【R085】自然语言处理导论【张奇&桂韬&黄萱菁】.pdf

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python编程实例50例.md 2022/12/31 / python编程实例汇总 前言 本实例题目均来自网络，题目中涉及的所有代码都经过测试，注释完备，此文档会持续更新。 编辑环境: python版本：python.10.2 编辑器：Visual Studio Code 01. 输出hello world 题目: 输出hello world 这是所有编程的开始，向这个世界问好 print("hello world") 02. 输出两个数字的和 题目: 输出两个数字的和 # 输入两个数字 num1 = input("请输入第一个数字: ") num2 = input("请输入第二个数字: ") # 计算两个数字的和 num_sum = float(num1) + float(num2) # 输出两个数字的加和，浮点型 print(f"浮点数之和: {num1} + {num2} = {num_sum:0.2f}") # 输出两个数和，整形 print(f"整形之和: {num1} + {num2} = {int(float(num1)) + int(float(num2))}") #

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BERT+BiLSTM+CRF是一种用于命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）的深度学习模型。其中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，用于捕捉上下文信息；BiLSTM（双向长短时记忆网络）用于处理序列数据；CRF（条件随机场）用于解决标签偏置问题，提高模型的预测准确性。 在训练过程中，需要将输入数据转换为适当的格式，并使用适当的损失函数和优化器进行训练。在推理阶段，可以使用训练好的模型对新的文本进行命名实体识别。

2023年9月 中国电子学会青少年软件编程等级考试（图形化Scratch一级) - 真题含参考答案

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Java第二版中的自然语言处理 这是Packt发行的《 进行的代码库。 用于NLP的机器学习和神经网络模型的构建技术 这本书是关于什么的？ 自然语言处理（NLP）允许您使用任何句子并识别模式，特殊名称，公司名称等。 《 Java自然语言处理》第二版教您如何在Java库的帮助下执行语言分析，同时不断从结果中获得见解。 本书涵盖以下激动人心的功能： 了解基本的NLP任务以及它们之间的关系 发现并使用可用的令牌化引擎 应用搜索技术来查找文档中的人物和事物 构建解决方案以识别句子中的词性 使用解析器提取文档元素之间的关系 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： System.out.println(tagger.tagString("AFAIK she H8 cth!")); System.out

将Python环境由Python3.7更换为Python3.8 匹配文档：https://blog.csdn.net/m0_51197424/article/details/124975220