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七大自然语言处理领域的世界一流公司

纵饮孤独 提交于 2020-03-04 16:51:51
  在 自然语言处理(NLP) 技术上处于领先地位的公司Teragram 被商业智能和分析软件供应商SAS收购(08年3月17日),宣称使用自然语言处理搜索技术的Powerset被微软收购(08年7月1日),在文本分析方面领先的Inxight被法国商业智能软件公司Business Objects(BO)收购(07年5月31日),而BO随后又被德国软件大鳄SAP收购(07年10月7日), Metaweb被Google收购 。   在这个软件企业兼并潮的年代里,这些以自然语言处理相关技术起家的企业选择了“寄人篱下”,但是还有一些与自然语言处理技术相关的企业依然在坚持着,譬如机器翻译行业老大Systran,基于语义计算技术的并飞速发展的企业搜索厂商Autonomy,以及国内的华建,汉王等公司,让我们看到了自然语言处理技术的前景与未来!    无论从哪个角度来看,自然语言处理是最能体现“智能”二字的领域,而“智能”又恰恰是技术追求的最高境界!因此我乐观的相信:未来的应用领域到处都会有自然语言处理相关技术的影子,而现在,仅仅是开始! Teragram = Tera + gram   Teragram是一家美国公司,中文名为泰码,是一家领先的自然语言、知识信息、文字处理技术和服务软件提供商。公司总部设在马萨诸塞州剑桥市,拥有40名员工,创立于1997年,和很多美国科技公司一样

SOLVED SVM : AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'lower' when I try fitting TFIDF with LinearSVC

妖精的绣舞 提交于 2020-03-04 15:38:19
问题 Please help me. I got error AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'lower' when I try put Pipeline code. This is the code: from sklearn.model_selection import train_test_split X = X.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) y = y.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) X = X.dropna() y = y.dropna() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42) from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer count_vect = CountVectorizer() X_train

Dataframe Rows are matching with each other in TF-IDF Cosine similarity i

六眼飞鱼酱① 提交于 2020-03-04 05:06:32
问题 I am trying to learn data science and found this great article online. https://bergvca.github.io/2017/10/14/super-fast-string-matching.html I have this database full of company names, but am finding that the results where the similarity is equal to 1, they are in fact literally the same exact row. I obviously want to catch duplicates, but I do not want the same row to match itself. On a side note, this has opened my eyes to pandas and NLP. Super fascinating field - Hopefully, somebody can

百度EasyDL专业版课程上线!解密NLP 情感分类技术解析并实战模型开发

最后都变了- 提交于 2020-03-03 23:15:30
3月4号(本周三)晚8点,“EasyDL深度学习实战营”系列直播课进阶版课程即将开播,第一二节课程分别讲解“ 解密 EasyDL 专业版的技术原理 ”和“ NLP 情感分类技术解析与模型开发实战 ”。 此前,百度大脑正式推出“EasyDL 深度学习实战营”系列直播课,旨在帮助更多开发者快速 Get AI 模型训练与应用的技能。 整套课程分为经典版和专业版: 1、 经典版课程: 共4节,面向想要快速掌握使用EasyDL开发AI模型的方法但无任何算法基础的用户,可了解深度学习的基本原理,并结合实际应用场景,完成AI需求分析、模型定义、模型训练及服务部署实操。 2、 专业版课程: 共6节,面向具备一定算法基础,想要掌握提升AI模型开发进阶知识的用户,可进一步掌握NLP、CV多种模型任务的算法网络结构与调优技巧。 目前,经典版系列课程已经完结,课程回看链接如下: http://abcxueyuan.cloud.baidu.com/#/course_detail?id=15167&courseId=15167 本周,进阶版课程即将开播。 3月4号(周三)、3月5号(周四)每晚8点钟,第一、二节课程将正式开始,课程直播间地址如下(欢迎收藏): http://live.bilibili.com/21863531 课程详细信息请见下图。参与课程的开发者们完成作业即可申请获得 EasyDL

EasyDL专业版课程上线!解密NLP 情感分类技术解析并实战模型开发

夙愿已清 提交于 2020-03-03 23:13:58
3月4号(本周三)晚8点,“EasyDL深度学习实战营”系列直播课进阶版课程即将开播,第一二节课程分别讲解“ 解密 EasyDL 专业版的技术原理 ”和“ NLP 情感分类技术解析与模型开发实战 ”。 此前,百度大脑正式推出“EasyDL 深度学习实战营”系列直播课,旨在帮助更多开发者快速 Get AI 模型训练与应用的技能。 整套课程分为经典版和专业版: 1、 经典版课程: 共4节,面向想要快速掌握使用EasyDL开发AI模型的方法但无任何算法基础的用户,可了解深度学习的基本原理,并结合实际应用场景,完成AI需求分析、模型定义、模型训练及服务部署实操。 2、 专业版课程: 共6节,面向具备一定算法基础,想要掌握提升AI模型开发进阶知识的用户,可进一步掌握NLP、CV多种模型任务的算法网络结构与调优技巧。 目前,经典版系列课程已经完结,课程回看链接如下: http://abcxueyuan.cloud.baidu.com/#/course_detail?id=15167&courseId=15167请添加链接描述 本周,进阶版课程即将开播。 3月4号(周三)、3月5号(周四)每晚8点钟,第一、二节课程将正式开始,课程直播间地址如下(欢迎收藏): http://live.bilibili.com/21863531请添加链接描述 课程详细信息请见下图

Latin to English alphabet hashing

亡梦爱人 提交于 2020-03-03 05:01:46
问题 I have to convert all the latin characters to their corresponding English alphabets. Can I use Python to do it? Or is there a mapping available? Unicode values to non-unicode characters Ramírez Sánchez should be converted to Ramirez Sanchez . 回答1: It looks like what you want is accent removal. You can do this with: def strip_accents(text): return ''.join(char for char in unicodedata.normalize('NFKD', text) if unicodedata.category(char) != 'Mn') >>> strip_accents('áéíñóúü') 'aeinouu' >>> strip

Latin to English alphabet hashing

廉价感情. 提交于 2020-03-03 05:00:20
问题 I have to convert all the latin characters to their corresponding English alphabets. Can I use Python to do it? Or is there a mapping available? Unicode values to non-unicode characters Ramírez Sánchez should be converted to Ramirez Sanchez . 回答1: It looks like what you want is accent removal. You can do this with: def strip_accents(text): return ''.join(char for char in unicodedata.normalize('NFKD', text) if unicodedata.category(char) != 'Mn') >>> strip_accents('áéíñóúü') 'aeinouu' >>> strip

Latin to English alphabet hashing

。_饼干妹妹 提交于 2020-03-03 05:00:04
问题 I have to convert all the latin characters to their corresponding English alphabets. Can I use Python to do it? Or is there a mapping available? Unicode values to non-unicode characters Ramírez Sánchez should be converted to Ramirez Sanchez . 回答1: It looks like what you want is accent removal. You can do this with: def strip_accents(text): return ''.join(char for char in unicodedata.normalize('NFKD', text) if unicodedata.category(char) != 'Mn') >>> strip_accents('áéíñóúü') 'aeinouu' >>> strip

'string' has incorrect type (expected str, got spacy.tokens.doc.Doc)

…衆ロ難τιáo~ 提交于 2020-03-02 05:47:57
问题 I have a dataframe: train_review = train['review'] train_review It looks like: 0 With all this stuff going down at the moment w... 1 \The Classic War of the Worlds\" by Timothy Hi... 2 The film starts with a manager (Nicholas Bell)... 3 It must be assumed that those who praised this... 4 Superbly trashy and wondrously unpretentious 8... I add the tokens into a string: train_review = train['review'] train_token = '' for i in train['review']: train_token +=i What I want is to tokenize the

'string' has incorrect type (expected str, got spacy.tokens.doc.Doc)

杀马特。学长 韩版系。学妹 提交于 2020-03-02 05:44:04
问题 I have a dataframe: train_review = train['review'] train_review It looks like: 0 With all this stuff going down at the moment w... 1 \The Classic War of the Worlds\" by Timothy Hi... 2 The film starts with a manager (Nicholas Bell)... 3 It must be assumed that those who praised this... 4 Superbly trashy and wondrously unpretentious 8... I add the tokens into a string: train_review = train['review'] train_token = '' for i in train['review']: train_token +=i What I want is to tokenize the