文本向量化文本向量化表示就是用数值向量来表示文本的语义。我们人类在读一段文本后立刻就能明白它要表达的内容，如何让机器也能拥有这样的能力呢？文本分类领域使用了信息检索领域的词袋模型，词袋模型在部分保留文本语义的前提下对文本进行向量化表示。One-Hot表示法 TF表示法 TF-IDF表示法 Word2vec BERT下面根据一个案例分别讲解各向量化方法的思想：说明：id：表示文章的数量；假设文档已经
一.文本预处理作用：文本语料在输送给模型前一般需要一系列的预处理工作，才能符合模型输入的要求，如：将文本转化成模型需要的张量，规范张量的尺寸等，而且科学的文本预处理环节还将有效指导模型超参数的选择，提升模型的评估指标二.文本处理的基本方法1.jieba的使用精确模式分词：试图将句子最精确地切开，适合文本分析import jieba
content = "工信处理干事每月经过下属科室都要亲口交代交换
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2023-08-21 09:55:56
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1、不同类别文本量统计，类别不平衡差异 2、文本长度统计 3、文本处理，比如文本语料中简体与繁体共存，这会加大模型的学习难度。因此，他们对数据进行繁体转简体的处理。 同时，过滤掉了对分类没有任何作用的停用词，从而降低了噪声。 4、上文提到训练数据中，存在严重的样本不均衡问题，如果不对该问题做针对性的
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2019-07-02 15:47:00
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# NLP文本预处理
在进行自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）任务时，文本预处理是一个至关重要的步骤。文本预处理可以帮助我们清洗和转换原始文本数据，使其适用于后续的NLP任务，如文本分类、情感分析和机器翻译等。本文将介绍一些常见的NLP文本预处理技术，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据清洗
在进行文本预处理之前，我们需要先清洗文本数据。数据
原创
2023-09-07 14:30:42
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自然语言处理-学习笔记①1.概要2.文本预处理作用及其主要环节2.1文本处理的基本方法:2.1.1分词2.1.2词性标注2.1.3命名实体识别2.2文本张量的表示方法:2.2.1one-hot编码2.2.2word2vec2.2.3word Embedding2.3文本语料的数据分析:2.3.1标签数量分布2.3.2句子长度分布2.3.3词频统计与关键词词云2.4文本特征处理:2.4.1添加n-
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2023-10-28 15:43:03
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当我们拿到一段文本的时候，要经过如何的处理才能进入模型呢，我们把这个过程称为文本预处理。一般经过这几个步骤：原始文本>分词>清洗>标准化>特征提取>建模 1：分词分词的常用工具：Jieba分词 https://github.com/fxsjy/jiebaSnowNLP https://github.com/isnowfy/snownlpLTP h
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2023-07-08 11:30:10
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句向量应用 语义搜索，通过句向量相似性，检索语料库中与query最匹配的文本 文本聚类，文本转为定长向量，通过聚类模型可无监督聚集相似文本 文本分类，表示成句向量，直接用简单分类器即训练文本分类器句向量模型： 文档向量构建方法优缺点：bag of words而言，有如下缺点：1.没有考虑到单词的顺序，2.忽略了单词的语义信息。因此这种方法对于短文本效果很差，对于长文本效果一般，通常在科研中用来做b
过去半年以来，自然语言处理领域进化出了一件神器。此神器乃是深度神经网络的一种新模式，该模式分为：embed、encode、attend、predict四部分。本文将对这四个部分娓娓道来，并且剖析它在两个实例中的用法。人们在谈论机器学习带来的提升时，往往只想到了机器在效率和准确率方面带给人们的提升，然而最重要的一点却是机器学习算法的通用性。如果你想写一段程序来识别社交媒体平台上的侮辱性帖子，就把问题
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2023-09-04 12:01:17
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（这里将RNN的知识整理到了这里） （梯度boom/下降、过/欠拟合笔记在基础部分）* Task 2 【NLP初识】*文本预处理文本预处理是语言模型的基础，对后续的语言模型有着很大的影响。 文本预处理的过程时间文本中每个token（有时是word有时是char，看需求）转换为向量表示，每个token与向量一一对应（双射）即词向量。最开始用的是one hot方法来构建这样的词向量，但这会造成数据稀疏
NLP一般流程小记1.获取语料 语料，是NLP任务所研究的内容，通常用一个文本集合作为语料库（Corpus）来源：已有语料，积累的文档， 下载语料 2. 语料预处理 1）语料清洗：留下有用的，删掉噪音数据 常见的数据清洗方式：人工去重、对齐、删除和标注等，或者规则提取内容、正则表达式匹配、根据词性和命名实体提取、编写脚本或者代码批处理等。 2）分词：将文本分成词语 常见的分词算法：基于字符串匹配的
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2023-10-10 18:55:20
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自然语言处理NLP（Natural Language Processing），就是使用计算机对语言文字进行处理的相关技术。本文主要是总结一下中、英文的常用的文本预处技术。文本分析的流程如下：一、中文文本分析流程1，中文文本处理的特点中文没有单词的分割符号，因此需要复杂的分词模型进行分析。中文的编码不是utf8，而是unicode。这样会导致在分词的时候，和英文相比，我们要处理编码的问题。中文纠错的
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2023-10-16 21:58:51
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分词是文本分析工作的第一步，分词的准确性直接影响对后续任务的表现。1. 分词任务根据语言特点，分词任务主要可分类两大类。一类是英文等拉丁语系文本的分词，英文单字成词，且词与词之间由空格隔开，该类任务较为简单，直接按空格分开即可。另一类是中文文本分词，中文多字成词，且词与词之间没有明显区分标志，因此中文分词较为复杂，需借助词表和算法等工具实现分词需求。而幸运的是，目前分词技术已相对成熟，实际工作中可
**数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是无线逼近这个上限。**正是因为数据处理的重要性，在NLP算法的工作中，大部分的时间是与数据打交道，文本预处理更是重中之重！文本预处理方法:文本处理的基本方法分词
作用: 为了更好的进行语言语义的理解(why)工具: jieba 安装: pip install jieb
jieba特性:
多种分
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2023-10-08 12:45:00
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文章目录Word VectorSkip-grams model with negative samplingContinuous Bag of WordsDocument Vector Word Vector词向量模型可表示为含有一层隐藏层的前向神经网络，词向量为输入层到隐藏层的参数，即参数矩阵的行向量.语料库总词数为|V|embedding后的单词维度为n输入层为n维向量输入层到隐藏层参数矩阵
NLP教程笔记TF_IDF词向量句向量目录NLP教程笔记句向量怎么理解生成对话任务句向量使用深度学习的计算机在理解任何事物之前，都是将这件事物转换成一种数学的表达形式。在AI从业人员看来，AI技术，都是将这些以数字记录的数据，通过AI模型将其转化成一串数字。我们看到的图片就是原始的数据存储在计算机中的样子，中间的模型将图片当做输入，然后输出成右边的数字，我们称其为向量。这个向量，就是模型对于这张图片的理解。你可能会在想，我们不是在说人类的语言吗？这和图片有什么关系？当然是有关系的，机器学习
原创
2021-07-09 14:52:17
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前言句向量：能够表征整个句子语义的向量，目前效果比较好的方法还是通过bert模型结构来实现，也是本文的主题。有了句向量，我们可以用来进行聚类，处理大规模的文本相似度比较，或者基于语义搜索的信息检索。例如搜索系统中的输入query和匹配文档document、Q&A任务的问题和答案等等，都可以转化为计算两个句子的语义相似/相关度，相关度最高的n个作为模型的返回结果。题外话这种类似的模型一般称为
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。Ps预防针：与英文分类文本预处理相比，中文分类文本预处理更加复杂关键目录一、进行文本预处理的原因二、去除停用词1、停用词2、去除停用词三、中文分词技术1、分词处理的原因2、基于词典（规则）的中文分词3、基于统计的中文分词方法一、进行文本预处理的原因解决特征空间高维性、特征分布稀疏和语义相关性毕竟
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2023-08-02 11:10:55
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没有两个人是一样的No two persons are the same一个人不能控制另外一个人One person can not change another person有效果比有道理更重要Usefulness is more important只有由感官经验塑造出来的世界，没有绝对的真实世界The map is not territory沟通的意义在于对方的回应The meaning of
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2023-07-10 22:15:24
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作者 | Chetna Khanna编译 | VK来源 | Towards Data Science我们很清楚这样一个事实：计算机可以很
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2022-08-11 09:58:34
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本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第三场，赛题以自然语言处理为背景，要求选手根据新闻文本字符对新闻的类别进行分类，这是一个经典文本分类问题。通过这道赛题可以引导大家走入自然语言处理的世界，带大家接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点。比赛介绍
赛事数据赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出
