语言模型，本质上就是在回答“这个句子是否合理”的问题。下面，将简单介绍两类语言模型，统计语言模型、神经网络语言模型。1. 统计语言模型统计语言模型，以n-gram语言模型为代表，是离散的计算模型，根据n个词(有序的)在语料库中共现的频次计算概率，最终可以得到句子出现的概率(句子的合理性)。n-gram模型，大致可以理解为，我们有一个很长的句子序列，所有的概率计算都要依靠滑窗实现，n就是滑窗的大小，
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2023-07-31 23:14:34
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NLP是如何工作的：把自然语言(尽可能)结构化1)计算机非常擅长使用结构化数据，例如电子表格和数据库表。世界上很多信息是非结构化的——例如英语或其他人类语言中的原始文本。2)阅读和理解英语的过程是非常复杂的，这个过程甚至没有包括考虑到英语有时并不遵循逻辑和一致的规则。在机器学习中做任何复杂的事情通常意味着需要建立一条流水线 (pipeline)。这个想法是把你的问题分解成非常小的部分，然后用机器学
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2023-12-14 07:33:19
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不少内容在读 paper 时，已经深入了解过，这里就简单带过了，感兴趣的建议精读原书和参考文献吧。很多 NLP 任务设计结构化输出，即输出并非类标签或者类标签的概率，而是诸如序列、树、图等结构化的对象。经典任务有序列标注（pos）、序列分割（chunking、NER）、句法分析、MT 等。本文将介绍 NN 在结构化输出任务上的应用。结构化预测最直接的解决思路就是，基于搜索。基于搜索的结构化预测，可
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2024-01-30 00:34:51
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1 基本概念 结构模式识别： 以结构基元为基础，利用模式的结构信息完成分类的过程，称为结构模式识别。 基元： 构成模式结构信息的基本单元，本身不包含有意义的结构信息。 结构特征的表达： （1）串表达：是把任意结构，用基元彼此连接形成一个序列进行描述。一维的； （2）图表达：把模式的结构看成基元之间的相互连接，基元作为节点，基元与基元之间的链接作为边，模式结构就可以用一个图来表达。
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2023-11-09 14:59:41
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在现代信息技术中，自然语言处理（NLP）被广泛应用于各种场景，例如文本分类、情感分析和信息抽取。其中“nlp结构化文本”技术的提出，使得我们能够将非结构化文本转化为可分析的数据形式，从而提升数据处理的效率和准确性。
### 适用场景分析
在NLP的实际应用中，将文本结构化的需求尤为迫切，比如需要进行数据挖掘、报表生成和自动化问答等任务。以下展示了适用场景的匹配度：
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自然语言的特性为什么计算机难以理解人类的自然语言呢？主要是下面6个特性：词汇量 在自然语言中含有很丰富的词汇，而编程语言中能使用的关键字数量是有限的结构化 自然语言是非结构化的，而编程语言是结构化的，例如类和成员。自然语言是线性字符串，要分析它，需要用到分词、命名实体识别、指代消解和关系抽取等。歧义性 我们说话含有大量的歧义，要根据上下文语境来判断。中文就更加多歧义了。容错性 即使是多次校对的文稿
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2023-12-27 17:14:33
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我作为从一名懵懂的实习生转变为工程师的工作经历中，伴随着技术经验的成长，也逐渐意识到了编写文档是知识和经验传递给其他人的最有效方式。通过文档，可以分享我的技术知识和最佳实践，使其他人更好地理解我的工作。在这里，给大家浅谈一下作为技术研发如何写好技术文档? 目录什么是结构化写作？为什么要结构化写作？如何进行结构化写作？1. 搭建文档框架2. 填充必要信息3. 巧用结构化呈现文档内容总结 什么是结构化
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2024-01-29 05:44:08
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目前数据结构有哪些？结构化数据，如：关系型数据半结构化数据，如：XML数据非结构化数据，如：Word、PDF、文本、日志能胜任这样挑战的技术除了大数据，就是NLP，NLP的应用场景：词法分析：分词、词性标注、实体识别
词向量表示：语义挖掘、词义相似度
文本相似度：计算两个短文本之间的语义相似度，实现推荐和排序
依存句法分析：自动分析文本中的依存句法结构信息
`DNN`语言模型：判断一句话是否符合语
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2023-10-05 15:05:48
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# NLP 文档结构化
在自然语言处理（NLP）领域，文档结构化是将非结构化文本数据转化为结构化数据的过程，使得后续的数据分析、检索和挖掘变得更加高效。本文将介绍文档结构化的基本概念，并通过代码示例进行展示。
## 什么是文档结构化？
文档结构化是将文本数据按照预先定义的格式进行组织和标记，以便更好地进行存储、搜索与处理。例如，将一篇新闻文章中的标题、时间、作者和内容等信息提取出来并以表格的
原创
2024-10-16 03:10:27
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在自然语言处理（NLP）的领域，结构化标签问题是一个颇具挑战性的课题。这个问题的核心在于如何将非结构化文本转换为结构化信息，以便于后续的数据处理和分析。尤其在面对大量文本数据时，准确、高效地提取关键信息显得尤为重要。在这篇博文中，我们将详细探讨如何解决结构化标签 NLP 问题，带您深入了解整个过程。
> **用户原始反馈:** “我们在分析客户反馈时，无法从自由文本中提取出标准化的信息。希望能找
CODOSYS之结构化文本（ST）—— 初级篇（一）前言感谢垂阅结构前言文章目的 感谢垂阅感谢垂阅鄙人关于CODOSYS之结构化文本（ST）的见解，文章中有什么问题尽请指教，本人将不甚感激。希望大家积极在评论区留言，同时觉得小编呕心沥血也可给小编点赞加油。结构本系列将分三大系列 （1）、初级篇：主要介绍CODOSYS之结构化文本（ST）基础知识，如：变量、关键字、方法、运算等基本编程知识。 （2
【总结】数据举例特点优点缺点使用场景结构化数据Excel，mysql二维形式的数据方便查询和修改不易扩展字段特征较固定半结构化数据XML，JSON，html包含元数据信息扩展性很好 易于归档非结构化数据word,txt,img,video不规范的数据格式多样 大量存储与共享 一、结构化数据结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是
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2023-10-23 23:49:45
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目录前言一、数据加载1.加载包2.读取数据二、数据观察 (EDA)1.整体情况1.1 数值型特征基本统计量 1.2 非数值型特征基本统计量2.生存率 Y 的信息2.1 生存率与特征关系2.2 Pclass 与生存率的关系2.3 Sex 与生存率的关系2.4 数值型两两线性相关性三、特征工程1.Pclass 特征2.Name 特征2.1 将类别少的称谓替换成 other2.2 转换成 on
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2023-11-21 15:21:44
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# 前言 自然语言处理任务中，有很重要的一块，就是分析语言的结构。语言的结构，一般可以有两种视角： 1. 组成关系（Constituency） 句法结构分析（syntactic structure parsing），又称短语结构分析（phrase structure parsing），也叫成分句
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2023-10-12 13:07:33
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信息抽取之文本结构化浅谈如何快速制作一个专业领域的文本结构化工具，可用于非规则自然文本的关键信息快速抽取前言—电子病历文本结构化电子病历的文本结构化是指我们从电子病历的自然语言文本中提取出关键内容，如从患者某个影像检查中提取出来 “肿瘤大小”、“肿瘤位置”、“转移部位”等信息，并将其可视化出来。 该任务属于信息抽取（Information extraction）的范畴，主要使用的技术是实体识别和实
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2024-02-07 17:45:53
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# 教你实现NLP识别结构化数据
在当今数据驱动的时代，使用自然语言处理（NLP）技术对非结构化数据进行分析和识别结构化信息已成为一种趋势。本文将为你详细介绍实现“NLP识别结构化数据”的过程，带领你一步步完成此任务。
## 流程概述
下面是实现NLP识别结构化数据的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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在当今数字化时代，自然语言处理（NLP）已经被广泛应用于数据检索和分析，其中“NLP结构化查询语言”的使用逐渐成为一种重要的技术趋势。本篇文章将探讨如何构建有效的备份策略、恢复流程、灾难情景下的应对措施、工具链的集成、预防措施以及数据迁移方案。
### 备份策略
根据项目实施的具体要求，以下是备份的时间安排计划。使用甘特图可以清晰体现出备份任务周期及其相互依赖关系。
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对话式AI是当前AI领域最火热的细分领域之一，其中自然语言处理（NLP）是最为困难的问题之一。那么，零基础、对会话式AI感兴趣的小伙伴们如何快速入门 NLP领域？近日，英伟达x量子位发起的NLP公开课上，英伟达开发者社区经理李奕澎老师分享了【使用NeMo快速入门自然语言处理】，介绍了NLP相关理论知识，并通过代码演示讲解了如何使用NeMo方便地调用NLP函数库及NLP预训练模型，快速完成NLP各类
# NLP 结构化数据抽取指南
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，结构化数据抽取是将非结构化文本信息提取成可用于分析和处理的结构化格式的关键步骤。对于刚入行的小白来说，理解这一过程的基本流程及实现方式至关重要。在本文中，我们将逐步教会你如何实现NLP结构化数据抽取。
## 流程概述
下面是实现NLP结构化数据抽取的主要步骤：
| 步骤 | 描述
需求分析需求分析的任务不是具体地解决问题，而是要准确地确定目标系统必须做什么。用户了解他们所面对的问题，知道必须做什么，但通常不能完整准确地表达出他们的要求，也不知道计算机软件可以解决他们的哪些问题；软件开发人员知道软件可以做什么，但并不完全清楚特定用户的具体需求。系统分析员在需求分析阶段必须和用户充分交流，密切配合，以便得出一个能够真实反应用户要求的“需求分析模型”或“软件需求说明书”，这个模型
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2024-02-02 12:08:42
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