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NLTK 是不是机器学习必备库让我们来探讨一下!

什么是NLTK？自然语言工具包（NaturalLanguageToolkit，简称NLTK）是一个Python库，用于处理和分析自然语言数据。NLTK包含了各种工具，包括文本处理、词性标注、分词、语法分析、语义分析、情感分析等，可以帮助我们更好地理解和分析自然语言数据。...

NLP自然语言处理入门-- 文本预处理Pre-processing

引言自然语言处理NLP（naturelanguageprocessing），顾名思义，就是使用计算机对语言文字进行处理的相关技术以及应用。在对文本做数据分析时，我们一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文就对中、英文文本挖掘的常用的NLP的文本预处技术做一个总结。...

NLP的文本分析与特征工程

摘要在本文中，我将使用NLP和Python解释如何为机器学习模型分析文本数据和提取特征。自然语言处理（NLP）是人工智能的一个研究领域，它研究计算机与人类语言之间的相互作用，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。...

NLP中的文本分析和特征工程

语言检测，文本清理，长度测量，情绪分析，命名实体识别，n字频率，词向量，主题建模前言在本文中，我将使用NLP和Python解释如何分析文本数据并为机器学习模型提取特征。...

NLP 进行文本摘要的三种策略代码实现和对比TextRank Seq2Seq BART

本文将使用Python实现和对比解释NLP中的3种不同文本摘要策略：老式的TextRank（使用gensim）、著名的Seq2Seq（使基于tensorflow）和最前沿的BART（使用Transformers）。...

Kaggle Grandmaster 的 NLP 方法

雷锋网AI开发者按，相信很多数据科学从业者都会去参加kaggle竞赛，提高自己的能力。在KaggleCompetitions排行榜中，有一个头衔是众多用户都十分向往的，那就是「KaggleGrandmaster」，指的是排名0.1‰的顶级高手。数据科学新手DeanSublet...

5分钟NLP快速实现NER的3个预训练库总结

在文本自动理解的NLP任务中，命名实体识别(NER)是首要的任务。NER模型的作用是识别文本语料库中的命名实体例如人名、组织、位置、语言等。NER模型可以用来理解一个文本句子/短语的意思。它可以识别文本中可能代表who、what和whom的单词，以及文本数据所指的其他主要实体。在本文中，我们将介绍对...

2020年文档相似性算法初学者教程

如果你想知道2020年文档相似性任务的最佳算法，你来对了地方。在33914篇《纽约时报》文章中，我测试了5种常见的文档相似性算法。从传统的统计方法到现代的深度学习方法。每个实现少于50行代码。所有使用的模型都来自互联网。因此，你可以在没有数据科学知识的情况下，开箱即用，并且得到类似的结果。...