NLP是人工智能异常活跃且非常重要的一个领域。文本分类作为NLP(自然语言处理)的一个重要分支，应用非常广泛，比如：语义理解、新闻分类、商品评论信息的情感分类等等。它的核心方法是首先提取数据的特征，然后建立并训练得到模型，再利用模型选择最优的匹配，从而实现分类。本文介绍了采用NLP有关算法实现投诉工单智能分类的思路和具体过程，同时介绍了采用微服务架构部署服务的实现方法，供大家作为NL
# NLP文字自动补全
## 介绍
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一项重要技术，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。NLP的一个应用场景是文字自动补全，即根据用户的输入，提供可能的文本建议。这篇文章将介绍NLP文字自动补全的原理和实现方法，并提供相关代码示例。
## 原理
NLP文字自动补全的原理可以分为两个步骤：文本预
做一个中文文本分类任务，首先要做的是文本的预处理，对文本进行分词和去停用词操作，来把字符串分割成词与词组合而成的字符串集合并去掉其中的一些非关键词汇（像是：的、地、得等）。再就是对预处理过后的文本进行特征提取。最后将提取到的特征送进分类器进行训练。 一、什么是自然语言处理 NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）当中所谓的「自然」是为了与人造的语言（比如
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2023-09-14 12:28:31
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NLP-文本挖掘-综述一、什么是文本挖掘二、文本挖掘五个步骤三、7种文本挖掘的方法 一、什么是文本挖掘文本挖掘的意义就是从数据中寻找有价值的信息，来发现或者解决一些实际问题。 每到春节期间，买火车票和机票离开一线城市的人暴增——这是数据 再匹配这些人的身份证信息，发现这些人都是从一线城市回到自己的老家——这是信息 回老家跟家人团聚，一起过春节是中国的习俗——这是知识二、文本挖掘五个步骤数据收集、
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2023-07-08 11:38:41
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作者 | 周俊贤 文本分类是NLP领域的最常见工业应用之一，也是本人在过去的一年中接触到最多的NLP应用，本文「从工业的角度浅谈实际落地中文本分类的种种常见问题和优化方案」。由于，项目中的数据涉密，所以拿公开的两个数据集进行实验讲解：今日头条的短文本分类和科大讯飞的长文本分类，数据集的下载见github的链接。https://github.com/zhou
nlp文本表示即词嵌入（word Embedding），例如“我”字用类似[0.23,0,4231,0.1223]的向量表示，称为词向量。到底怎样的词向量更能表达词的意思？就有很多种方法一、传统表示one-hot 也称独立热词，用位置表示词语。如总共4个词，分别用1表示，如：输入：鹦鹉黄雀在飞，分词：鹦鹉、黄雀、在、飞 最终得到： 鹦鹉[1, 0, 0, 0] 黄雀[0, 0, 1, 0] 在[0
文字检测是文字识别过程中的一个非常重要的环节，文字检测的主要目标是将图片中的文字区域位置检测出来，以便于进行后面的文字识别，只有找到了文本所在区域，才能对其内容进行识别。文字检测的场景主要分为两种，一种是简单场景，另一种是复杂场景。其中，简单场景的文字检测较为简单，例如像书本扫描、屏幕截图、或者清晰度高、规整的照片等；而复杂场景，主要是指自然场景，情况比较复杂，例如像街边的广告牌、产品包装盒、设备
在大学上课的时候，我遇到过一个比较麻烦的问题。老师布置了一份视频作业，需要我们为其中的几段文字内容配上语音。但是我自己的录音设备比较简陋，音质不是很好，所以我就想着寻找一些免费的文字转语音软件来解决这个问题。经过一番搜索和试用，我找到了一些不错的免费文字转语音工具来将文字内容转化为语音文件，以此来完成老师布置的作业。那么大家想不想知道免费批量文字转语音的软件有哪些呢？想知道
# 如何实现NLP文字转语音
## 概述
在这篇文章中，我将指导一位刚入行的小白如何实现NLP（自然语言处理）文字转语音技术。作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示整个流程，并提供必要的代码和解释。
## 流程
首先，让我们看一下整个过程的步骤：
```mermaid
gantt
title NLP文字转语音流程
section 步骤
获取文本数据: done, 20
PairSupCon：用于句子表示的成对监督对比学习
《Pairwise Supervised Contrastive Learning of Sentence Representations》
oders的数据增强方法【自然语言处理】【向量表示】PairSupCon：用于句子表示的成对监督对比学习一、简介 学习高质量的句子嵌入是中的基础任务。目标是在表示空间中将相似句子映射在相近的位置，将不
文字检测是AI的一项重要应用，在之前的文章中已经介绍过了几种基于深度学习的文字检测模型：CTPN、SegLink、EAST，这些模型主要依赖于深度学习，可应用于自然场景中进行文字检测，其主要的实现步骤是判断是不是文本，并且给出文本框的位置和角度，如下图：从上图可以看出，CTPN、SegLink、EAST等文字检测模型至少需要执行两个预测：通过分类判断是文本/非文本，通过回归确定边界框的位置和角度。
坐落在北京西山凤凰岭山脚下的龙泉寺，可以称得上是全国甚至全球科研实力最强的佛教寺庙。寺内高僧们搞科研、写代码，将佛学与新技术相结合，成果不断，持续被外界关注着。在汉传佛教的两千多年里，历朝历代都对《大藏经》进行翻译、增补、修订，为了使人们阅读古文典籍更加便捷，同时提高学者的工作效率，龙泉寺在整理和校勘的《大藏经》时，运用了包括深度学习、OCR、NLP在内的现代技术来改变传统《大藏经》的解读方式。例
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2023-10-08 23:14:37
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作 者 | huggingface Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的最先进的模型(BERT，GPT-2，RoBERTa，XLM，DistilBert，X
1. CRNN 算法的背景传统的OCR在识别过程中分为两步：单字切割与分类任务。我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体，再送入CNN里进行文字分类。但是此法已经有点过时了，现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别，即我们不需要显式加入文字切割这个环节，而是将文字识别转化为序列学习问题，虽然输入的图像尺度不同，文本长度不同，但是经过CNN和RNN后，在输出阶段经过一定的翻译
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2023-08-15 16:22:15
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中文词法分析
THULAC：一个高效的中文词法分析工具包
包括中文分词、词性标注功能。已经提供C++、Java、Python版本。
中文文本分类
THUCTC: 一个高效的中文文本分类工具
提供高效的中文文本特征提取、分类训练和测试功能。
THUTag: 关键词抽取与社会标签推荐工具包
GitHub - YeDeming/THUTag:
目录(?)[-]基于N-Gram模型定义的字符串距离N-Gram在模糊匹配中的应用利用N-Gram计算字符串间距离的Java实例利用N-Gram模型评估语句是否合理使用N-Gram模型时的数据平滑算法A Final Word推荐阅读和参考文献 N-Gram（有时也称为N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估
目录一.基本文本处理技能暂时先学一下基于词典的方法、基于统计的分词和词、字符频率统计1.基于词典的方法（字符串匹配，机械分词方法）1.1正向最大匹配思想MM1.2逆向最大匹配算法RMM1.3双向最大匹配法(Bi-directction Matching method,BM)2.基于统计的分词（无字典分词）2.1N-gram模型思想3.词、字符频率统计3.1词频率统计：第一步分词，然后根据分词后的结
中文任务：字符分割（word segmentation，中文分词）--> 字符嵌入（word embedding）（向量化）--> 词性标注（高阶层特征）--> 实体识别英文任务：词干抽取（Stemming） --> 词形还原（Lemmatisation）--> 词嵌入（Word Embeddings）--> 词性标注（Part
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2023-10-05 14:35:04
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NLP文字模糊识别流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备工作
A[收集数据] --> B[数据预处理]
end
subgraph 特征提取
B --> C[分词]
B --> D[去除停用词]
B --> E[词性标注]
B --> F[词频统计]
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的重要分支之一。它旨在使计算机能够理解和处理人类语言，并能够与人类进行有效的交互。在NLP中，中文作为世界上最广泛使用的语言之一，也得到了广泛的研究和应用。本文将介绍NLP中的中文字表，并提供一些代码示例来说明其用途和功能。
## 什么是中文字表？
中文字表是指将中文字符映射到数字编码的表格。在计算机
