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  1. 哈工大信息检索论文集

  2. 基于最大熵分类器的语义角色标注 中文语义角色标注的特征工程 面向变异短文本的快速聚类算法 基于层次聚类的自适应信息过滤学习算法 基于依存分析和错误驱动的中文时间表达式识别
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-11-29
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:jujumao2010
  1. NLP常用开源地址

  2. 提供NLP常用开源地址,涉及到词性标注 句法分析 依存分析 命名实体识别 语义角色标注 UIMA等开源地址
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-10-18
    • 文件大小:19kb
    • 提供者:ggf0101
  1. 中文名词性谓词语义角色标注

  2. 研究了中文名词性谓词的语义角色标注(semantic role labeling,简称SRL).在使用传统动词性谓词SRL相关特征的基础上,进一步提出了名词性谓词SRL相关的特征集.此外,探索了中文动词性谓词sRL对中文名词性谓词SRL的影响,并且联合谓词自动识别实现了全自动的中文名词性谓词SRL.在中文NomBank上的实验结果表明, 中文动词性谓词的sRL合理使用能够大幅度提高中文名词性谓词的sRL性能;基于正确句法树和正确谓词识别,中文名词性谓词的sRL性能Fl值达到了72.67,大大优
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-05-10
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:f412509780
  1. cpp-LTP是哈工大开源的一套中文语言处理系统

  2. LTP是哈工大开源的一套中文语言处理系统,涵盖了基本功能:分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注、语义依存分析等。
  3. 所属分类:其它

  1. 多语言语义角色标注联合学习方法

  2. 多语言语义角色标注联合学习方法,蒲相忠,赵磊,近年来,多语言联合学习在多个自然语言任务中取得了不错的效果,如机器翻译,语义表达式分析等。为解决多语言的语义角色标注任务
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-03-12
    • 文件大小:536kb
    • 提供者:weixin_38685538
  1. 统计自然语言处理

  2. 统计自然语言处理是一本很好的书籍,是一本很基础的书籍目录 序二 第2版前宣 第1版前言 第1章绪论 11基本概念 1.1.1语言学与语音学 2自然语言处理 11.3关于“理解”的标准 1,2自然语言处理研究的内容和面临的困难 1,2,1自然语言处理研宄的内容 1,22自然语言处理涉及的几个层次 1.2.3自然语言处理面临的困难 13自然语言处理的基本方法及其发展 13,1自然语言处理的基本方汏 3,2自然语言处理的发展 14自然语言处理的研究现状 本书的内容安挂 第2章顸备知识 2,1概率论基本
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2019-03-04
    • 文件大小:24mb
    • 提供者:weixin_34749051
  1. windows10 pycharm下安装pyltp库和加载模型实现语义角色标注的示例代码

  2. 主要介绍了windows10 pycharm下安装pyltp库和加载模型实现语义角色标注,本文通过图文实例相结合给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-16
    • 文件大小:469kb
    • 提供者:weixin_38703787
  1. 自然语言处理:pyltp安装教程与问题汇总

  2. 1、pyltp简介 pyltp 是哈工大自然语言工作组推出的一款基于Python 封装的自然语言处理工具(轮子),提供了分词,词性标注,命名实体识别,依存句法分析,语义角色标注的功能。 2、pyltp安装方法 安装环境:windows10,python3.6 2.1.安装pyltp库 安装方法一:使用pip命令安装 pip install pyltp 注:此种方法大概率会失败,会出现较多问题,如VC++编译环境缺少。 安装方法二:使用whl轮子安装 轮子下载地址: 链接:https://pa
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:118kb
    • 提供者:weixin_38719475
  1. windows10 pycharm下安装pyltp库和加载模型实现语义角色标注

  2. 最近在上《自然语言处理》这门选修课,为了完成上机作业也是很认真了,这次是为了实现语角色标注任务,于是就入了这个坑,让我们来(快乐地 )解决出现的问题。 问题一:下载安装pyltp实现语义角色标注是在python3.6环境下实现的,(别问我怎么知道的,自己安装失败n次,问了室友才知道的 ),如果你的pycharm解释器安装的是3.7的该咋办呢? 答:再下载一个Python3.6在电脑的环境变量里把3.6的放到3.7的前面,这样就可以了,具体实施如下: 1、去Python官网下一个3.6版本的应用程
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:69kb
    • 提供者:weixin_38677936
  1. windows10 pycharm下安装pyltp库和加载模型实现语义角色标注的示例代码

  2. 最近在上《自然语言处理》这门选修课,为了完成上机作业也是很认真了,这次是为了实现语角色标注任务,于是就入了这个坑,让我们来(快乐地 )解决出现的问题。 问题一:下载安装pyltp实现语义角色标注是在python3.6环境下实现的,(别问我怎么知道的,自己安装失败n次,问了室友才知道的 ),如果你的pycharm解释器安装的是3.7的该咋办呢? 答:再下载一个Python3.6在电脑的环境变量里把3.6的放到3.7的前面,这样就可以了,具体实施如下: 1、去Python官网下一个3.6版本的应用程
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:467kb
    • 提供者:weixin_38689477
  1. windows10 pycharm下安装pyltp库和加载模型实现语义角色标注的示例代码

  2. 最近在上《自然语言处理》这门选修课,为了完成上机作业也是很认真了,这次是为了实现语角色标注任务,于是就入了这个坑,让我们来(快乐地 )解决出现的问题。 问题一:下载安装pyltp实现语义角色标注是在python3.6环境下实现的,(别问我怎么知道的,自己安装失败n次,问了室友才知道的 ),如果你的pycharm解释器安装的是3.7的该咋办呢? 答:再下载一个Python3.6在电脑的环境变量里把3.6的放到3.7的前面,这样就可以了,具体实施如下: 1、去Python官网下一个3.6版本的应用程
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:467kb
    • 提供者:weixin_38625143
  1. 中文名词性谓词语义角色标注

  2. 研究了中文名词性谓词的语义角色标注(semantic role labeling,简称SRL).在使用传统动词性谓词SRL相关特征的基础上,进一步提出了名词性谓词SRL相关的特征集.此外,探索了中文动词性谓词SRL对中文名词性谓词SRL的影响,并且联合谓词自动识别实现了全自动的中文名词性谓词SRL.在中文NomBank上的实验结果表明,中文动词性谓词的SRL合理使用能够大幅度提高中文名词性谓词的SRL性能;基于正确句法树和正确谓词识别,中文名词性谓词的SRL性能F1值达到了72.67,大大优于目
  3. 所属分类:其它

  1. 基于组块分析的路径自然语言语义角色标注方法

  2. 为了进行路径自然语言研究,首先设计了路径自然语言收集方案,主要面向室内环境收集了一定的路径自然语言语料,通过手工标注建立了一个小型的语料库.其次,对路径自然语言的特征进行了一定的分析,在此基础上概括了几种常见的语义角色,主要包括关于landmark和方位转换的语义角色.路径自然语言本身具有高度规律性,语义角色相对集中,因此语义分析采用了基于组块分析的语义角色标注方法,将语义分析问题转化为序列信号的切分和分类问题.最后,利用支持向量机进行了相关的组块标注实验.实验结果表明提出的方法具有较大的潜力.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:752kb
    • 提供者:weixin_38673921
  1. 使用多元语义特征的评论文本主题聚类

  2. 特征是一切观点挖掘和情感分析任务的关键所在。对于无监督的文本聚类任务,文本特征的优劣直接影响聚类效果。考察三种语义特征(名词、名词短语、语义角色)对主题聚类的作用以及不同特征之间的相容关系,提出一种消除冗余特征的方法。该方法能有效地去除冗余特征,提高聚类精度。同时还提出一种基于语义角色标注的直接定位有效词特征的聚类方法,实验表明该方法是直接的和有效的,并为特征选择方法提供了新思路。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:518kb
    • 提供者:weixin_38728360
  1. DDParser:百度开源的依存句法分析系统-源码

  2. DDParser 应用工具 DDParser 依存句法分析简介 依存句法分析是自然语言处理核心技术之一,并通过分析句子中的词之间的依存关系来确定句子的句法结构,如下图实例所示:依存句法分析作为一项基本技术,可直接用于提升其他NLP任务的效果,这些任务包括但不继承语义角色标注,语义匹配,事件替换等。该技术具有很高的研究价值和应用价值。人员和商业合作伙伴共享效果领先的依存句法分析技术,我们开源了基于大规模分类数据训练的高级的依存句法分析工具,并提供一键式安装及预测服务,用户只需一条命令即可获取依存句
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:193kb
    • 提供者:weixin_42134054
  1. 基于语义分析的目标意见对提取

  2. 评价对象-情感词对是情感词及其所修饰的评价对象的组合,评价对象-情感词对的识别是细粒度的情感分析的一个原子任务和关键任务。现有的研究大多集中在商品评论中,随着金融大数据的涌现,金融评论的情感扩散意义凸显。与商品评论不同,中文金融评论中评估对象多个繁多且构成形式复杂,虚指评价对象和隐式评价对象也更常见;情感词的针对金融评论的这些特点,提出了基于浅层语义与语法分析相结合的评价对象-情感词对抽取方法。考虑到金融评论多动词情感词,设计了语义角色标注与依存句法分析相结合的评价对象-情感词对抽取规则,保证了
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:804kb
    • 提供者:weixin_38688380
  1. 基于依存句法分析的中文语义角色标注

  2. 依存句法是句法分析的一种,相比于短语结构句法分析,依存句法具有更简洁的表达方式。该文采用英文语义角色标注的研究方法,实现了一个基于中文依存句法分析的语义角色标注系统。该系统针对中文依存关系树,采用有效的剪枝算法和特征,使用最大熵分类器进行语义角色的识别和分类。系统使用了两种不同的语料,一种是由标准短语结构句法分析(CTB5.0)转换而来,另一种是CoNLL2009公布的中文语料。系统分别在两种语料的标准谓词和自动谓词的基础上进行实验,在标准谓词上取得的F1值分别为84.30%和81.68%,在自
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:281kb
    • 提供者:weixin_38559727
  1. 基于柱搜索的高阶依存句法分析

  2. 该文提出使用所有的孙子节点构成祖孙特征的高阶依存模型,并且使用柱搜索策略限制搜索空间,最终找到近似最优依存树。另外,该文以较小的时间复杂度为代价,使用了丰富的依存关系特征,并且允许模型在解码的过程中进行依存关系选择。作者参加了CoNLL 2009年多语依存句法分析和语义角色标注国际评测,最终获得联合任务总成绩第一名,依存句法分析总成绩第三名。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:248kb
    • 提供者:weixin_38747025
  1. 基于特征组合的中文语义角色标注

  2. 提出一种基于特征组合和支持向量机(support vector machine,简称SVM)的语义角色标注(semantic role labeling,简称SRL)方法.该方法以句法成分作为基本标注单元,首先从当前基于句法分析的语义角色标注系统中选出高效特征,构成基本特征集合.然后提出一种基于统计的特征组合方法.该方法能够根据正反例中组合特征的分布状况,以类间距离和类内距离之比作为统计量来衡量组合特征对分类所产生的效果,保留分类效果较好的组合特征.最后,在Chinese PropBank(CP
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:458kb
    • 提供者:weixin_38636577
  1. HanLP:中文分词词性标注命名实体识别依存句法分析语义依存分析新词发现用自动生成的摘要进行文本分类聚类拼音简繁转换自然语言处理-源码

  2. HanLP:汉语言处理 || || 面向生产环境的多语种自然语言处理工具包,基于PyTorch和TensorFlow 2.x双引擎,目标是普及落地最前沿的NLP技术。HanLP实现功能完善,性能高效,架构清晰,语料时新,可自定义的特点。 穿越世界上最大的多语言种语料库,HanLP2.1支持包括简繁中英日俄法德内部的104种语言上的10种联合任务:分词(粗分,细分2个标准,强制,合并,校正3种),词性标注(PKU,863,CTB,UD四套词性规范),命名实体识别(PKU,MSRA,OntoNot
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:757kb
    • 提供者:weixin_42134054
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