深度学习存在多个领域，NLP作为深度学习领域的一个主要分支...如词向量模型、bert、transformer模型。。。以及openai的利器GPT历代模型。通过该知识图谱能够对NLP有一个整体印象，从意识上快速入门NLP，便于后续学习。
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自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于研究计算机如何理解和处理自然语言。NLP技术的关键包括文本分析、语言模型和词向量等。通过这些技术手段，NLP可以实现诸如情感分析、实体识别、语言生成...
中文医学NLP公开资源整理：术语集/语料库/词向量/预训练模型/知识图谱/命名实体识别/QA/信息抽取/模型/论文/etc
1. 引言 最早接触知识图谱是在一篇分析人工智能的文章，文章提出一个很有意思的观点：“在感知层面，人工智能进步很大，在更高级的认知层面，我们现在了解的仍然很少。” 我对这句话的粗浅理解是，人工智能在学习...
知识图谱(Knowledge Graph, KG)和自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是两个不同的研究领域，但它们之间存在紧密的联系。知识图谱主要关注实体、关系和属性之间的结构化知识，而自然语言处理则关注人类...
新性提出了产业链知识本体，基于领域语言模型， 实现知识分类、抽取、融合等知识图谱构建模型和 流程，能够有效解决金融领域复杂文本的处理，成 功地构建了产业链知识图谱。针对投融资、证券监 管和产业规划等重要...
一、文本处理流程 文本清洗：html标签与转义字符、多余空格、根据需要清除邮箱、账号、网址、手机号、作者信息等信息 预处理：去除停用词、加载自定义词库（实体词库、垂直领域词库）、分词 特征提取：...
自动问答是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务，在回答用户问题时，首先要正确理解用户所提出的问题，抽取其中关键的信息，在已有的语料库或者知识库中进行检索、匹配，将获取的答案反馈...
知识图谱表示学习(四) RotatE：基于复数空间关系旋转的知识图谱嵌入 一、简介 大多数的知识图谱都是不完整的，因此预测知识图谱中的缺失链接成为一个重要的基础问题。目前，许多的研究都尝试将实体和关系嵌入低维...
本文设计了融合知识的序列标注模型，一方面探索了多种方法从医疗领域词典提取领域知识，并且引入预训练语言模型BERT作为通用知识，然后将领域知识和通用知识以向量拼接的方式融入到模型中；另一方面，引入了CNN来...
自然语言处理（NLP）概论
标签： 自然语言处理
自然语言处理概论
# 加载投诉信息（假设complaints是一个包含投诉文本的列表）# 分句和分词# 去除停用词对处理后的文本数据进行词频统计，以识别出最常见的词汇和短语。# 合并所有文本# 统计词频利用spaCy等工具进行自然语义理解，...
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