件下，模型和算法的准确度、处理速度等性能不断提高。一些模型和算法也被应用于实践中，获得了很好的效果。我们从 2019 年 KDD 的录用论文中选取了几篇重点阐述技术实践和突破的文章进行分析和介绍。结合具体行业的特点，例如在线学习系统原始数据异构性强、医疗行业专业词汇可理解性差、气象数据稳定性差以及在线推荐系统智能化需求提升等，研究人员对经典的模型和算法进行了改进和参数调整，以适应具体的场景、满足应用的需要。
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2015年，整个IT技术领域发生了许多深刻而又复杂的变化，InfoQ策划了“解读2015”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出技术领域在这一年的发展变化，回顾过去，继续前行。 2015年，借助移动互联网技术、机器学习领域深度学习技术的发展，以及大数据语料的积累，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）技术发生了突飞猛进的变化。越来越多的科技巨头开始看到了这块潜在的“大蛋糕”中蕴藏的价值，通过招兵买马、合作、并购的方式、拓展自己在自然语言处理研究领域的业务
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
在自然语言处理（NLP）和信息检索领域中，文本向量化是一个重要的任务。文本向量化可以将文本数据转换为数值向量，以便于计算机进行处理和分析。Gensim是一个强大的Python库，专门用于处理文本数据和实现文本向量化。 本篇文章将带你入门使用Gensim库，介绍如何在Python中对文本进行向量化，并用其实现一些基本的文本相关任务。
虽然这名程序员此前并没有很好的英语基础，但却曾面临「必须学好」英语的挑战。面对这样的情况，他选择使用程序员思维来解决这个问题。让我们看看他是如何做到的。
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文本已成为最常见的表达形式之一。我们每天都要发送电子邮件、短信、推文、更新状态。因此，非结构化文本数据变得非常普遍，分析大量文本数据现在是了解人们的想法的关键方法。
当前许多情感分类在产品或电影评论数据集中获得了很高的分数，但是在金融领域中，这些方法的性能却大大落后。 出现这种差距的原因是行业专用语言表达，它降低了现有模型的适用性，并且缺乏高质量的标记数据来学习特定领域的积极和消极的新上下文。在没有大量训练数据集的情况下，迁移学习可以成功地适应新领域。本文探讨了NLP迁移学习在金融情感分类中的有效性。本文提出了一个基于BERT的语言模型FinBERT，它将一个金融情绪分类任务在FinancialPhrasebank数据集中的最新性能提高了14个百分点。
其中，p1,p2为两个需要计算比较的义原，Depth(p)是义原层次体系中的深度，Spd(p1,p2)表示p1，p2两者在层次体系的重合度。
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