NLP实验计划1.0

1. 实验环境配置

安装IDE ：VS Code

安装Python 

安装 jieba，hanLP等NLP工具

程序1：输出“Hello，World”

程序2：做简单中文分词程序。输入任意语句，输出分词结果。

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 2. 文本可视化：词云、关系图、热力图等

制作词云，进一步了解分词和词频。

https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104876146

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 3. 文字转语音 & 语音转文字

TTS

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 4. 词法分析：中文分词

基于 HMM 训练自己的 Python 中文分词器

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 5. 词法分析：词性标注

测试

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 6. 词法分析：实体识别

https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815535

https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815559

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 7. 句法分析

依存句法分析https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815560

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 8. 语义分析

语义角色标注、语义依存分析

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 9. 篇章分析

文本分类：https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815683

实战基于 Keras 的 LSTM 和 GRU 文本分类

文本聚类：https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104837918

关键词抽取、https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815681

情感分析、https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815548

文档摘要

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 10. 推荐系统 

https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815551

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 11. 语言生成：

https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815554

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 12. 聊天机器人：

https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815544

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 应用现状：

当前国内外出现了一批基于 NLP 技术的应用系统，例如：

• IBM 的 Watson 在电视问答节目中战胜人类冠军；
• 苹果公司的 Siri 个人助理被大众广为测试；
• 谷歌、微软、百度等公司纷纷发布个人智能助理；
• 科大讯飞牵头研发高考机器人……

但相比于性能趋于饱和的计算机视觉和语音识别技术，自然语言处理因技术难度太大、应用场景太复杂，研究成果还未达到足够的高度。

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CSDN博主「米饭超人」原文链接：https://blog.csdn.net/liujian197905187511/article/details/104815562