标签:: 自然语言处理

【论文翻译01】How Much Reading Does Reading Comprehension Require?

0 Abstract最近的许多论文都涉及到阅读理解,他们一般都包括(问题,段落,答案)元组。或许,一个模型必须综合问题和段落两者的信息来预测相应的答案。然而,尽管人们对这个话题产生了浓厚的兴趣,数百篇已发表的论文争夺排行榜的主导地位,但关于许多流行基准测试难度的基本问题仍未得到解答。在这篇论文中,我们为bAbI、SQuAD、CBT、CNN和Who-did-What的数据集建立了合理的基线,发现只考

利用sklearn实现多分类实验demo

常见的文本分类中,二分类问题居多,多分类问题其实也挺常见的,这里简单给出一个多分类的实验demo。 1 引入相应的库123456789101112# 引入必要的库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom itertools import cyclefrom sklearn import svm, datasetsfrom sklea

利用nltk可视化stanford coreNLP构建的中文语法树

在stanford coreNLP的网页中直接以树的形式可视化了解析结果。但在IDE中,利用python调用coreNLP server后返回的是字符串格式。这是可以利用nltk中的Tree类来可视化解析结果。代码如下:12345from nltk.tree import Treefrom stanfordcorenlp import StanfordCoreNLPsentence = &apos

两种在Python中使用Stanford CoreNLP的方法

这两种方法都需要提前下载CoreNLP最新的压缩包,再下载对应的语言jar包。从CoreNLP下载页面下载。将压缩包解压得到目录,再将语言的jar包放到这个目录下即可。并且要求java -version>=1.8。接下来就是利用python对该工具的使用进行一个封装,这里主要给出两种常用的python wrapper。 1、使用stanfordcorenlp接口见链接:Python中使用St