做过Java语言或者 C语言开发的朋友应该很清楚关键字map 吧，它可以将数据以键值对儿的形式储存起来，取值的时候通过KEY就可以直接拿到对应的值，非常方便，是一种非常常用的数据结构。在Objective-C语言中，当然也有这方面的支持，词典对象就是做这个事情的，不过在同一个词典对象中可以保存多个不同类型的数据，不像Java与C只能保存声明的相同类型的数据，这一点还是可以解决不少问题的。 词典的关键字为NSDictionary与NSMutableDictionary。对OC稍有认识的朋友应该从关键字的结构就
自然语言处理问题中，一般以词作为基本单元，例如我们想要分析"我去过华盛顿州"这句话的情感，一般的做法是先将这句话进行分词，变成我，去过，华盛顿州，由于神经网络无法处理词，所以我们需要将这些词通过某些办法映射成词向量。词向量是用来表示词的向量，也可被认为是词的特征向量。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌入（word embedding）
笔者寄语：与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包，简单易懂，分词是一个非常重要的步骤，可以通过一些字典，进行特定分词。大致分析步骤如下：
作者：matrix 被围观: 2,640 次 发布时间：2013-01-26 分类：兼容并蓄 | 一条评论 »
·插件开发完成时，最新版本已经为 6.5.2 了，所以个人只对典型的版本进行了测试；
l 如果有些数量词、字母词需要分词，可参考:P2P和C2C这种词没有分出来，希望加到主词库
在Excel中进行拼写检查时，如果偶尔不小心将错误的词语添加到了自定义词典中，那么怎么样对其进行修改呢？这里介绍两种方法。
情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述，分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪。 原理 比如这么一句话：“这手机的画面极好，操作也比较流畅。不过拍照真的太烂了！系统也不好。” ① 情感词 要分析一句话是积极的还是消极的，最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词，积极的情感词比如：赞，好，顺手，华丽等，消极情感词比如：差，烂，坏，坑爹等。出现一个积极词就+1，出现一个消极词就-1。 里面就有“好”，“流畅”两个积极情感词，“烂”一个消极情感词。那它的情感分值就是1+1-1+1=2. 很明显这个分
CBOW之所以叫连续词袋模型，是因为在每个窗口内它也不考虑词序信息，因为它是直接把上下文的词向量相加了，自然就损失了词序信息。CBOW抛弃了词序信息，指的就是在每个窗口内部上下文直接相加而没有考虑词序。
（1）在分析过程中，难免会产生很多中间变量，它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp，只需要保证下一个temp出现之前，临时变量不会再延用就可以了。
日前科大讯飞2020年报正式发布，显示智慧教育业务营收取得70.68%的同比高增长。
NSDictionary类简介 1. 以key-object的形式保存数据，是一个集合类（collection） 2. 词典中词条的保存是无序的 3. 不可变词典（内容一旦init后就不能更改） 4. 既然不能更改，当然就不能进行删除、替换、增加操作，只能查询 5. key值不能重复 属性表（@property） @property 描述 @property(readonly) NSUInteger count 词典词条的数量 @property(readonly, copy) NSArray
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词典型情感分析大致有以下几个步骤： 训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗（一、二、三级清洗步骤）、计算情感得分、模型评价 （1）在分析过程中，难免会产生很多中间变量，它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp，只需要保证下一个temp出现之前，临时变量不会再延用就可以了。 （2）毫无疑问，如果不追求高大上的算法的话，词典法不失为一种好方法，其实有时候我们使用了很多方法，结果发现并没有什么质变，也浪费了大量时间； 比如在优化词典的时候，我希望使用高大上的算法解决
这是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现。分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试），准确率能达到96%以上。目前实现了中文分词、中文姓名识别、用户自定义词典、关键字提取、自动摘要、关键字标记等功能。可以应用到自然语言处理等方面，适用于对分词效果要求高的各种项目。
大家好,今天让我们来看看条件随机场,条件随机场是一项大内容,在中文分词里广泛应用,因为我们在之前的文章里将概率图模型和基本的形式语言知识有所了解,当我们现在再去学习条件随机场会容易比较多(在动笔写这篇文章前我也翻阅了很多的博客,发现很多博主上来就讲一大堆核心公式,而之前的铺垫知识都很少提,我觉得这不太好,会让很多人一开始就懵).
pyhanlp是python版封装的的HanLP，项目地址：https://github.com/hankcs/pyhanlp
算法实现: 基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法
Luene是一款高性能、可扩展的信息检索库，用于完成文档元信息、文档内容等搜索功能。用户可以使用Lucene 或 基于Lucene的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等来快速构建搜索服务，如文件搜索、网页搜索等。
在中国的有一些餐馆，菜单上不仅有个中文名，还有英文名，有很专业的翻译，也有让人笑Cry的翻译。配上几张图感受一下。
每个句子分词 在每个句子分词的过程中，根据他的词性，去除停用词（做简单清洗），比如：专有名词、标点符好、时间（包含节假日）、数字、助词、语气词···· 得到如下词列表
思路解析 对于每个单词，我们可以检查它的全部前缀是否存在，可以通过 Set 数据结构来加快查找
基于文本分析的场景有词云图、基于距离的文本聚类、基于监督的文本分类、情感分析等等。不管是文档库，文章、段落或句子，针对文本挖掘的基础都集中于词的分析，即针对文档库/段落/句子等的分词（切词）。词是很多中文自然语言处理的基础，分词有助于提取文档的特征，对后续的分类模型构建有很大影响。jiebaR包的切词手段有多种，比如基于最大概率法mp，隐马尔科夫hmm，最大概率法+隐马尔科夫混合法mix，查询法query。jiebaR 包参考链接: http://qinwenfeng.com/jiebaR/。
strategy取值支持三种，mean(均值)，median（中位数），most_frequent（众数），默认mean，axis=0表示按列进行
大部分的深度学习模型主要包含如下的两大模块：输入模块以及表示学习模块。自从NAS[1]的出现以来，神经网络架构的设计上正在往数据驱动的自动机器学习方向演进。不过之前更多的研究都是聚焦在如何自动设计表示学习模块而不是输入模块，主要原因是在计算机视觉等成熟领域原始输入（图像像素）已经是浮点数了。
自然语言是一套用来表达含义的复杂系统，词是表义的基本单元。而我们要考虑是如何构造词向量来表示词。把词映射为实数域向量的技术称为词嵌入。
贝叶斯算法可以用来做拼写检查、文本分类、垃圾邮件过滤等工作，前面我们用贝叶斯做了文本分类，这次用它来做拼写检查，参考：How to Write a Spelling Corrector 拼写检查器的原理 给定一个单词, 我们的任务是选择和它最相似的拼写正确的单词. 对应的贝叶斯问题就是, 给定一个词 w, 在所有正确的拼写词中, 我们想要找一个正确的词 c, 使得对于 w 的条件概率最大, 也就是说: argmaxc P(c|w) 按照贝叶斯理论上面的式子等价于: argmaxc P(w|c) P(c)
中文分词应用比较广泛的开源算法，是 jieba 结巴分词，结巴分词较高性能的实现是 C++ 版本的 CppJieba : https://github.com/yanyiwu/cppjieba
#!-*- coding:utf-8 -*- """ Mut_select of the place name. 1.1-3 to Three layer 2."q" to exit. 3."b" to back. 4.other words to retry. 5.add the values in the dict,no infact 需要改进: 在交互界面增加和删除词典里的值 """ PlaceName = {"辽宁": {"大连": ("高新", "中山"), "沈阳": ("铁西", "浑南")
情感倾向可认为是主体对某一客体主观存在的内心喜恶，内在评价的一种倾向。它由两个方面来衡量：一个情感倾向方向，一个是情感倾向度。 情感倾向方向也称为情感极性。在微博中，可以理解为用户对某客体表达自身观点所持的态度是支持、反对、中立，即通常所指的正面情感、负面情感、中性情感。例如“赞美”与“表扬”同为褒义词，表达正面情感，而“龌龊”与“丑陋”就是贬义词，表达负面情感。 情感倾向度是指主体对客体表达正面情感或负面情感时的强弱程度，不同的情感程度往往是通过不同的情感词或情感语气等来体现。例如：“敬爱”与“亲爱
在例句“在财经大学读书”中，我们利用前缀词典进行文本切分，“在”一字没有前缀，只有一种划分方式；“财”一字，则有“财”、“财经”、“财经大学”三种划分方式；“经”一字，也只有一种划分方式；“大”一字，则有“大”、“大学”两种划分方式，通过这样的划分方式，我们就可以得到每个字开始的前缀词的划分方式。 数字1-7代表每个词位置，对于位置1，就是1-1的意思，表示“在”一字，对于2-（2、3、5），表示从位置2开始，2-2、2-3、2-5都表示词，即“财”、“财经”、“财经大学”，对于每一个位置的划分，都会形成收尾位置相连，最终构成一个有向无环图。
制作英文学习词典。编写程序制作英文学习词典，词典有3个基本功能：添加、查询和退出。程序读取源文件路径下的txt格式词典文件，若没有就创建一个。词典文件存储方式为“英文单词 中文单词”，每行仅有一对中英释义。程序会根据用户的选择进入相应的功能模块，并显示相应的操作提示。当添加的单词已经存在时，显示“该单词已经添加到词典里”；当查询的单词不存在时，显示“字典库中未找到这个单词”。用户输入其他选项时候，提示“输入有误！”
本文介绍了自然语言处理中的文本分类任务，以及用于文本分类的深度学习模型。文章首先介绍了传统的文本分类方法，然后详细阐述了基于深度学习的文本分类模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）等。最后，文章对未来的研究方向进行了展望。
谈到词向量则必须要从语言模型讲起，传统的统计语言模型是对于给定长度为m的句子，计算其概率分布P(w1, w2, ..., wm)，以表示该句子存在的可能性。该概率可由下列公式计算得到：
对话是人与人之间交换信息的普遍方式。人可以在交流时通过判别对方的语气、眼神和表情判断对方表达的情感，以及根据自身的语言、文化、经验和能力理解对方所发出的信息，但对于只有0（false）和1（true）的计算机来讲，理解人的对话是一件非常困难的事情，因为计算机不具备以上能力，所以目前的语音交互主要由人来设计。有人觉得语音交互设计就是设计怎么问怎么答，看似很简单也很无聊，但其实语音交互设计涉及系统学、语言学和心理学，因此它比GUI的交互设计复杂很多。
中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别，不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。由于中文文本是由连续的汉字所组成，因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式，中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。
推荐系统领域太卷了，十方表示总是折腾"塔"太累了，所以十方平时也会学习些NLP，CV相关领域的知识去丰富下自己的见识。这里十方希望大家不要把自己要学的东西限定的太死，比如我们是做推荐系统相关研究的，那nlp相关知识我们可以不去学习。事实上，不同领域的模型是可以相互借鉴的，比如textcnn，就是用图像的cnn去做文本分类，推荐的bert4vec，就是用处理文本的bert模型做推荐。总而言之，希望大家在深度学习领域尽可能的博学，在具体推荐系统领域可以做到专家。
| 导语 阅读理解是当前火热的自然语言处理应用方向之一，但在大多数业务场景下都缺少有效的标注数据，这种情况下常常需要借助传统的信息检索方法。本文总结了TREC-9和TREC-10上几个比较经典的基于段落检索的无监督文档型问答系统，并介绍了这类系统的主要框架。 背景 在自动对话机器人或是智能客服中，根据用户问题，从文档中寻找可能的答案是一种很常见的需求。当前有很多基于神经网络的阅读理解模型，但是这些模型都需要大量的标注数据进行训练。在很多业务场景下，却常常难以拿到数量足够的监督数据，有时候甚至没有监督数据。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了CNN实现中文文本分类的过程，并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。这篇文章将详细讲解通过自定义情感词典（大连理工词典）实现情感分析和情绪分类的过程，并与SnowNLP进行对比，为后续深度学习和自然语言处理（情感分析、实体识别、实体对齐、知识图谱构建、文本挖掘）结合做基础，希望对您有所帮助~
NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:~,nil
在英语中，单词就是“词”的表达，一个句子是由空格来分隔的，而在汉语中，词以字为基本单位，但是一篇文章的表达是以词来划分的，汉语句子对词构成边界方面很难界定。例如：南京市长江大桥，可以分词为：“南京市/长江/大桥”和“南京市长/江大桥”，这个是人为判断的，机器很难界定。在此介绍中文分词工具jieba，其特点为：
作者：王千发 编辑：李文臣 什么是文本分类 一个文本分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个。通俗点说，就是拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育。文本分类是一个监督学习的过程，常见的应用就是新闻分类，情感分析等等。其中涉及到机器学习，数据挖掘等领域的许多关键技术：分词，特征抽取，特征选择，降维，交叉验证，模型调参，模型评价等等，掌握了这个有助于加深对机器学习的的理解。这次我们用python的scikit-learn模块实现文本分类。 文本分类的过程 首先是获取数据集，为
不变性：同一类别模式在特征空间的变化（变化、形变、噪声） 选取区分性高、且同意一定不变性的特征
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.05722.pdf
情感分析是指挖掘文本表达的观点，识别主体对某客体的评价是褒还是贬，褒贬根据进态度行倾向性研究。文本情感分析可以分为基于机器学习的情感分类方法和基于语义理解的情感分析。基于机器学习进行语义分析的话需要大量的训练集，同时需要人工对其进行分类标注。我所使用的方法是基于语义理解中的使用情感词典进行情感态度分析。
分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。当然，我们在进行数据挖掘、精准推荐和自然语言处理工作中也会经常用到中文分词技术。
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