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  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:19456
    • 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:1048576
    • 提供者:f412509780
  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:548864
    • 提供者:weixin_38685538
  1. 语义角色标注研究综述

  2. 语义角色标注研究综述,祝娜,王效岳,在情报分析过程中,科研工作者无法在语义层面实现对信息快速自动的查询、抽取以及理解;语义角色标注(SRL)技术的出现提高了信息
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-28
    • 文件大小:388096
    • 提供者:weixin_38595606
  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:480256
    • 提供者:weixin_38703787
  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:70656
    • 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:478208
    • 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:478208
    • 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

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38686267
  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:770048
    • 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:530432
    • 提供者:weixin_38728360
  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:823296
    • 提供者:weixin_38688380
  1. 基于两种句法分析的语义角色标注比较研究

  2. 首先介绍了短语结构句法树和依存树,比较了两者的差别。然后通过构建基于短语结构句法分析和基于依存句法分析的两个不同的语义角色标注系统,在实验数据的基础上,重点分析短语结构句法分析和依存句法分析的差别以及两者对语义角色标注的影响。实验结果表明,基于依存句法分析的语义角色标注系统的性能略好于基于短语结构句法分析的语义角色标注系统。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:244736
    • 提供者:weixin_38543293
  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:287744
    • 提供者:weixin_38559727
  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:468992
    • 提供者:weixin_38636577
  1. 基于语义角色标注的专利主题提取研究

  2. 主题自动提取对于专利文献的信息挖掘具有重要的意义。引入语义角色标注信息来辅助自动 提取专利文献主题,区别于已有的专利文本分析平台所采用的人工标注或模板方式。为了改善专利文献的语 义角色标注,首先描述将专利文献长句自动拆分成简化句的方法;其次,对简化句进行语义角色标注;最后,综 合利用简化句语义信息以及自建带语义框架的常用词表,对专利文献进行主题信息抽取,获得必要信息,从而 证实本研究的实用价值。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38628953
  1. 基于依存关系的中文名词性谓词语义角色标注研究

  2. 语义角色标注是自然语言处理的一个重要研究内容,性能对机器翻译等研究有重大影响。实现了一个基于依存关系的中文名词性谓词语义角色标注平台,并对名词性谓词进行识别,使用最大熵分类模型在Chinese NomBank的转换语料上进行系统实验,对各种词法特征、结构特征及其组合进行了测试,标准语料上F1值达到78.09,基于自动句法树的语料上的F1值达到67.42。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:657408
    • 提供者:weixin_38591615
  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:775168
    • 提供者:weixin_42134054
  1. 基于集成学习的英文语义识别方法研究与实现

  2. 针对英文语义自动化识别的需求,文中对英文的语义角色标注方法进行了研究,通过引入集成学习算法,实现了英文语句中施事、受事、来源、目的等论元标签的识别。文中的集成学习算法使用Adaboost作为集成策略,集成学习中使用的学习器为回归树,其内部结构为二叉树,训练收敛速度快,具有良好的分类效率。为了验证算法的性能,在开放数据集ENTBv-1上进行了算法的性能测试。结果表明,算法对文中定义的不同英文组块具有不同的识别效率,其中对DNP、DP、PP、QP等的识别效果较为理想,准确率、召回率与F值均在95 %
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-12
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38509082
  1. 基于语义角色标注的专利主题提取研究

  2. 主题自动提取对于专利文献的信息挖掘具有重要的意义。引入语义角色标注信息来辅助自动 提取专利文献主题,区别于已有的专利文本分析平台所采用的人工标注或模板方式。为了改善专利文献的语 义角色标注,首先描述将专利文献长句自动拆分成简化句的方法;其次,对简化句进行语义角色标注;最后,综 合利用简化句语义信息以及自建带语义框架的常用词表,对专利文献进行主题信息抽取,获得必要信息,从而 证实本研究的实用价值。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-30
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38650629
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