句子

安装nltk.参考:http://www.cnblogs.com/kylinsblog/p/7755843.html NLTK是Python很强大的第三方库，可以很方便的完成很多自然语言处理（NLP）的任务，包括分词、词性标注、命名实体识别（NER）及句法分析。 下面介绍如何利用NLTK快速完成NLP基本任务 一、NLTK进行分词 用到的函数： nltk.sent_tokenize(text) #对文本按照句子进行分割 nltk.word_tokenize(sent) #对句子进行分词 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- print('nlp2 test') import nltk text = 'PathonTip.com is a very good website. We can learn a lot from it.' #将文本拆分成句子列表 sens = nltk.sent_tokenize(text) print(sens) #将句子进行分词,nltk的分词是句子级的,因此要先分句,再逐句分词,否则效果会很差. words = [] for sent in sens: words.append(nltk.word_tokenize(sent)) print(words) 执行结果: 二、NLTK进行词性标注 用到的函数：

一、逻辑 逻辑是一种可以从中找出结论的形式化语言。 句法（规则）用语言定义句子。 语义定义句子的含义。定义一个句子的真假性。 二、蕴含 即一个事情逻辑上是另一个事情的必然结果:KB ╞ α 知识库KB蕴含句子α，当且仅当α在所有KB为真的世界里均为真。 蕴含是基于语法的句子关系。 三、命题逻辑 命题逻辑是最简单的逻辑——只能表明基础的思想 命题符号P1，P2等都是句子，则： 如果S1是句子，那么 !S也是句子（否定） 如果S1和S2都是句子，那么 S1 ^ S2也是句子（合取） 如果S1和S2都是句子，那么 S1 V S2也是句子（析取） 如果S1和S2都是句子，那么 S1 -> S2也是句子（蕴含） 如果S1和S2都是句子，那么 S1 <-> S2也是句子（双向蕴含） 命题逻辑语义 对每个命题符号的模型均有真/假两种可能的取值，对与P1,2 , P2,2 , P3,1三个命题，可以通过枚举的形式自动地给出8个模型. 逻辑的永真性和可满足性 一个句子在某些模型中为真，则它是可满足的。 e.g., A V B, C 一个句子没有模型为真，则它是不可满足的。 e.g., A ^ !A 四、归结 合取范式一些析取式的合取式。 • 对与命题逻辑来说归结法是可靠的，也是完备的。 转换规则 五、有效的命题推理 两个有效的命题推理算法家族： 完备的回溯搜索算法 戴维斯-普特南算法DPLL

语义分析（或者叫意义生成）是 NLP 中的任务之一。它被定义为确定字符或单词序列 意义的过程，其可用于执行语义消歧任务。 本章将包含以下主题： • NER。 • 使用 HMM 的 NER 系统。 • 使用机器学习工具包训练 NER。 • 使用词性标注执行 NER。 • 使用 Wordnet 生成同义词集 id。 • 使用 Wordnet 进行词义消歧。 NLP 指的是在自然语言上执行计算。语义分析是处理自然语言时需要执行的步骤之一。 在分析一个给定的句子时，如果已经构建了句子的句法结构，那么这个句子的语义分析就算完成了。语义解释指的是将意义分配给句子，上下文解释指的是将逻辑形式分配给知识 表示。语义分析的原语或基本单位被称为意义或语义（meaning 或 sense）。ELIZA 是处理语义的工具之一，是由 Joseph Weizenbaum 在六十年代开发出来的，它使用替换和模式匹配技术来分析句子并且为给定的输入提供输出。MARGIE 是由 Robert Schank 在七十年代开 发出来的，它可以使用 11 种原语来表示所有的英语动词。MARGIE 可以解释一个句子的语义并借助原语来表示其语义。MARGIE 之后进一步让位于脚本的概念，脚本应用机制（Script Applier Mechanism，SAM）就是基于 MARGIE 开发出来的，它可以翻译来自不同语言的句子

Hierarchical Attention Based Semi-supervised Network Representation Learning 1. 任务 给定：节点信息网络 目标：为每个节点生成一个低维向量 基于半监督的分层关注网络嵌入方法 2. 创新点： 以半监督的方式结合外部信息 1. 提出SHANE 模型，集成节点结构，文本和标签信息，并以半监督的方式学习网络嵌入 2. 使用分层注意网络学习节点的文本特征， 两层双向GRU 提取单词和句子的潜在特征 3. 背景 1. 现有方法通常基于单词获取节点的文本特征矩阵，忽略分层结构（单词、句子） 2. 不同单词和句子包含不同数量信息，如何评估节点内容的差异性 3. 标签，也是重要的监督信息 4. 网络中存在大量未标记节点，如何合理利用 4. 模型 整合节点的结构，文本和标签信息 基于文本的表示学习 使用分层注意机制 4.1. 问题定义 G = (V, E, T, L） （ V： 节点集 E： 边集合 T： 节点的文本信息 L： 标签节点信息 ） 节点u 的文本信息Du = （Su1, Su2,...,Suq) 句子信息 Sui = （Wui..) 给定信息网络，目标：为每个节点u 整合其结构和文本信息 学习一个低维向量 u， 4.2. 基于文本的表示 分层学习可获取不同粒度的文本信息 词嵌入：捕获词汇特征 句子嵌入：

什么是语言模型 语言模型旨在为语句的联合概率函数建模，是用来计算一个句子概率的模型，对有意义的句子赋予大概率，对没有意义的句子赋予小概率，也就是用来判断一句话是否是人话的概念。这样的模型可以用于NLP中的很多任务，如机器翻译、语音识别、信息检索、词性标注以及手写识别等。语言模型考虑两个方面的子任务（以“How long is a football game?”为例）： 句子中的词序：“How long game is a football?” 句子中的词义：“How long is a football bame?” 语音识别 举例： “厨房里的食油用完了”和“厨房里的石油用完了” 文本翻译 举例： “you go first”：“你走先”和“你先走” 给定一个句子的词语序列： 如果假设句子中的每个词都相互独立，则整体的句子概率为： 然而，句子中的每一个词的含义均与前面的词紧密相关，所以实际的语言模型概率可以通过条件概率计算为： 求解上式中的条件概率： 这样就存在两个 问题 ： 参数空间太大 ：条件概率 P ( W k ∣ W 1 , W 2 , . . . , W k − 1 ) P(W_{k}|W_{1},W_{2},...,W_{k-1}) P ( W k ​ ∣ W 1 ​ , W 2 ​ , . . . , W k − 1 ​ ) 的可能性太多，计算开销巨大

《怎样阅读一本书》 阅读的层次 分析阅读 建立书的架构 规则1：你一定要知道在读哪一类的书？ 规则2：使用单一的句子或者最多几句话来叙述整本书的内容 规则3：按照顺序和关系，列出全书最重要的部分。将全书的纲要部分列出来之后，再对各个部分的纲要也一一列出（最好指出那部分主要与次要） 规则4：找出作者在问的问题，或作者想要解决的问题。 规则5：抓住重要的单字，并且该词在作者使用下的具体含义，在此达成一致。 单字与词义：读者和作者使用同一个单词，且取同一个意思 找出关键字：由于作者和读者有着不同的时空背景，有些普通词在阅读上也会造成困扰。（关键字标准视读者的水平而定，这也从侧面体现了基础的重要性，有了一定的基础能力，才能快速完成或者跳过关键字的解读。直接去解读作者的论述意图，提高阅读的效率。） 专门用字（术语）及特殊词汇：作者强调或者该领域已经达成共识的定义（定理）。（作为读者应该将注意文字，找到自己理解困难的地方，标出，并且查阅资料进行理解） 规则6：把一本书中最重要的句子圈出来，找到其中的主旨。 规则7：从相关的文句的关联中，设法架构出一本书的基本论述。 规则8：找出作者的解答和未解答的问题。 规则9：在“同意”，“不同意”或暂缓评论前，一定能肯定地说“我了解” 规则10：当不同意作者的观点时，要理性地表达自己的意见，不要无理辩驳或争论。如果知道或怀疑自己是错的

各位大佬！求程序！ 从键盘读入一行英文句子（各个单词之间用空格隔开，句子之间可以用逗号隔开，例如，I am a teacher,you are a student），统计该英文句子里面有多少个单词，并将每一个单词开头字母变为大写，然后将统计结果，以及单词开头大写的英文句子输入到屏幕上。(注意，可以有若干个连续的空格隔开单词，也可能开头有空格，要考虑完全) 来源： CSDN 作者： Mr,Human 链接： https://blog.csdn.net/qq_45804174/article/details/103754427

语言模型定义 语言模型是用来计算一个句子的概率的模型，也就是判断一句话是否合理的概率 N-gram模型 是一种基于统计的语言模型 基于统计概率，计算一个句子的概率大小概率的公式为： 当概率值越大，则说明句子越合理，概率小，则说明不合理 上面的公式不能直接进行计算，使用条件概率可以将上述公式转换成： 条件概率： P(B|A)表示：A条件下B发生的概率 在条件概率的公式如下所示： 直接将计算一个句子的公式按照条件概率展开计算，即对每一个词都考虑到它前面的所有词，这在实际应用中意义不大，因此引出N-gram模型 1）马尔可夫假设 马尔可夫假设是指每个词出现的概率只跟它前面的少数几个词有关，例如，二阶马尔可夫假设只考虑前面两个词，相应的语言模型是三元模型 一元模型(unigram model)： 二元模型(bigram model)： 三元模型(trigram model)： 2）极大似然估计 可以通过对训练语料做极大似然估计： 3）链式法则 以二元模型为例， N-gram模型的优缺点 1）优点 训练方便，仅仅是一个统计词频的工作 2）缺点 无法获得相对较长的上下文依赖 泛化能力比较弱，只是基于频次进行统计，更多的特征信息没有学到，也没办法进行学到 来源： CSDN 作者： 飞翔的绵羊 链接： https://blog.csdn.net/yangfengling1023/article

一、依存句法分析 ------- 偏 情感分析（词与词关系） （1）依存句法分析的基本概念   依存语法 (Dependency Parsing, DP) 通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其 句法结构 。 直观来讲，依存句法分析识别句子中的 “主谓宾”、“定状补” 这些语法成分，并 强调分析词汇之间的关系 。 例如,句子： 国** *** 李** 调***************** ，支持 ********************。 依存句法分析结果(via 哈工大LTP ): 从分析结果中我们可以看到，句子的 核心谓词 为“提出” ， 主语 是 李** ，提出的 宾语 是“支持 ** …”，“调*…时”是“提出”的 (时间) 状语 ，“ 李** ” 的 修饰语 是“ 国** ** ”，“支持”的 宾语 是“探索 *** ”。   有了上面的句法分析结果，我们就可以比较容易的看到，“提出者”是“ 李** ”，而不是“上海”或“外高桥”，即使它们都是名词，而且距离“提出”更近。 依存句法分析标注关系 (共14种) 及含义如下： 它将句子分析成一颗依存句法树，描述出各个词语之间的依存关系。 依存句法分析中 句子的核心 是 谓语动词 ，围绕谓语找出其他成分 ； （2） HED ，可以用来 构建情感分析（程度词） 二、 语义依存分析/语义分析 ------ 偏 信息抽取（三元组）

长难句 主干—三步 1.连词 句子和句子是不能用逗号连接的，要加上连接词，或者将其中任意一个句子改为独立主格。 句子个数=连词的个数 + 1 哪些是连词： and or but yet 无词意： that whether 连接代词：who,whom,whose,what,which,whatever,whoever,whichever 连接副词:when,where,why,how,however,whenver,wherever 2.动词 3.介词 特点 介词引导的成分永远不做主干 不做主干，可以直接去掉 例如 定语 状语 补语 独立主格 独立主格就是独立的主语 when I finish my homework,I start to watch TV. 句子和句子之间必须通过连词连接（男人和男人通过伟大的友谊连接） 那么我不想用连词呢？那就把句子改为非句子（去掉友谊，将一个男人变为女人） 如何变？这里说明一下，如何判断是否为句子：是否含有谓语（就是动词）。所以将谓语改未非谓语即可。 那么非谓语又有哪些？非谓语有三种形式 过去分词 Ved 表被动 现在分词 Ving 表主动 将来分词（就是不定式 to do ） I为主语，是主动的，所以是Ving。 非句子前面都可以加上with (with)I finishing homework,I start to watch TV. 另外