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从零开始学自然语言处理（十二）——上下文无关文法在之前的连载中我们用代码实现了word2vec，但并没有详细讲解CBOW的原理，本文手把手带你走入CBOW的算法原理...
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前文传送门：从零开始学自然语言处理（十）—— 最大匹配算法分词“说实在的，理论型的东西，我不太爱看。看得再多，知道是那么回事，但就是写不出来。如果有一...
前文传送门：从零开始学自然语言处理（九）—— 依存句法分析最大匹配算法分词是一种基于词典的分词方法。最大匹配算法分为正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法...
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前文传送门：从零开始学自然语言处理（七）—— 句法结构分析小编喜欢用 jieba 分词，是因为它操作简单，速度快，而且可以添加自定义词，从而让 jieba 分出你想...
前文传送门：从零开始学自然语言处理（六）—— 命名实体识别在之前的 从零开始学自然语言处理（六）—— 命名实体识别 文章中，我们使用了 stand...
前文传送门：从零开始学自然语言处理（五）—— 词性标注在之前的文章中我们使用了jieba进行分词和词性标注，遗憾的是，jieba无法进行命名实体识别。什么是命名...
前文传送门： 从零开始学自然语言处理（四）—— 做 NLP 任务文本 id 化与预训练词向量初始化方法词性标注（Part-of-Speech tagging或POS tagging）...
前文传送门：从零开始学自然语言处理（三）——手把手带你实现word2vec（skip-gram）许多新入门 NLP 的小伙伴开始做 NLP 相关任务的时候，还没到模型构建阶段，...
前文传送门：从零开始学自然语言处理（二）——手把手带你用代码实现word2vec上一期我们用keras实现了CBOW模型。本期我们来实现skip-gram模型。其实只需要对CBO...
前文传送门：从零开始学自然语言处理（一）—— jieba 分词自从 bert 咔嚓一下子冒出来之后，NLP 似乎进入到了一个新的纪元，不管你做啥 NLP 任务，bert 几乎能...
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