Nlp Wordnet数据库中的字母位于奇怪/无效的位置

我注意到中的某些行(如data.verb)的格式不正确。(数据库格式为) 其中,w_cnt0a应为数字10。这也发生在其他地方,如: 02575723 41 v 08 flim-flam 0 play_a_joke_on 1 play_tricks 0 trick 0 fob 0 fox 0 pull_a_fast_one_on 0 play_a_trick_on 0 008 @ 02575082 v 0000 + 10022759 n 0602 + 00171618 n 0401 + 1046

Nlp 英语给巴别塔·朗

最近我检查了一些人工智能的可能性,发现了,这似乎是一个有趣的概念 这个项目似乎被放弃了,但这个概念很有趣。 它提供了一个巴别塔>英语翻译和一个很好的规范,但没有办法做到这一点 我想知道怎样才能做一个英语>巴别塔翻译 从我所能想到的,唯一的方法是有一大套动词,名词,形容词等,然后可以用来翻译成巴别塔的句子 这真的是唯一(或最好)的方法吗?巴别塔是我的小项目。很长一段时间没有对这个项目做任何工作是正确的。不过我还是希望能再捡起来 一个英语->巴别塔翻译会很棒,我很想看到这样一个项目。但问题的难点在于

Nlp 如何计算两个文本文档之间的相似度?

我正在考虑使用任何编程语言进行NLP项目(尽管Python将是我的首选) 我想取两个文档,确定它们有多相似。通常的方法是将文档转换为TF-IDF向量,然后计算它们之间的余弦相似性。任何关于信息检索(IR)的教科书都涵盖了这一点。请参阅esp.,它是免费的,可在线获取 计算两两相似性 TF-IDF(和类似的文本转换)在Python包和中实现。在后一个软件包中,计算余弦相似性与 从sklearn.feature\u extraction.text导入TfidfVectorizer 文档=[在文本文件

Nlp 集中命名实体识别(NER)?

我想识别特定字段中的命名实体(例如棒球)。我知道有一些工具可以使用,比如斯坦福德纳、灵管、阿尔切米亚皮,我已经用它们做了一些测试。但正如我前面提到的,我希望它们是特定于字段的。这怎么可能 一种方法可能是 使用常规(非特定领域)工具检测人名 使用主题分类器过滤不在域中的文本 如果数据集的总大小足够,并且提取器和分类器的准确性足够好,则可以使用结果获得与所讨论的域密切相关的人名列表(例如,将结果限制在特定领域文本中比其他文本中更经常提及的结果) 就棒球而言,这应该是获得与棒球有关的人员名单的一个相当

Nlp 短文本分类

我即将开始一个项目,我的最终目标是将短文本分类为类:“可能对访问X地点感兴趣”:“不感兴趣或中立”。地点由一组关键词描述(如膳食或“中国食品”等里程类型)。所以,理想情况下,我需要一些基于短文本分析的方法来建模用户的欲望——然后根据欲望分数或欲望概率进行分类——这个领域是否有最先进的技术?谢谢这个问题与文本情感分析完全相同。但是,与传统的二进制分类不同,您似乎有一个“中立”的观点。情绪分析的最新进展高度依赖于领域。例如,在电影分类方面表现出色的技术在商业产品上的表现就不太好 此外,甚至特征选择也

如何使用nlp java提取主谓宾

如何在java中使用NLP提取SVO,我是NLP新手。我目前正在使用opennlp。但是如何在java中使用一个特别的in-java语句 LexicalizedParser lp = **new LexicalizedParser("englishPCFG.ser.gz");** String[] sent = { "This", "is", "an", "easy", "sentence", "." }; Tree parse = (Tree) lp.apply(Arrays.asList(s

Nlp 如何在NLTK中从文本中提取关系

嗨,我正试图根据最后一个例子从文本字符串中提取关系: 从“出版商周刊的Michael James editor”这样的字符串中,我希望得到如下输出: [PER:'Michael James']',[ORG:'Publishers Weekly'的编辑 最好的方法是什么?extract_rels期望的格式是什么?如何格式化输入以满足该要求 我试着自己做,但没有成功。 这是我从书中改编的代码。我没有打印任何结果。我做错了什么 class doc(): pass doc.headline = [

Nlp 关于从TripAdvisor抓取数据有什么建议吗

我们目前正在进行NLP项目,需要从tripadvisor.com中提取语料库。我们期望输出为两种类型:注释和该注释的评级。我的问题是: 是否有适合此目的的爬行工具?它必须易于使用,python是首选。我发现了一种很好的汤,但我想在这里问一下其他的建议 是否有专门用于此目的的完整工具?我是说为tripadvisor.com编写的程序 对于从大型网站获取数据(评论/评级)的任何其他建议,我们将不胜感激 语料库将用于大学研究的情感分析,我们需要尽快对其进行爬网。对于python,您可以使用scra

Nlp TF-IDF是否存在比使用术语频率向量更糟糕的情况?

我现在正在做文本分类。TF-IDF是否存在比使用术语频率向量更糟糕的情况?怎么解释呢? 谢谢 这两个指标……沿两个维度进行区分——信息性(IDF)和关于性(TF) 包含数百个高IDF术语的文档正在被删除 导致糟糕、嘈杂的比赛。。。例如垃圾邮件文档 很好的阅读-,(Donald A.Metzler Jr.2007)对不起,我不明白区分信息性(IDF)和关于信息性(TF)如何解释?感谢如果一个术语在文档中出现的频率很高,可以说文档在某种程度上与该术语有关(TF)。许多文档中遇到的常见术语都被视为噪声

Nlp 用于识别几乎重复文档的工具

我正在做一个NLP项目,识别几乎重复的文档是其中的一部分。有这方面经验的人能推荐用于近重复检测的工具(如Weka实现)吗 该项目是在分析一些当地英文报纸的新闻文章后,生成一份犯罪统计报告。首先对犯罪物品进行分类。然后应该检测并合并重复的文章。收集的数据可能包含约1000篇与犯罪有关的文章,用于近乎重复的检测 我在这里把几乎重复的定义为包含相同犯罪事件的文章。有时不同的报纸可能报道相同的事件。同样的报纸也可能在不同的日子报道新闻文章 重复检测所需的时间不是问题,因为这不是在线处理。这里的准确性非常

在NLP应用程序中存储语言模型最有效的方法是什么?

他们通常如何存储和更新语言模型(如N-gram模型)?什么样的结构是将这些模型存储在数据库中最有效的方法?语言模型中最常见的数据结构是和。您可以查看他自己的语言模型工具包,了解他自己的软件和相关软件包使用的数据结构的更多详细信息。对于语音识别和其他一些应用程序,通常将n-gram模型表示为有限状态传感器。我不知道FST是最有效的存储结构,但有非常简单(数学上清晰)的方法将它们与语音识别模型的其他部分结合起来 请参阅库和工具(构建在OpenFST之上),了解语言模型的构建、修剪、评估等。这是一个很

Nlp 如何解释NLTK Brill标记规则

对于生成的Brill Tagger规则: Rule('016', 'CS', 'QL', [(Word([1, 2, 3]),'as')]) 我知道: “CS”是从属连词 'QL'是限定符 我想: [(单词([1,2,3]),'as')]表示规则的条件。它代表单词“as”出现在目标单词前的第一、第二或第三个位置。目标词是将被POS标签标记的词 我不知道: '016'的含义是什么? 如何从整体上解释规则?规则的文档如下所示 016将是templateid,即用于创建规则的模板。 您还可以获取规则

Nlp 有人能简要介绍一下如何用泰米尔语进行命名实体识别吗?

我已经看过斯坦福大学的内尔教授和博学教授。两者都不支持泰米尔语。 我想使用ML和一些基于规则的NLP处理来进行实体识别Stanford NER和Polyglot都不是基于规则的。如果您只考虑基于规则的系统,您可能应该寻找正确处理泰米尔语的现有框架,或者转向通用框架(例如) 看看这份报告,你可以联系作者 如果您发现没有可用的系统,那么使用现有的数据集(如和)培训一个系统应该相当容易:询问组织者如何能够访问这些数据集 希望这有帮助 嗨,我现在正在研究一个类似的研究领域。您是否介意分享您是否能够找到任

nlp-斯坦福OpenNLP中句子和文档之间的区别?

假设我们有一篇文章要注释。如果我们将文本作为一个真正的长句而不是文档输入,斯坦福大学在注释这一长句而不是循环遍历文档中的每一个句子和将所有结果加在一起之间有什么不同吗 编辑:我运行了一个测试,这两种方法似乎返回两个不同的NER集。我可能只是做错了,但这确实非常有趣,我很好奇为什么会发生这种情况。确认一下:你是说斯坦福CoreNLP(相对于Apache OpenNLP),对吗 CoreNLP简单API中语句和文档之间的主要区别在于标记化。句子将强制将整个文本视为一个句子,即使它有标点符号。文档将首

Nlp 为word矢量文件创建Spark模式

可在此处下载的手套预训练词向量()具有以下文件格式: government 0.38797 -1.0825 0.45025 -0.23341 0.086307 -0.25721 -0.18281 -0.10037 -0.50099 -0.58361 -0.052635 -0.14224 0.0090217 -0.38308 0.18503 0.42444 0.10611 -0.1487 1.0801 0.065757 0.64552 0.1908 -0.14561 -0.87237 -0.355

Nlp 主题建模

我有一个excel表格,有6000条记录,每条记录代表一条信息,我想给它一个主题,例如,它与体育或新闻等有关,我想从句子中的单词中找出它。我想要一个简单的程序,结果不需要编码,只需给它一个excel表格就可以得到类别,因为它是我生活中的一小部分硕士论文任务可能正是你想要的。它包括“从Excel和其他电子表格中的单元格导入和操作文本”

Nlp 聊天机器人-可以调用Watson API来响应用户查询吗?

Chatbot是使用IBMBulemix开发的,用于响应一年级学生的用户查询 假设提出了一个问题“叶的生命周期是什么?”到目前为止,Chatbot没有与叶、生命周期等相关的实体 Chatbot将上述查询标识为不相关的实体。对于上述情况,是否可以调用任何Watson knowledge API来回答上述查询 或 我们可以进行任何第三方搜索(谷歌/必应) 或 我们需要将更多相关实体教给聊天机器人的唯一选项您可以使用Watson发现工具 正如@Rabindra所说,您可以使用Discovery。IBM

NLP挑战:自动删除参考书目/参考文献?

我最近遇到了以下问题:当对一堆解析过的PDF文件应用主题模型时,我发现引用的内容不幸也会对模型起作用。即,参考文献中的单词出现在标记化单词列表中 是否有任何已知的“最佳实践”来解决此问题? 我考虑过一种搜索策略,python代码在最后一次提到“参考”或“参考书目”后自动删除所有内容。如果我选择第一个,或者在全文中随机提到“参考”或“参考书目”,解析器可能无法捕获真正的完整内容 输入PDF均来自不同的期刊,因此具有不同的页面结构。 < P>附录中的附加特征可用于检测参考词条的开始。 检查“参考文

Nlp 变音3和双变音的区别

最近几天我读了很多关于变音3的文章。我看到变音3也为每个单词返回2个键,就像双变音一样。事实上,我搞不清楚双重变音和变音3之间的核心区别是什么?(显然,Metaphone 3有一些特别之处,因为人们购买了它。)谢谢。Metaphone 3是根据超过十万个已准备好的正确编码的测试工具开发的,因此远比任何其他英语语音编码算法更精确和详细。如果您能共享此测试文件,我们就可以自己运行这些基准测试,那将非常令人惊讶。我知道这是一个私人策划的列表,但是如果Metaphone 3能够执行的话,它缺乏通用性可能

Nlp 当计算两个单词的共现时,我们是把句子分开还是把所有的句子连起来?

例如,我得到一个包含两个句子的文档:我是一个人。他也喜欢苹果。 我们需要计算“person”和“He”的出现次数吗?每个文档都用换行符隔开。共现的上下文窗口仅限于每个文档 基于 换行符表示一个新文档(上下文不会跨换行符) 因此,根据你准备句子的方式,你可能会得到不同的结果: 设置1:('He','person')同时出现 ... I am a person. He also likes apples. ... ... I am a person. He also likes apples.

Nlp 如何改进空间模型以完全识别坐标?

我使用Wonder prodigy训练了一个自定义命名实体识别模型,但它无法识别以下坐标: “但是太阳是7°长,距离火星51'24” 如你所见,它给了我: [7°长51'24”] 但应该是这样的 [7°51'24”长] 有人能帮我解释一下为什么会这样吗 更多详情: 我用正则表达式为标签做了如下注释:日期、时间、坐标,然后我用Prodigy训练了自定义命名实体识别 我首先对每个标签执行此步骤 1-通过此命令编辑注释(例如,经度) 通过正则表达式编辑(由注释器)我的每注释数据。然后我合并了我的数据

SPACYNLP:适用于可以是动词的专有名词-根据输入顺序的歧义性和基于标点符号的拆分

我正在使用spacy NLP。没有解析器能够始终正确地确定歧义标记的专有/名词/动词状态,因为在大多数语言中,拼写相同的单词可能具有不同的含义 例如,“遭遇”可以是外星人将你撞上他们的宇宙飞船的遭遇(名词,事件),也可以是“遭遇”如“遭遇世界”-->接触(动词) Spacy有时会以不同的方式识别同一拼写单词,即使在相似的情况下: 是不是标点符号(“=”?)导致了这种情况 我期望标记作为动词或名词识别的连续性,但不会改变。我理解,使用经过培训的spacy数据(使用en_small和en_medi

Nlp 如何获得词性不变的单词列表

我正在做一些NLP项目。我需要找到所有词性永远不变的英语单词(即:任何句子中都有一个词性)。有人能建议如何找到这些词吗?这些词有没有具体的名字。我不相信这是可能的。英语有名词化(以动词为名词)和形容词为动词等动态。因此,即使它以前从未用于特定的词性,也可能是。所以,我想说,这个任务取决于你选择的语料库。如果你把它作为语料库的一个函数,这就意味着一种方法——只需对语料库中的每个单词进行词性标记,并使用类似于{“token”:[分配给token的词性标记列表]}的dict,然后你只需查找长度为1的所

Nlp 如何使用spacy或nltk检索句子的主要意图?

我有一个用例,我想使用spacy或nltk或任何NLP库提取句子的主要有意义部分。 例句1:我如何提高嗓门反对骚扰 目的是:“提高声音反对骚扰” 例句2:“唐老鸭是由哪个漫画家/哪个人/谁创作的?” 意图是:唐老鸭是由 例句3:如何使用spacy或nltk检索句子的主要意图? 意图:“使用spacy nltk检索句子的主要意图” 我不熟悉依赖项解析,不知道该怎么做。请帮帮我。TL;博士 您必须定义您想要执行的最终任务,并定义什么是“意图”/“主要信息”或“文本含义” 长期 乍一看,你似乎在要求神

Nlp Spacy文本分类:超越基础提高性能

我正试图在文本训练数据集(Reddit posts)上训练一个文本分类程序,该数据集有两个排他性类(1和0),它们是关于文章作者的特征,而不是文章本身 班级不平衡:大约75:25,这意味着75%的作者是“0”,而25%的作者是“1”。 整个数据集由3列组成:第一列表示文章的作者,第二列表示文章所属的子Reddit,第三列表示实际文章 资料 数据集如下所示: [1]中的:列车数据满头(5) 出[1]: 作者附体 0 author1 subreddit1 post1_1 1作者2子编辑2帖子2_1

Nlp 词频数据库

我正在寻找一个可下载的词频/概率数据库,包括它们的词义。理想情况下,如果它与WordNet映射 在列表中,如果某些单词有多种含义,例如“bank”的频率比river“bank”大,则会多次列出 其他按单词/词性显示频率的数据集也会有所帮助 感谢阅读此文。N谷歌Ngram数据中提供了克频率。虽然这不能回答wordnet或问题的“感官”部分,但这是一个良好的开端 使用软件包进行相同的实验

Nlp 在相同设置下培训BET时的可恢复损失/结果>=两次

我正在使用我定制的bert脚本来训练一个模型。然而,即使我对lr、AdamW重量衰减和epoch保持相同的设置,并在相同的平台(SageMaker上的cuda)上运行相同的火炬(1.5.0)和变压器(2.11.0)版本,结果在损耗方面仍有很大变化。这使得我不同的实验无法比较 有人谁经历过这之前或有任何想法,请建议我该怎么做?我真的想解决这个不可再生的问题,这样我就可以继续我的实验了。非常感谢你的帮助 详情如下: import time import pickle from path import

Nlp 句子意义分析

有什么工具可以分析给定句子的意思吗?我们非常赞赏这些建议 提前谢谢 我也在寻找类似的工具。我最近发现的一件事是斯坦福大学研究人员开发的一种情绪分析工具 它提供了一个分析给定句子情感的模型。这很有趣,即使是这个看似简单的想法也需要以一种精确的方式进行建模。它还利用机器学习来提高精度。有一个现场演示,你可以输入句子进行分析 我还看到了这个RelEx语义依赖关系提取器 一些工具可以分析句子的意思,包括和。和的几个实现具有类似的目的 还有几个解析器可以用来从正在解析的文本中生成一个新的语法。使用什么(

Nlp 使用Lingpipe识别情绪分析中的实体

我使用Lingpipe的情绪分析模块实现了情绪分析。我知道他们使用动态LR模型来实现这一点。它只是告诉我测试字符串是积极情绪还是消极情绪。我可以用什么想法来确定表达情感的对象 如果文本被归类为积极情绪,我想得到表达情绪的对象——可以是电影名称、产品名称或其他名称。通常情绪句意味着这类句子的主要实体是情绪的对象。所以,基本的启发式方法是去搜索并得到第一个对象。否则,您应该使用深度解析NLP工具包并编写一些规则来将情感链接到对象。虽然这个问题确实很老,但为了其他人的利益,我想回答它 这里需要的是概念

Nlp 如何理解和添加本例中的音节中断?

我是机器学习和计算概率方面的新手。这是通过训练数据在单词中添加音节 Given a source model p(h) for hyphenated words, and a channel model p(w|h) defined so that p(w|h) = 1 if w is equal to h with the hyphens removed and 0 otherwise. We then seek to find the most likely source message h

Nlp 自然语言处理词汇联想

我的项目需要一些自然语言处理。我是这个领域的新手 我想得到的是,当用户输入一个字符时,我想得到一个英文字符列表,这些字符可以跟在这个特定字符后面,以便生成一个合法的单词 NLP中的具体术语是什么?我试着在谷歌上搜索了一会儿,但由于我不知道这个词,所以运气不佳。有什么好的入门教程吗?在完成这项特定任务时,有没有好的库 谢谢。看看语言模型和字母频率。马尔可夫链也经常用于此类问题。欢迎来到NLP社区 您要查找的术语很可能是查询预测或句子预测。例如,当您在google中键入一些字符时,它开始预测您可能要

Nlp 源代码注释的自然语言识别

目前我正在研究源代码注释的自然语言识别(NLI) 我正在测试和比较解决这个问题的最新算法 你知道有任何开源项目,它们有不同自然语言的注释吗?最好是知名的 多谢各位, 蒂莫你看到这个了吗?Twitter在代码注释方面也很相似——有很多标签、链接、不完整的句子等等。对于混合语言,我建议添加一个通用的句子检测器,然后识别每个句子。这个问题与主题无关。但是看看ImageMagick,IIRC,它有法语的评论。我实际上是从那里开始研究的。真是一个很棒的节目。效果非常好!

如何培训定制型号OPENNLP?

我想训练我自己的定制模型。 我从哪里开始 我正在使用此示例数据来训练模型: <START:meaningless>Took connection and<END> selected the Text in the Letter Template and cleared the Formatting of Text to Normal. 建立连接并选择信函模板中的文本,并将文本格式清除为正常。 基本上,我想从给定的输入中识别一些无意义的文本 我尝试使用opennlp开

斯坦福NLP的默认行为是什么;当把一篇文章分成句子时,是什么意思?

查看,DEFAULT\u BOUNDARY\u REGEX=“\\.\124;[!?]+”让我想到,文本会根据,被分成几个句子和? 但是,如果我将字符串D R E L I N.OK.作为输入传递,例如使用命令行界面: java -cp "*" -Xmx2g edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP -annotators tokenize,ssplit -file test.txt 它只返回一句话,而不是两句话。为什么?但

Nlp 有人知道任何使用Lambda演算的计算语义的真实系统吗?

我想知道计算语义学是否真的用于任何真实世界的系统?(简单示例和示例)。我想看看实际系统是如何工作的 在现实世界的任何系统中,实际使用计算语义似乎都有很多问题: 似乎仅仅用词性标记来标记句子是容易出错的 但是您还需要一个可靠的分析树,它容易出错,并且一个句子可以有许多有效的树 找出代词所指的实体容易出错 单词消歧也是错误的另一个来源,在同一上下文中,多重含义可能是有效的 我能找到的任何与上下文无关的英语语法似乎都是不完整的 最后,在避开所有这些错误源之后,我们最终可以使用计算语义将句子转换为F

elasticsearch 使用完成建议器匹配查询中的所有NGRAM

我想知道在一个查询中是否可以使用匹配所有NGRAM 我基本上想做的是“误用”完成建议器来做“基于词典的分块” 例如,有一句话:“巴黎的疯马俱乐部今天什么时候开门?” 我想输入上面的整个句子作为对“完成建议”的查询,并返回索引的“疯狂马俱乐部”,但不是“马俱乐部”,即使两者都可以索引。即:如果在术语上存在重叠,则只应返回最大的ngram 这可能是开箱即用的吗? 如果没有,有何方向(带或不带Elasticsearch)可以查看 这仍然是一个试点代码,但有

Nlp 如何为支持向量机的关系提取构建特征?

感兴趣的领域:信息提取 这对我来说是非常新的,我试图理解如何设计特征(无论是词汇还是语义),以便了解信息提取中的关系 从论文中可以看出,在两个命名实体之间的关系中采用监督学习特征的一个简单步骤是 * The sequence of words between the two entities * the part of speech tags of these words * bag of words between the two words 两个实体之间的单词数量是否应该根据您所看到的训练

Nlp 从多个事实/句子生成故事

很抱歉,这个问题很模糊/抽象 但是,有没有一种方法可以从多个原始事实/句子中生成故事/叙述?这是一个非常广泛的问题,可以用几种不同的方式解释不同的答案 程序生成 一个“解决方案”可以是程序生成。程序生成是游戏(不只是游戏)用来创建无限世界、层次和体验组合的一种技术。使用程序生成的游戏的一个例子是Minecraft。Minecraft世界是由单个种子生成的巨大地图 尽管如此,这个“解决方案”并不是我们想要的,因为我们讨论的是本例中的故事,而不是级别 故事生成 现在,从多个变量生成一个实际的故事可能

用欧洲日期修复CoreNLP语句拆分

斯坦福CoreNLP不适用于许多常见的欧洲日期格式(c.f.) 我们都知道,日期解析是一个混乱的过程,尤其是在。尽管如此,CoreNLP甚至无法处理基本的欧洲日期格式,因为它在点上的分割过于激烈 然而,日期信息通常以如下方式呈现: 第11天早上,恐怖袭击发生了。2001年9月,我的朋友瓦伦·维埃·库尔迪尼耶·弗卢格根特夫·安斯切利·恩登·塞尔布斯莫尔达滕塔滕 无论我尝试什么,CoreNLP都会将其分为: 1. Die Terroranschläge am 11. 2. September 200

在哪里可以找到nlp折衷体系结构图?

我在GitHub上遇到了一个非常有趣的项目 我想知道它是如何工作的,但找不到任何关于它的体系结构或它在后端是如何工作的文档 是的,过去几个月我们一直在努力研究这些文件 希望这能切中要害: github回购协议上的slack组或邮件列表应该是您提出问题的正确渠道。

Nlp 将品牌识别为实体的培训模式

我试图在路易斯中创建一个模型,让我能够检测出一个品牌(任何品牌)是否在话语中被提及。我尝试过不同的方法,但我正在努力让它工作 首先,我有一个意向searchBrand,其中有一些例子: 'Help me find info about Channel' 'I want to know more about Adidas' ... 我想要的是,路易斯认识到一个品牌已经在发言中提到(作为一个实体)。 我相信我有以下选择: 使用列表实体:不可能,因为我必须填写列表 与每一个可能存在的品牌,而且,用户

Nlp 如何在PyTorch中正确实现Seq2Seq LSTM的填充?

在这种情况下,尽管具有可变长度的输入和输出,但它们不使用填充。它似乎工作得很好,但如何呢?如果输入长度可变,我们不应该实现填充吗?正确的方法是什么 谢谢。是的,你说得对。如果批量大小大于1且序列大小不同,则应填充输入张量。 但该示例生成的输入张量如下所示: def输入传感器(线路): 张量=火炬。零(长(线),1,n_字母)#

Nlp 利用训练好的BERT模型进行数据预处理

当使用来自pytorch的预先训练的BERT嵌入(然后进行微调)时,是否应该像在任何标准NLP任务中一样对输入到模型中的文本数据进行预处理 例如,是否应该执行词干分析、删除低频词、去标题化,还是应该将原始文本简单地传递给“transformers.BertTokenizer”?在大多数情况下,输入原始文本效果良好。如果您希望获得更具体的答案,请在您的用例上共享示例数据。我认为预处理不会改变您的输出预测。我会尽力解释你提到的每一个案例- 词干化或柠檬化: Bert使用BPE(字节对编码来缩小其vo

Nlp 字向量在哪里计算?

我处理术语和首字母缩略词,所以我将术语的单词向量与其首字母缩略词的向量相等。例如,MPH的矢量将与英里/小时相同。但是,我在管道中作为自定义组件执行此步骤,特别是在标记器之前。我看不到首字母缩略词的指定向量有任何变化。我是不是遗漏了什么 matches = self.matcher(doc) for match_id, start, end in matches: span = doc[start:end] print("matched_span: ",

Nlp 如何使用spacy获得依赖树的高度?

我有一句话“今天我上学很早” 我想使用spacy和迭代来获得依赖树的最大高度(深度) nlp = spacy.load("en_core_web_sm") doc = nlp("today i go to school early") height = 0 for token in doc: root = [token for token in doc if token.head == token][0] 我被困在这里,无法继续前进。如果上面的代码

单词映射到0的NLP填充向量

我有用户爱好的文字载体,我想输入 到神经网络嵌入层 我的问题是: 稍后定义一个涉及矩阵乘法等的层。。 我需要这些向量具有相同的长度。 然而,很可能一个用户有两种爱好[‘篮球’、‘电视’], 而其他用户可能有4种爱好,例如“篮球”、“电视”、“阅读”、“睡觉”。 (它实际上是一个列表,因为“打扑克”是一个有两个单词的爱好……) 我想到了一个非常简单的解决方案,即最大限度地利用用户的爱好, 并填充所有其他用户向量 问题是,我想选择一个填充,嵌入层将映射到0,因此填充词 对模型没有影响。我尝试过空字符

OpenNLP能够从内容中提取关键字吗?

OpenNLP能够从内容中提取关键字吗? 如果是,如何进行? 如果没有,我应该使用哪种工具 我想自动标记内容。 比如说 杰西卡·查斯坦透露,她与惊奇漫画就一个未公开的角色进行了会面,尽管该明星已确认这不是惊奇漫画船长。 “我们已经讨论过在未来调整我们的力量,”查斯坦告诉MTV她与该工作室的关系。“我想说的是……如果你要出演一部超级英雄电影,你只有一次机会。” “你永远都是那个角色。那为什么要拍一部超级英雄电影,扮演无聊的平民呢?”这可能是对玛雅·汉森的引用?查斯坦曾与《钢铁侠3》中的角色保持联系

斯坦福NLP获得“贡献”一词

我对自然语言处理相当陌生,但无论如何我都需要钻研。我在斯坦福NLP 3.7.0上工作。我需要计算一些东西,为此我需要从每个单词的句子中得到单词贡献。让我们假设这句话是:“我是个白痴” 贡献这个词可以是:(“I”:5,“am”:2,“an”:0,“idiot”:10)。这只是一个例子。 总贡献可能是 (5+2+0+10)/4; /*number of words(Just an example) */ 如果我没有弄错,我正在使用 Constituent.score(); 方法来获得这个单词的分

Nlp 如果在鲁塔还有别的

鲁塔是否有类似if-then的产品?我想做一些类似的事情: 如果catA中至少有一个术语,则在文档上标注“一” 否则,如果catB中至少有一个术语,则将文档标记为“两个” 否则,请在文档上标记“三” 祝你一切顺利 Philipp在UIMA Ruta(2.7.0)中没有if-then-else的语言结构 您需要复制规则的某些部分,以便对其他部分进行建模,例如,类似以下内容: Document{CONTAINS(CatA) -> One}; Document{-CONTAINS(CatA),

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