一.切片的使用方式一 定义一个切片,然后让切片去引用一个已经创建好的数组,案例如下:package main
import (
"fmt"
)
func main() {
//演示切片的基本使用
var intArr [5]int = [...]int{1,2,3,4,5}
//声明/定义
//slice := intArr[1
# NLP Word文档切片实现流程
## 简介
在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域中，文档切片是一项常见的任务。当需要处理大型文档时，将文档切分成小片段可以提高处理效率和降低计算成本。本文将为你介绍如何使用Python实现NLP Word文档切片的过程。
## 整体流程
下面的表格概述了实现NLP Word文档切片的整个流程：
| 步骤
原创
2024-01-17 11:52:07
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一、切片切片（Slice）是一个拥有相同类型元素的可变长度的序列。它是基于数组类型做的一层封装。它非常灵活，支持自动扩容。切片是一个引用类型，它的内部结构包含地址、长度和容量。切片一般用于快速地操作一块数据集合。1.1 切片的定义声明切片类型的基本语法如下：var name []T其中，name:表示变量名T:表示切片中的元素类型举个例子：func main() {
// 声明切片类型
var
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2023-12-16 17:12:31
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医学自然语言处理(NLP)相关论文汇总之 ACL 2021 更多关于中文医疗自然语言处理的资源和论文汇总，请访问我的GitHub相关主页https://github.com/NiceSkyWang/Chinese_Medical_Natural_Language_Processing_Resources_and_Papers。最近重新整理一下仓库，把对应会议的论文的PDF汇总下载，有需要的可以直
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2023-11-21 23:44:54
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文章目录什么是智能文档处理？智能文档处理应用1. 法律协议处理2.发票和收据处理3.简历处理&信息提取4.法律文件处理智能文档处理解决方案的工作原理数据采集和输入处理文档理解深度学习模型和术语概述1. 处理文档的文本提取方法2. 文献分类与布局分析3.信息提取建立自动化文档处理4.命名实体识别（NER）5.自定义文档数据微调6. 其他常见任务信息验证信息存储流程整合获取您需要的智能文档处理
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2024-03-14 11:37:40
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中文分词主要分为规则分词、统计分词、混合分词规则分词主要是通过人工设立词库，按照一定方式进行匹配切分，其实现简单高效，但对新词很难进行处理基于规则的分词是一种机械分词方法，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配，找到则切分，否则不予切分。按照匹配切分的方式，主要有正向最大匹配法、逆向最大匹配法以及双向最大匹配法三种方法。正向最大匹配法假定分词词典中的最长词有i
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2023-08-19 18:33:10
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# Python 文档 PDF 切片的探索
在我们的日常工作和学习中，PDF文档经常会用来存储和分享大量的信息。尤其是在处理文档时，我们可能只想要 PDF 中的一部分内容。为了实现这一点，可以使用Python进行PDF切片。本文将探讨如何使用Python的`PyPDF2`库来进行PDF文档的切片，并通过代码示例进行说明。
## PDF 切片的概念
PDF切片是指从一个PDF文档中提取出特定页
langchain文档切片是一个用于处理文档的强大工具，尤其在 Java 环境中。本文将详细介绍如何在 Java 中实现 langchain 文档切片，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和最佳实践。
### 环境预检
在进行任何开发之前，先确认你的系统环境。当然，首先要有一个合理的思维导图，以确保我们清楚所有必要的组件和步骤，这里是基本的环境预检思维导图：
```merma
HoloLens MRTK模型切割算法解析脚本解析算法实现修改shader实现不同的功能修改Clipping Plane裁剪的范围修改模型透明度多个ClippingPrimitive对同一个模型进行切割Two different ClippingPrimitives clip a renderTwo of the same ClippingPrimitives clip a render脚本解析
# NLP 文档分段：将文本拆分成段落的重要技术
在自然语言处理（NLP）中，文档分段是一个重要的技术，它将长文本拆分成段落，以便于后续的文本处理和分析。文档分段可以应用于各种应用场景，如文本摘要、文本分类、信息检索等。在本文中，我们将介绍文档分段的原理和一些常用的方法，并提供代码示例来帮助读者理解和实践。
## 文档分段的原理
文档分段的目标是将长文本划分为若干个段落，使每个段落都具有一定
原创
2024-02-12 09:33:46
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word2vec的高速化上一篇我们讲到了在神经网络中词向量的表示方法：最著名的就是word2vec，并且实现了CBOW模型的代码。想要回顾的可以看这里师妹问我：如何在7分钟内彻底搞懂word2vec？word2vec虽然简单，但是的确存在一些问题，比如随着语料库中词汇量的增加，计算量也随之增加。当词汇量达到一定程度之后， CBOW 模型的计算就会花费过多的时间。因此，本节将对 word2vec 进
# 文档检索中的自然语言处理
文档检索是信息检索领域的重要任务，旨在从大量文本中找到用户所需的信息。随着自然语言处理（NLP）的发展，文档检索的效率和准确性得到了提升。本文将探讨文档检索的基本原理，并通过代码示例来进一步说明。
## 文档检索的基本原理
文档检索的工作流程通常包括以下几个步骤：
1. **索引建立**：将文档分词，建立索引。
2. **查询处理**：对用户输入的查询进行处理。
# 实现NLP Word文档的完整指南
在自然语言处理（NLP）领域，处理Word文档是一项常见的任务。作为一名刚入行的小白，你可能会对如何实现这一目标感到困惑。本文将帮你理清整个流程，并提供每一步所需的代码。希望通过这篇文章，能让你快速上手。
## 整体流程
以下是创建NLP Word文档的简要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|
txtRNN指得是利用循环神经网络解决文本分类的问题，文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出文本的标签或标签集合。原理当对序列进行处理的时候，一般采用循环神经网络RNN，尤其是LSTM、GRU等变体更为常用。此处的对象文本可以是一个句子，也可以是文档（短文本、若干句子）或篇章（长文本），因此，每段 文本的长度都不尽相同。在对文本进行分类的时候，我们一般会指定一个固定的输入序列/文本长度，
# 文档问答 NLP 入门指南
在今天的文章中，我将会教你如何实现一个简单的“文档问答”自然语言处理（NLP）系统。文档问答是指从一份文档中提取信息来回答用户提出的问题。接下来，我们将通过以下步骤实现一个基本的文档问答系统。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备：收集和清理要使用的文档 |
| 2 | 环境搭建：准备开发环境
智能文档NLP（自然语言处理）是一种涵盖多个领域的技术，旨在帮助人们更有效地处理和理解文本信息。NLP技术可以帮助机器理解自然语言，识别关键信息，进行语义分析，并生成有用的结构化数据。在智能文档领域，NLP技术的应用可以帮助用户从复杂的文档中提取信息，进行文本分类和摘要生成，实现智能搜索和信息检索等功能。
## NLP技术在智能文档中的应用
### 文本分类
文本分类是NLP技术在智能文档中
原创
2024-06-18 06:09:23
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一、数组的局限 因为数组的长度是固定的并且数组长度属于类型的一部分，所以数组有很多的局限性。 例如：func arraySum(x [3]int) int{
sum := 0
for _, v := range x{
sum = sum + v
}
return sum
}这个求和函数只能接受[3]int类型，其他的都不支持。 再比如：a
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2024-08-12 19:38:10
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作者: 龚俊民(昵称: 除夕)学校: 新南威尔士大学单位：Vivo AI LAB 算法实习生方向: 自然语言处理和可解释学习知乎: https://www.zhihu.com/people/gong-jun-min-74前言：之前我们讲了很多与语音处理有关的任务，这次我们来讲和自然语言处理相关的任务。NLP任务大体可以分成两大类，一种是文本序列到文
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2024-03-14 11:45:40
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时间: 2019-8-4引言 本次推送主要有三篇文章为大家分享（都带有源码哦~），第一篇是百度公司发表的，主要讲述了ERNIE2.0语言理解预训练框架。第二篇是华盛顿大学发表的一篇关于BERT预训练模型改进方法。第三篇是石溪大学发表的一篇关于回答英语复杂问题文章，其主要是对KALM进行了改进。FirstBloodTILE: ERNIE 2.0: A Continual Pre-traini
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2024-03-13 16:50:32
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【火炉炼AI】机器学习042-NLP文本的主题建模(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)文本的主题建模时用NLP来识别文本文档中隐藏的某种模式的过程，可以发现该文档的隐藏主题，以便对文档进行分析。主题建模的实现过程是，识别出某文本文档中最有意义，最能表征主题的词
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2024-01-05 23:31:20
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