Prose 是一款用于Go 语言的文本处理库(主要是英文),支持 okenization(分词)、part-of-speech tagging(词性标注)、named-entity extraction(命名实体提取)等。
$ go get github.com/jdkato/prose/...
Tokenizing
单词、句子和 regexp tokenizer 可用。 每个分词器实现相同的接口,这样可以轻松地在库的其他部分中自定义词语切分。
package main import ( "fmt" "github.com/jdkato/prose/tokenize" ) func main() { text := "They'll save and invest more." tokenizer := tokenize.NewTreebankWordTokenizer() for _, word := range tokenizer.Tokenize(text) { // [They 'll save and invest more .] fmt.Println(word) } }
目录 创建型模式 创建型模式是处理对象创建的设计模式,试图根据实际情况使用合适的方式创建对象,增加已有代码的灵活性和可复用性。 工厂方法模式 Factory Method 问题 假设我们的业务需要一个支付渠道,我们开发了一个Pay方法,其可以用于支付。请看以下示例: type Pay interface { Pay() string } type PayReq struct { Orde
A# .NET ,A# (Axiom) ,A-0 System ,A+ ,A++ ,ABAP ,ABC ,ABC ALGOL ,ABSET ,ABSYS ,ACC ,Accent ,Ace DASL ,ACL2 ,ACT-III ,Action! ,ActionScript ,Ada ,Adenine ,Agda ,Agilent VEE ,Agora ,AIMMS ,Alef ,ALF ,ALG
原文:Text introduction matplotlib 具有优秀的文本支持,包括数学表达式,光栅和向量输出的 truetype 支持,任意旋转的换行分隔文本和 unicode 支持。 因为我们直接在输出文档中嵌入字体,例如 postscript 或 PDF,你在屏幕上看到的也是你在打印件中得到的。 freetype2 可产生非常漂亮,抗锯齿的字体,即使在小光栅尺寸下看起来也不错。 matp
先来一段前戏 机器学习的过程是训练模型和使用模型的过程,训练就是基于已知数据做统计学习,使用就是用统计学习好的模型来计算未知的数据。 机器学习分为有监督学习和无监督学习,文本分类也分为有监督的分类和无监督的分类。有监督就是训练的样本数据有了确定的判断,基于这些已有的判断来断定新的数据,无监督就是训练的样本数据没有什么判断,完全自发的生成结论。 无论监督学习还是无监督学习,都是通过某种算法来实现,而
主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习简介 自然语言学习初级 数学和机器学习知识补充 自然语言处理中级 自然语言处理专项领域学习 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白,并完成所有的老师布置的习题,而推荐的书籍是不做要求的,如果有些书籍是需要看完的,我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes
我想在单击输入字段时触发一个处理程序,在取消选择输入字段时触发另一个处理程序(即,如果有人在字段外单击)。有没有办法做到这一点? 单击处理程序非常简单: 是否可以创建“取消单击”处理程序?
知识图谱 接口: nlp_ownthink 目标地址: https://ownthink.com/ 描述: 获取思知-知识图谱的接口, 以此来查询知识图谱数据 限量: 单次返回查询的数据结果 输入参数 名称 类型 必选 描述 word str Y word="人工智能" indicator str Y indicator="entity"; Please refer Indicator Info
上百万字的文本,是容易拿到手的。假设我们会写一些简单的程序,那我们可以用它来做些什么?在本章中,我们将解决以下几个问题: 将简单的程序与大量的文本结合起来,我们能实现什么? 我们如何能自动提取概括文本风格和内容的关键词和短语? Python 编程语言为上述工作提供了哪些工具和技术? 自然语言处理中有哪些有趣的挑战? 本章分为完全不同风格的两部分。在“语言计算”部分,我们将选取一些语言相关的编程任务
PyTorch 自然语言处理(Natural Language Processing with PyTorch 中文版)
这是一本关于自然语言处理的书。所谓“自然语言”,是指人们日常交流使用的语言,如英语,印地语,葡萄牙语等。