Hanlp自然语言处理工具之词法分析器
本章是接前两篇《分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架》和《基于结构化感知机的词性标注与命名实体识别框架》的。本系统将同时进行中文分词、词性标注与命名实体识别3个任务的子系统称为“词法分析器”。
电影推荐系统实现原理及Ptyhon源代码下载
在这个教程中，我们将实现一个基于电影内容本身相似性的推荐系统。我们将利用自然语言处理/ NLP技术来提取每个电影的特征，然后建立不同电影之间的余弦相似性矩阵，最后利用相似矩阵来推荐指定电影的10个最相似电影。
独家对话AAAI、ACM、ACL三会会士Raymond J. Mooney | 香侬专栏
德克萨斯大学奥斯汀分校计算机系教授、人工智能实验室主任 Raymond J. Mooney 带领他的人工智能小组研究了多个领域，目前他的主要研究方向是自然语言处理和计算语言学。其本人曾在 2008-2011 年间担任国际机器学习协会（ICML 主办方）主席，曾多次担任 ICML、ACL、AAAI、EMNLP、NAACL 等会议主席或领域主席，现在为美国计算机学会（ACM）、国际人工智能学会 （AAAI）、国际计算语言学会（ACL）三会会士 。
特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块
如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？
Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house.
基于分布式的短文本命题实体识别之----人名识别（python实现）
目前对中文分词精度影响最大的主要是两方面：未登录词的识别和歧义切分。
据统计：未登录词中中文姓人名在文本中一般只占2%左右，但这其中高达50%以上的人名会产生切分错误。在所有的分词错误中，与人名有关的错误占到了将近90%，这中国人名都是根据人的想法起的名字，有很大的随意性，并且数量巨大，规律也不尽相同。
