《《新婚出差与上司社长播放》剧情,年月穿越,恋爱 _手机...》剧情简介：为进一步相识公共点评的隐私政策记者在用户设置页面的二级页面里找到了隐私协议它需要点击一个协议及声明的折叠选项才华翻开翻开之后在手机上泛起的字也就只有半只蚂蚁巨细其中简直划定APP可以留存用户的浏览信息、位置信息、旅行妄想、常用旅馆、租车信息等经由授权公共点评还可以向合作伙伴和第三方获得这些信息也可以向第三方分享这些信息竹楼分为两层全是竹子结构竹子上还生长着青色的竹叶一颗颗露珠附着在竹叶上青翠欲滴《新婚出差与上司社长播放》剧情,年月穿越,恋爱 _手机...到了现在叶天已经是叶家的一个精神首脑虽然他经常不在叶家可是只要有叶天在一天叶家的人都充满了拼劲叶家的子弟也都充满蓬勃的生气入门科普：一文看懂NLP和中文分词算法（附代码举例）2018-11-22 21:30·机智的格子间生涯导读：在人类社会中语言饰演着主要的角色语言是人类区别于其他动物的基础标记没有语言人类的头脑无从谈起相同交流更是无源之水所谓自然乃是寓意自然进化形成是为了区分一些人造语言类似C++、Java等人为设计的语言NLP的目的是让盘算性能够处置惩罚、明确以及运用人类语言抵达人与盘算机之间的有用通讯作者：涂铭 刘祥 刘树春本文摘编自《Python自然语言处置惩罚实战：焦点手艺与算法》如需转载请联系腾博tengbo9885官网01 什么是NLP1. NLP的看法NLP（Natural Language Processing自然语言处置惩罚）是盘算机科学领域以及人工智能领域的一个主要的研究偏向它研究用盘算机来处置惩罚、明确以及运用人类语言（如中文、英文等）抵达人与盘算机之间举行有用通讯在一样平常情形下用户可能不熟悉机械语言以是自然语言处置惩罚手艺可以资助这样的用户使用自然语言和机械交流从建模的角度看为了利便盘算机处置惩罚自然语言可以被界说为一组规则或符号的荟萃我们组合荟萃中的符号来转达种种信息这些年NLP研究取得了长足的前进逐渐生长成为一门自力的学科从自然语言的角度出发NLP基本可以分为两个部分：自然语言处置惩罚以及自然语言天生演化为明确和天生文本的使命如图所示▲NLP的基天职类自然语言的明确是个综合的系统工程它又包括了许多细分学科有代表声音的音系学代表构词法的词态学,代表语句结构的句法学代标明确的语义句法学和语用学音系学：指代语言中发音的系统化组织词态学：研究单词组成以及相互之间的关系句法学：给定文本的哪部分是语法准确的语义学：给定文本的寄义是什么语用学：文本的目的是什么语言明确涉及语言、语境和种种语言形式的学科而自然语言天生（Natural Language GenerationNLG）恰恰相反从结构化数据中以读取的方法自动天生文本该历程主要包括三个阶段：文本妄想：完成结构化数据中的基础内容妄想语句妄想：从结构化数据中组合语句来表达信息流实现：爆发语法通顺的语句来表达文本2. NLP的研究使命NLP可以被应用于许多领域这里或许总结出以下几种通用的应用：机械翻译：盘算机具备将一种语言翻译成另一种语言的能力情绪剖析：盘算性能够判断用户谈论是否起劲智能问答：盘算性能够准确回覆输入的问题文摘天生：盘算性能够准确归纳、总结并爆发文本摘要文天职类：盘算性能够收罗种种文章举行主题剖析从而举行自动分类舆论剖析：盘算性能够判断现在舆论的导向知识图谱：知识点相互毗连而成的语义网络机械翻译是自然语言处置惩罚中最为人所熟知的场景海内外有许多较量成熟的机械翻译产品好比百度翻译、Google翻译等尚有提供支持语音输入的多国语言互译的产品情绪剖析在一些谈论网站较量有用好比某餐饮网站的谈论中会有很是多拔草的客人的评价若是一眼扫已往满眼都是又贵又难吃那谁还想去呢另外有些商家为了获取大宗的客户不吝雇佣水军灌水那就可以通过自然语言处置惩罚来做水军识别情绪剖析来剖析总体用户评价是起劲照旧消极智能问答在一些电商网站有很是现实的价值好比取代人工充当客服角色有许多基本并且重复的问题着实并不需要人工客服来解决通过智能问答系统可以筛选掉大宗重复的问题使得人工座席能更好地服务客户文摘天生使用盘算机自动地从原始文献中摘取文摘周全准确地反应某一文献的中心内容这个手艺可以资助人们节约大宗的时间本钱并且效率更高文天职类是机械对文本凭证一定的分类系统自动标注类别的历程举一个例子垃圾邮件是一种令人头痛的顽症困扰着很是多的互联网用户2002年Paul Graham提出使用贝叶斯推断来过滤垃圾邮件1000封垃圾邮件中可以过滤掉995封并且没有一个是误判另外这种过滤器还具有自我学习功效会凭证新收到的邮件一直调解也就是说收到的垃圾邮件越多相对应的判断垃圾邮件的准确率就越高舆论剖析可以资助剖析哪些话题是现在的热门剖析撒播路径以及生长趋势关于欠好的舆论导向可以举行有用的控制知识图谱（Knowledge Graph/Vault）又称科学知识图谱在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图是显示知识生长历程与结构关系的一系列州差别的图形用可视化手艺形貌知识资源及其载体挖掘、剖析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系知识图谱的一样平常体现形式如图所示▲知识图谱图示3. NLP相关知识的组成3.1 基本术语为了资助读者更好地学习NLP这里会逐一先容NLP领域的一些基础专业词汇（1）分词（segment）词是最小的能够自力运动的有意义的语言因素英文单词之间是以空格作为自然分界符的而汉语是以字为基本的誊写单位词语之间没有显着的区分标记因此中文词语剖析是中文分词的基础与要害中文和英文都保存分词的需求不过相较而言英文单词原来就有空格举行支解以是处置惩罚起来相对利便可是由于中文是没有脱离符的以是分词的问题就较量主要分词常用的手段是基于字典的最长串匹配听说可以解决85%的问题可是歧义分词很难举个例子美国会通过对台售武法案我们既可以切分为美国/会/通过对台售武法案又可以切分成美/国会/通过对台售武法案（2）词性标注（part-of-speech tagging）基于机械学习的要领里往往需要对词的词性举行标注词性一样平常是指动词、名词、形容词等标注的目的是表征词的一种隐藏状态隐藏状态组成的转移就组成了状态转移序列例如：我/r爱/v北京/ns天安门/ns其中ns代表名词v代表动词ns、v都是标注以此类推（3）命名实体识别（NERNamed Entity Recognition）命名实体是指从文本中识别具有特定类别的实体（通常是名词）例如人名、地名、机构名、专著名词等（4）句法剖析（syntax parsing）句法剖析往往是一种基于规则的专家系统虽然也不是说它不可用统计学的要领举行构建不过最初的时间照旧使用语言学专家的知识来构建的句法剖析的目的是剖析句子中各个因素的依赖关系以是往往最终天生的效果是一棵句法剖析树句法剖析可以解决古板词袋模子不思量上下文的问题好比小李是小杨的班长和小杨是小李的班长这两句话用词袋模子是完全相同的可是句法剖析可以剖析出其中的主从关系真正理清句子的关系（5）指代消解（anaphora resolution）中文中代词泛起的频率很高它的作用的是用来表征前文泛起过的人名、地名等例如清华大学坐落于北京这家大学是现在中国最好的大学之一在这句话中着实清华大学这个词泛起了两次这家大学指代的就是清华大学可是出于中文的习惯我们不会把清华大学再重复一遍（6）情绪识别（emotion recognition）所谓情绪识别实质上是分类问题经常被应用在舆情剖析等领域情绪一样平常可以分为两类即正面、负面也可以是三类在前面的基础上再加上中性种别一样平常来说在电商企业情绪识别可以剖析商品评价的优劣以此作为下一个环节的评判依据通�？梢曰诖蚀Ｗ�+分类器或者现在盛行的词向量模子+RNN经由测试发明后者比前者准确率略有提升（7）纠错（correction）自动纠错在搜索手艺以及输入法中使用得许多由于用户的输入蜕化的可能性较量大蜕化的场景也较量多以是我们需要一个纠错系统详细做法有许多可以基于N-Gram举行纠错也可以通过字典树、有限状态机等要领举行纠错（8）问答系统（QA system）这是一种类似机械人的人工智能系统较量著名的有：苹果Siri、IBM Watson、微软小冰等问答系统往往需要语音识别、合成自然语言明确、知识图谱等多项手艺的配合才会实现得较量好3.2 知识结构作为一门综合学科NLP是研究人与机械之间用自然语言举行有用通讯的理论和要领这需要许多跨学科的知识需要语言学、统计学、最优化理论、机械学习、深度学习以及自然语言处置惩罚相关理论模子知识做基础作为一门杂学NLP可谓是包括万象系统化与特殊化并存这里简朴枚举其知识系统知识结构结构图如图所示▲知识结构图示自然语言的学习需要有以下几个前置知识系统：现在主流的自然语言处置惩罚手艺使用python来编写统计学以及线性代数入门02 中文分词手艺1. 中文分词简介词这个看法一直是汉语语言学界纠缠不清而又绕不开的问题词是什么（词的笼统界说）和什么是词（词的详细界定）这两个基本问题迄今为止也未能有一个权威、明确的表述更无法拿出令公共认同的词表来主要难点在于汉语结构与印欧系统语种差别甚大对词的组成界线方面很难举行界定好比在英语中单词自己就是词的表达一篇英文文章就是单词加脱离符（空格）来体现的而在汉语中词以字为基本单位的可是一篇文章的语义表达却仍然是以词来划分的因此在处置惩罚中文文本时需要举行分词处置惩罚将句子转化为词的体现这个切词处置惩罚历程就是中文分词它通过盘算机自动识别出句子的词在词间加入界线标记符脱离出各个词汇整个历程看似简朴然而实践起来却很重大主要的难题在于分词歧义以NLP分词的经典语句举例完婚的僧人未完婚的应该分词为完婚/的/和/尚未/完婚/的照旧完婚/的/僧人/未/完婚/的这个由人来判断都是问题机械就更难处置惩罚了别的像未登录词、分词粒度粗细等都是影响分词效果的主要因素自中文自动分词被提出以来历经快要30年的探索提出了许多要领可主要归纳为规则分词统计分词和混淆分词（规则+统计）这三个主要门户规则分词是最早兴起的要领主要是通过人工设立词库凭证一定方法举行匹配切分着实现简朴高效但对新词很难举行处置惩罚随后统计机械学习手艺的兴起应用于分词使命上后就有了统计分词能够较好应对新词发明等特殊场景然而实践中纯粹的统计分词也有缺陷那就是太过于依赖语料的质量因此实践中多是接纳这两种要领的团结即混淆分词下面将详细先容这些要领的代表性算法2. 规则分词基于规则的分词是一种机械分词要领主要是通过维护辞书在切分语句时将语句的每个字符串与词表中的词举行逐一匹配找到则切分不然不予切分凭证匹配切分的方法主要有正向最大匹配法、逆向最大匹配法以及双向最大匹配法三种要领2.1 正向最大匹配法正向最大匹配（Maximum Match MethodMM法）的基本头脑为：假定分词辞书中的最长词有i个汉字字符则用被处置惩罚文档的目今字串中的前i个字作为匹配字段查找字典若字典中保存这样的一个i字词则匹配乐成匹配字段被作为一个词切分出来若是辞书中找不到这样的一个i字词则匹配失败将匹配字段中的最后一个字去掉对剩下的字串重新举行匹配处置惩罚云云举行下去直到匹配乐成即切分出一个词或剩余字串的长度为零为止这样就完成了一轮匹配然后取下一个i字字串举行匹配处置惩罚直到文档被扫描完为止其算法形貌如下：从左向右取待切分汉语句的m个字符作为匹配字段m为机械辞书中最长词条的字符数查找机械辞书并举行匹配若匹配乐成则将这个匹配字段作为一个词切分出来若匹配不乐成则将这个匹配字段的最后一个字去掉剩下的字符串作为新的匹配字段举行再次匹配重复以上历程直到切分出所有词为止好比我们现在有个辞书最长词的长度为5辞书中保存南京市长和长江大桥两个词现接纳正向最大匹配对句子南京市长江大桥举行分词那么首先从句子中取出前五个字南京市长江发明辞书中没有该词于是缩小长度取前4个字南京市长辞书中保存该词于是该词被确认切分再将剩下的江大桥凭证同样方法切分获得江大桥最终分为南京市长江大桥3个词显然这种效果还不是我们想要的2.2 逆向最大匹配法逆向最大匹配（Reverse Maximum Match MethodRMM法）的基来源理与MM法相同差别的是分词切分的偏向与MM法相反逆向最大匹配法从被处置惩罚文档的最后最先匹配扫描每次取最最后的i个字符（i为辞书中最长词数）作为匹配字段若匹配失败则去掉匹配字段最前面的一个字继续匹配响应地它使用的分词辞书是逆序辞书其中的每个词条都将按逆序方法存放在现实处置惩罚时先将文档举行倒排处置惩罚天生逆序文档然后凭证逆序辞书对逆序文档用正向最大匹配法处置惩罚即可由于汉语中偏正结构较多若从后向前匹配可以适当提高准确度以是逆向最大匹配法比正向最大匹配法的误差要小统计效果批注纯粹使用正向最大匹配的过失率为1/169纯粹使用逆向最大匹配的过失率为1/245好比之前的南京市长江大桥凭证逆向最大匹配最终获得南京市长江大桥虽然云云切分并不代表完全准确可能有个叫江大桥的南京市长也说未必2.3 双向最大匹配法双向最大匹配法（Bi-directction Matching method）是将正向最大匹配法获得的分词效果和逆向最大匹配法获得的效果举行较量然后凭证最大匹配原则选取词数切分最少的作为效果据SunM.S.和Benjamin K.T.（1995）的研究批注中文中90.0%左右的句子正向最大匹配法和逆向最大匹配法完全重合且准确只有或许9.0%的句子两种切分要领获得的效果纷歧样但其中必有一个是准确的（歧义检测乐成）只有不到1.0%的句子使用正向最大匹配法和逆向最大匹配法的切分虽重合却是错的或者正向最大匹配法和逆向最大匹配法切分差别但两个都差池（歧义检测失败）这正是双向最大匹配法在适用中文信息处置惩罚系统中得以普遍使用的缘故原由前面举例的南京市长江大桥接纳该要领中心爆发南京市/长江/大桥和南京市/长江大桥两种效果最终选取词数较少的南京市/长江大桥这一效果下面是一段实现逆向最大匹配的代码#逆向最大匹配class IMM(object): def __init__(self, dic_path): self.dictionary = set() self.maximum = 0 #读取辞书 with open(dic_path, 'r', encoding='utf8') as f: for line in f: line = line.strip() if not line: continue self.dictionary.add(line) self.maximum = len(line) def cut(self, text): result = [] index = len(text) while index > 0: word = None for size in range(self.maximum, 0, -1): if index - size < 0: continue piece = text[(index - size):index] if piece in self.dictionary: word = piece result.append(word) index -= size break if word is None: index -= 1 return result[::-1]def main(): text = "南京市长江大桥" tokenizer = IMM('./data/imm_dic.utf8') print(tokenizer.cut(text))运行main函数效果为：['南京市', '长江大桥']基于规则的分词一样平常都较为简朴高效可是辞书的维护是一个很重大的工程在网络蓬勃的今天网络新词层出不穷很难通过辞书笼罩到所有词3. 统计分词随着大规模语料库的建设统计机械学习要领的研究和生长基于统计的中文分词算法徐徐成为主流其主要头脑是把每个词看做是由词的最小单位的各个字组成的若是相连的字在差别的文本中泛起的次数越多就证实这相连的字很可能就是一个词因此我们就可以使用字与字相邻泛起的频率来反应成词的可靠度统计语料中相邻共现的各个字的组合的频度当组合频度高于某一个临界值时我们便可以为此字组可能会组成一个词语基于统计的分词一样平常要做如下两步操作：建设统计语言模子对句子举行单词划分然后对划分效果举行概率盘算获得概率最大的分词方法这里就用到了统计学习算法如隐含马尔可夫（HMM）、条件随机� 。–RF）等限于篇幅本文只对统计分词相关手艺做简要先容更多详细内容请参考《Python自然语言处置惩罚实战：焦点手艺与算法》一书第3章第3.3节4. 混淆分词事实上现在不管是基于规则的算法、照旧基于HMM、CRF或者deep learning等的要领其分词效果在详细使命中着实差别并没有那么显着在现实工程应用中多是基于一种分词算法然后用其他分词算法加以辅助最常用的方法就是先基于辞书的方法举行分词然后再用统计分词要领举行辅助云云能在包管辞书分词准确率的基础上对未登录词和歧义词有较好的识别关于作者：涂铭阿里巴巴数据架构师对大数据、自然语言处置惩罚、Python、Java相关手艺有深入的研究积累了富厚的实践履历刘祥百炼智能自然语言处置惩罚专家主要研究知识图谱、NLG等前沿手艺加入机械自动写作产品的研发与设计刘树春七牛云高级算法专家七牛AI实验室NLP&OCR偏向认真人主要认真七牛NLP以及OCR相关项目的研究与落地本文摘编自《Python自然语言处置惩罚实战：焦点手艺与算法》经出书方授权宣布延伸阅读《Python自然语言处置惩罚实战》推荐语：阿里巴巴、前明略数据和七牛云的高级专家和科学家撰写零基础掌握NLP的焦点手艺、要领论和经典算法相识更多
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林朝英神色有些不自然淡淡道我没事只不过暂时用不得内力罢了可是不管真相怎样在这样一起严重的交通事故中若是我们只把责任推到司机身上是远远不敷的
由于绝对的清静那就没有了竞争没有了竞争就没有了生长回望刀郎的音乐之路从默默无闻到全球瞩目他用自己的歌声和行动诠释了什么是真正的音乐人在这个快节奏、高压力的时代里刀郎的音乐犹如一股清泉滋润着我们的心田让我们重新找回了对音乐的热爱和敬畏
2025-09-20 17:32:13
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