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自然语言处理hanlp的入门基础
此文整理的基础是建立在hanlp较早版本的基础上的,虽然hanlp的最新1.7版本已经发布,但对于入门来说差别不大!分享一篇比较早的“旧文”给需要的朋友! 安装HanLP HanLP将数据与程序分离,给予用户自定义的自由。 HanLP由三部分组成:HanLP = .jar + data + .properties ,请前往 项目主页 下载这三个部分。 1、下载jar 放入classpath并添加依赖。 2、下载数据集 HanLP 中的数据分为 词典 和 模型 ,其中 词典 是词法分析必需的, 模型 是句法分析必需的,data目录结构如下: data │ ├─dictionary └─model 用户可以自行增删替换,如果不需要句法分析功能的话,随时可以删除model文件夹。 可选数据集 3、配置文件 示例配置文件: #本配置文件中的路径的根目录,根目录+其他路径=绝对路径 #Windows用户请注意,路径分隔符统一使用/ root=E:/JavaProjects/HanLP/ #核心词典路径 CoreDictionaryPath=data/dictionary/CoreNatureD...
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NLP度量指标BELU真的完美么?
刚接触自然语言处理的朋友通常会问我:当系统的输出是文本,而非对输入文本进行某种分类,如何对该系统进行评估。当模型的输入是文本信息,输出也是文本信息时,我们称之为序列到序列问题,也可称为字符串转换问题。 序列到序列建模是解决NLP中较难任务的核心,它包括:1、 自动文摘(Text Summarization);2、 文本简化(Text simplification);3、 问答(Question answering);4、 聊天机器人(Chatbots);5、 机器翻译(Machine translation); 理解序列到序列建模问题相对容易,如何对其进行评价才是难点。 对于刚入门NLP的人来说,选取衡量标准较为困难。目前最流行的评价指标之一BLEU虽然常用,但也存在较大的缺陷。 本文将介绍BELU的工作原理
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