我正在尝试继续在现有模型上进行训练,model=gensim.models.Word2Vec.load('model/corpus.zhwiki.word.model')more_sentences=[['Advanced','users','can','load','a','model','and','con

重现基线模型我们选择了code2vec模型进行复现。该模型由UriAlon等作者于2018年提出。模型思路：从代码与普通语言相比的特殊性入手，首先，对于输入的代码段，作者考虑到尽管很多NLP任务中都是将输入的文本作为序列处理的，但是代码段中代码的先后顺序和自然语言中文字的先后顺

我的应用程序中有一个文本框,用户可以输入任何内容.我正在创建一个控制器,该控制器根据关键字解释一些命令.用户可以选择是否设置密码.并据此,我的解释器将不需要密码.例如,如果设置了密码并且用户输入：“password1showlist”.解释器在第一个单词中检查密码,然后在命令(显示)

我对使用自然语言工具包(NLTK)有疑问.我正在尝试制作一个应用程序,以将自然语言问题翻译成它的逻辑表示形式,并查询到数据库.在nltk.sem.logic包下使用simple()方法后得到的结果为以下表达式：existsz2.(owner(fido,z2)&(z0=z2))但是我需要将其简化如下：owner(fido,z0)

我是文本挖掘的新手,这是我的情况.假设我有一个单词列表[[car],’dog’,’puppy’,’vehicle’],我想将单词聚类为k组,我希望输出为[[‘car’,’vehicle’],[‘dog’,’puppy’]].我首先计算每个成对单词的相似度得分,以获得4×4矩阵(在这种情况下)M,其中Mij是单词i和j的相似度得

我正在做一个项目,其中我必须从文本文件(.doc)格式中提取名词形容词名词短语和动词.我有大约75个这样的文件的语料库.我已经访问了网上找到有关它的信息,我使用nltk在python中遇到了POS标签.因为我的项目在c#中(使用VisualStudio2008),所以我需要一个代码来实现.我已经尝试过使

我已成功通过其他语义关系检索连接到基本synset的同义词集,如下所示：wn.synset('good.a.01').also_sees()Out[63]:[Synset('best.a.01'),Synset('better.a.01'),Synset('favorable.a.01'),Synset('good.a.03'),Synset('obedient.a

我目前正在使用NLTK的朴素贝叶斯分类器,但是我也想尝试MaxEnt分类器.从文档看来,该功能集应采用与NaiveBayes相同的格式,但是由于某些原因,在尝试时会出现此错误：File"/usr/lib/python2.7/site-packagesltk/classify/maxent.py",line323,intraingaussian_prior_si

我是自然语言处理和GATE的新手.目前,我正在学习使用GATE/ANNIE.ANNIE的默认地名词典列表很棒,但显然它们并没有提供所有内容的列表. 我需要在故事书中创建角色列表.从GATE地名词典编辑器(如Gate手册13.2.2中所述)创建列表并向每个列表中添加条目似乎不可行,因此使用文本编辑器

自然语言处理（NLP）NLP中最细粒度的是词语（word），词语组成句子，句子再组成段落、章节和文档。所以NLP的核心问题就是：如何理解word如何理解word由于目标是与计算机对接，其核心就是如何给计算机描述一个word，有以下两种描述方式：One-hotRepresentationDistributionalRepresentationO

bert之类的预训练模型在NLP各项任务上取得的效果是显著的，但是因为bert的模型参数多，推断速度慢等原因，导致bert在工业界上的应用很难普及，针对预训练模型做模型压缩是促进其在工业界应用的关键，今天介绍三篇小型化bert模型——DistillBert,ALBERT,TINYBERT。一，DistillBert

有没有人使用过bnc(英国国家语料库)http://www.natcorp.ox.ac.uk/.有没有办法从Java应用程序查询它？解决方法:XML文档在这里.http:/atcorp.ox.ac.uk/docs/URG使用您喜欢的XML解析器在Java中解析应该非常容易.只要您购买了BNC的副本并遵守购买的许可证,我就认为没有理由不能从Jav

如何使用非英语(孟加拉)语言将数据输入此数据库表？解决方法:正如@Tim指出的那样,您需要将表/数据库/列的排序规则更改为UTF-8.首先检查数据库/表/列的排序规则.检查分类：如何检查数据库的排序规则：SELECTdefault_character_set_nameFROMinformation_schema.SCHEMATAW

如何用整数值编码数据表中字符串类型的列值.例如,我有两个特征变量：颜色(可能的字符串值R,G和B)和技能(可能的字符串值C,Java,SQL和Python).给定的数据表有两列-Color'->RGBBGRBGGRG;Skills'->Java,C++,SQL,Java,Python,Python,SQL,C++,Java,SQL,Java

我认为我在调用setResultsName()时犯了一个错误：frompyparsingimport*DEPT_CODE=Regex(r'[A-Z]{2,}').setResultsName("DeptCode")COURSE_NUMBER=Regex(r'[0-9]{4}').setResultsName("CourseNumber")COURSE_NUMBER.setParseAction(

我正在尝试一种方法,可以检查给定短语是否与短语列表中的至少一项匹配并返回它们.输入是短语,短语列表和同义词列表的字典.关键是要使其通用.这是示例：phrase='Thisisalittlehouse'dictSyns={'little':['small','tiny','little'],'house':['cottage&#0

我有一棵树：(S(WH-QUERYWhich)(FLIGHT-NP(FLIGHT-CNP(FLIGHT-CNP(FLIGHT-Nflight))(FLIGHT-DESTto(CITY-NP(CITY-NAMEHue)(CITY-Ncity)))))(FLIGHT-VP(FLIGHT-Varrives)(FLIGHT

我有这样一句话：我的狗也喜欢吃香肠.我得到以下解析树：(ROOT(S(NP(PRP$My)(NNdog))(ADVP(RBalso))(VP(VBZlikes)(S(VP(VBGeating)(NP(NNsausage)))))(..)))我如何只获得语法类别,即：NP,ADVP,VP等？我尝试使用以下代码：Tree

我正在尝试使用OpenNLPJavaAPI从文档中提取名称,技能之类的实体.但它没有提取专有名称.我正在使用opennlpsourceforgelink可用的模型这是一段Java代码-publicclasstikaOpenIntro{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException,SAXException,

首先介绍一下为什么要整理自己的知识体系：之前肖仰华分享提到一个点：对于企业，积累下来的知识是唯一优势。其实对于个人也一样，工作几年的人和刚毕业的人怎么区分？我们平时说的几年工作经验怎么体现？这些都需要系统性的整理处理将自己所有技能整理一下，可以直观看到自己的优势和劣势，了

使用TextBlob库,可以通过先将字符串定义为TextBlob对象,然后再使用正确的方法来改善字符串的拼写.例：fromtextblobimportTextBlobdata=TextBlob('TworaodsdiverrgedinayullowwaodandsurryIculdnottravlbouth')print(data.correct())Tworoadsdivergedin

我有以下格式的数据：TOP(S(PP-LOC(INIn)(NP(NP(DTan))(NNPOct.)(CD19)(NNreview)))(PP(INof)(NP()(NP-TTL(DTThe)(NNMisanthrope))(”))(PP-LOC(INat)(NP(NP(NP(NNP芝加哥))(POS的))(NNPGoodman)(NNP剧院))))))(PRN(-LRB--LRB-)()(S-HLN(NP-SBJ(VBN更新)(NNS经典)))(V

我有一个包含3个组件的NLP任务.我尝试了几种方法(最后提到),但无法获得良好的结果.>在语句中检测时间表达>然后将其分类为时间戳,时间触发或时间段.>使每个表达式等于其DateTime等价物.例：以参考时间为2000小时,2015年7月20日,星期四>时间戳：我想从现在开始20分钟预定出租车A

如果您有一个文本语料库,如何识别所有类别(从预定义类别列表中)和相关的情感(正面/负面写作)？我将在Python中进行此操作,但在此阶段,我不一定要寻找特定于语言的解决方案.让我们看一个例子,尝试阐明我的要求.如果我对产品有完整的评论集,例如：Microsoft’sXboxOneoffersimp

2019年3月，百度正式发布NLP模型ERNIE，其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨。经过短短几个月时间，百度ERNIE再升级，发布持续学习的语义理解框架ERNIE2.0，及基于此框架的ERNIE2.0预训练模型。继1.0后，ERNIE英文任务方面取得全新突破，在共计16个中英文任务上超越了BERT

“PM”可以表示“pm(time)”,也可以表示“总理”.我想抓住后者.希望“PM”的引退归还“总理”.如何使用spacy做到这一点？返回意外引理的示例：>>>importspacy>>>#nlp=spacy.load('en')>>>nlp=spacy.load('en_core_web_lg')>>>doc=nlp(u'PMmeansp

这个问题已经在这里有了答案：            >            Allsynonymsforwordinpython?                                    3个我无法提出一个陌生人的问题,想您会帮我的.forpinwn.synsets('change'):<br>

上图来自DistributedRepresentationsofSentencesandDocuments,介绍Doc2Vec.我正在使用Gensim的Word2Vec和Doc2Vec的实现,它们很棒,但是我希望在一些问题上保持清晰.>对于给定的doc2vec模型dvm,dvm.docvecs是什么？我的印象是它是包含所有词嵌入和段落向量d的平均或连接向量.这

我想确定字符串中所有类型的数字.例：a='I0.34-3453/43%wanttoget-0.342018-09allnumbers'结果：['I','_num','_num','_num','_num','want','to','get','_num&#03

这个问题已经在这里有了答案：            >            Howtocomputethesimilaritybetweentwotextdocuments?                                    8个我需要测量两个句子之间的相似度.例如：s1="sheisgoo