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HanLP自然语言处理包初步安装与使用

HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是促进自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 HanLP能提供以下功能:关键词提取、短语提取、繁体转简体、简体转繁体、分词、词性标注、拼音转换、自动摘要、命名实体识别(地名、机构名等)、文本推荐等功能,详细请参见以下链接:http://www.hankcs.com/nlp/hanlp.html HanLP下载地址:https://github.com/hankcs/HanLP/releases,HanLP项目主页:https://github.com/hankcs/HanLP 1、HanLP安装 hanlp是由jar包、properties文件和data数据模型组成,因此,在安装时,这三种文件都应该有。可以通过建立java工程即可运行。 hanlp.properties文件中描述了不同词典的相对路径以及root根目录,因此,可以在此文件中修改其路径。 hanlp-1.3.4.jar包中包含了各种算法及提取方法的api,大部分方法都是静态的,可以通过HanLP直接进行...

深度 | 从各种注意力机制窥探深度学习在NLP中的神威

zenRRan: 希望这篇文章能帮助你了解各种注意力机制!从此不再迷茫!好啦,进入正题吧! 随着层级表征的兴起,自然语言处理在很多方面都应用了深度神经网络。它们可以实现语言建模、情感分析、机器翻译、语义解析等非常多的任务,这些序列建模任务可以使用循环神经网络、卷积神经网络甚至近来比较流行的 Transformer。机器之心也介绍过基于循环与卷积的序列建模方法,而近日一篇综述文章进一步介绍了 NLP 中各种深度技术。由于很多基础知识读者可能已经比较熟悉了,因此本文只重点介绍该综述文章讨论的注意力机制。 综述文章地址:https://arxiv.org/abs/1808.09772 作者 Antoine Tixier 表示整篇综述笔记也是他学习过程的一部分,所以这一文章还会在 arXiv 上继续更新。为了完成整篇文章,作者主要借鉴了各种卷积神经网络的原论文、斯坦福 CS231n 课程笔记、 Zhang 和 Wallace 关于在 NLP 中运用 CNN 的实战指南、基于 CNN 的文本分类论文等,这些构建了该综述文章卷积神经网络部分的主体内容。 对于循环神经网络,作者参考了 Denny B...

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