Snips NLU 是 Snips 嵌入式语音平台背后的开源库，它是一个用于自然语言理解的 Python 库，可解析用自然语言书写的句子，同时提取结构化信息。开发者可以用它创造出专有的语音助手。
示例：
比如这样一句话：
"What will be the weather inparisat 9pm?"
经过适当的训练，Snip NLU 引擎将能够提取结构化数据，例如：
{
"intent": {
"intentName": "searchWeatherForecast",
"probability": 0.95
},
"slots": [
{
"value": "paris",
"entity": "locality",
"slotName": "forecastLocality"
},
{
"value": {
"kind": "InstantTime",
"value": "2018-02-08 20:00:00 +00:00"
},
"entity": "snips/datetime",
"slotName": "forecastStartDatetime"
}
]
}
处理流程
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源代码地址 https://github.com/snipsco/snips-nlu 文档 https://snips-nlu.readthedocs.io/en/latest/quickstart.html Quickstart pip install snips-nlu python -m snips_nlu download en 示例 import json from snips_nlu
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一、概述 通过基于各种数据集以及模型组件的搭配来测试DIET架构各个组件的有效性，验证各种情况下DIET模型的表现。 二、实验数据准备 在实验中使用了三种数据集：NLU-Benchmark数据集，ATIS数据集，SNIPS数据集。实验主要聚焦于NLU数据集，数据集主要使用了scenarios，actions, entities三类注解。 e.g. schedule
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问题内容： 我正在尝试将包含（自然语言）时间的字符串解析为 hh：mm 时间对象？例如： 我已经研究了Ruby的Chronic和Java的Natty（以及其他一些库），但是它们似乎都专注于解析日期。诸如“十点五”之类的字符串均无法正确解析。 有人知道适合我需要的图书馆吗？还是应该开始使用自己的解析器？ 问题答案： 我不想延长parsedatetime，因此我决定使用pyPEG（Python的解析器
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我一直在做一个项目，我必须学会使用NLP工具。我正在用C#编写它，因此正在使用SharpNLP库（基于OpenNLP），其中还包括一个WordNet访问库。我正在对分块功能进行一些练习，因为我的程序将经常使用它来修改句子中的一些单词，而不是其他单词，具体取决于它们在句子中扮演的角色。 chunker输出带有解析树缩写标签的短语，以及附加到单个单词的短语（这对我的情况更重要），但问题是我不知道其中一
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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
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2. 自然语言和形式语言 自然语言（Natural Language）就是人类讲的语言，比如汉语、英语和法语。这类语言不是人为设计（虽然有人试图强加一些规则）而是自然进化的。形式语言（Formal Language）是为了特定应用而人为设计的语言。例如数学家用的数字和运算符号、化学家用的分子式等。编程语言也是一种形式语言，是专门设计用来表达计算过程的形式语言。 形式语言有严格的语法（Syntax）
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自然语言是人类讲话使用的语言，如英语、西班牙语和法语等。虽然人们总要给自然语言加上一些规则，但自然语言并非人类设计，它们是自然演化而来的。 形式语言是人们为特定应用设计的语言。例如，数学家使用的记号就是一种便于表示数字与符号关系的形式语言。化学家也使用一种形式语言来表示分子的化学结构。最重要的是： 编程语言是人为设计的用来表达计算的形式语言。 前面也提到过，形式语言有严格的语法规则。比如3+3=6
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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
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PyTorch 自然语言处理（Natural Language Processing with PyTorch 中文版）
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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。