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如何编译运行HanLP自然语言处理包
如何编译运行HanLP自然语言处理包
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如何在linux服务器上使用hanlp
关于如何在linux服务器上使用hanlp也有分享过一篇，但分享的内容与湘笑的这篇还是不同的。此处分享一下湘笑的这篇hanlp在linux服务器上使用的文章，供新手朋友学习之用。
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NLP接下来黄金十年-----周明等谈值得关注的NLP技术
https://www.leiphone.com/toutiao/gRnFvGmbOE0xkjti.html作者：微软亚洲研究院周明、段楠、韦福如、刘树杰、张冬冬，未经雷锋网授权，拒绝转载。编者按：自1998年成立以来，微软亚洲研究院一直致力于推动计算机科学领域的前沿技术发展。在建院20周年之际，我们特别邀请微软亚洲研究院不同领域的专家共同撰写“预见未来”系列文章，以各自领域的前瞻视角，从机器学习
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hanlp提取文本关键词的使用方法记录
如何在一段文本之中提取出相应的关键词呢？ 之前有想过用机器学习的方法来进行词法分析，但是在项目中测试时正确率不够。于是这时候便有了 HanLP-汉语言处理包 来进行提取关键词的想法。
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开源自然语言处理工具包hanlp中CRF分词实现详解
CRF是序列标注场景中常用的模型，比HMM能利用更多的特征，比MEMM更能抵抗标记偏置的问题。
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hanlp和jieba等六大中文分工具的测试对比
本篇文章测试的哈工大LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和jieba、FoolNLTK、HanLP这六大中文分词工具是由 水...琥珀 完成的。相关测试的文章之前也看到过一些，但本篇阐述的可以说是比较详细的了。这里就分享一下给各位朋友！
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pyhanlp文本分类与情感分析
本文语料库特指文本分类语料库，对应IDataSet接口。而文本分类语料库包含两个概念：文档和类目。一个文档只属于一个类目，一个类目可能含有多个文档。比如搜狗文本分类语料库迷你版.zip，下载前请先阅读搜狗实验室数据使用许可协议。
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自然语言处理工具hanlp关键词提取图解TextRank算法
TextRank是在Google的PageRank算法启发下，针对文本里的句子设计的权重算法，目标是自动摘要。它利用投票的原理，让每一个单词给它的邻居（术语称窗口）投赞成票，票的权重取决于自己的票数。这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论，PageRank采用矩阵迭代收敛的方式解决了这个悖论。本博文通过hanlp关键词提取的一个Demo，并通过图解的方式来讲解TextRank的算法。
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搞定NLP领域的“变形金刚”！手把手教你用BERT进行多标签文本分类
过去的一年，深度神经网络的应用开启了自然语言处理的新时代。预训练模型在研究领域的应用已经令许多NLP项目的最新成果产生了巨大的飞跃，例如文本分类，自然语言推理和问答。
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NLP新秀：BERT的优雅解读
为2018年自然语言处理领域的新秀，BERT做到了过去几年NLP重大进展的集大成，一出场就技惊四座碾压竞争对手，刷新了11项NLP测试的最高纪录，甚至超越了人类的表现，相信会是未来NLP研究和工业应用最主流的语言模型之一。本文尝试由浅入深，为各位看客带来优雅的BERT解读。
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Hanlp分词之CRF中文词法分析详解
CRF的效果比感知机稍好一些，然而训练速度较慢，也不支持在线学习。 默认模型训练自OpenCorpus/pku98/199801.txt，随hanlp 1.6.2以上版本发布。 语料格式等与感知机词法分析器相同，请先阅读《感知机词法分析器》。
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NLP自然语言处理中的hanlp分词实例
本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用，文章内容分享自 gladosAI 的博客，本篇文章中提出了一个问题，hanlp分词影响了实验判断结果。为何会如此，不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章。
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Pyhanlp自然语言处理中的新词识别
本“新词发现”模块基于信息熵和互信息两种算法，可以在无语料的情况下提取一段长文本中的词语，并支持过滤掉系统中已存在的“旧词”，得到新词列表。
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中文自然语言处理工具HanLP源码包的下载使用记录
这篇文章主要分享的是hanlp自然语言处理源码的下载，数据集的下载，以及将让源代码中的demo能够跑通。Hanlp安装包的下载以及安装其实之前就已经有过分享了。本篇文章主要还是备忘之用，同时算是给新手朋友的一些参考吧！
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中文自然语言处理工具hanlp隐马角色标注详解
本文旨在介绍如何利用HanLP训练分词模型，包括语料格式、语料预处理、训练接口、输出格式等。 目前HanLP内置的训练接口是针对一阶HMM-NGram设计的，另外附带了通用的语料加载工具，可以通过少量代码导出供其他训练工具使用的特定格式（如CRF++）。
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自然语言处理工具python调用hanlp中文实体识别
Hanlp作为一款重要的中文分词工具，在GitHub的用户量已经非常之高，应该可以看得出来大家对于hanlp这款分词工具还是很认可的。本篇继续分享一篇关于hanlp的使用实例即Python调用hanlp进行中文实体识别。
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学界 | 和清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室一起读机器翻译论文
https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/86777053 在生产和经济高度全球化的今天，机器翻译（Machine Translation）是人类面对外语时最渴望拥有的工具，也是神经网络带来最大变革的人工智能问题之一。从最早的基于规则的机器翻译，到基于概率的机器翻译，再到现在的基于神经网络的机器翻译，机器学习和语言学的研究人员们一起
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自然语言处理工具hanlp自定义词汇添加图解
自然语言处理工具hanlp自定义词汇添加图解
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在Hanlp词典手动添加未登录词的方式介绍
在使用Hanlp词典进行分词的时候，会出现分词不准的情况，原因是内置词典中并没有收录当前这个词，也就是我们所说的未登录词，只要把这个词加入到内置词典中就可以解决类似问题，如何操作呢，
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如何使用Hanlp加载大字典
阅读了Hanlp的部分源码，也请教了原作者一部分问题，就打算从源码入手。初步想法大概是将原始字典 split 成多份，然后分别将多份的小字典 训练成 多个小的.bin 文件，再完整的加载到内存中，基于的原则则是：加载两个10M的字典的消耗比一个20M的要小。 然后又优化了一部分，现在加载一个大概1G的字典，占内存约3g+ ，已经可以使用了。
