合同作为一种实现双方当事人利益的手段或工具，本应当具有相对的稳定性。由于人员素质、合同双方主体、合作周期等等因素使合同在实施的过程中存在着很强的动态性与不确定性。因此合同审核就非常重要了。 九眼专业合同智能审核平台，针对各类合同文本进行格式、语法及专业内容的自动智能审核，快速定位合同风险点，提升法务人员合同审核效率与准确度，极大地降低企业运营风险。 合同类型：采购、工程、劳务、租赁、人力类专业
# 前言 #文字是人从日常交流中语音中演化出来，用来记录信息的重要工具。文字对于人类意义非凡，以中国为例，中国地大物博，各个地方的口音都不统一，但是人们使用同一套书写体系，使得即使远隔千里，我们依然能够通过文字进行无障碍的沟通。文字也能够跨越时空，给予了我们了解古人的通道。随着计算机的诞生，文字也进行了数字化的进程，但是不同于人类，让计算机能够正确地进行字符识别是一个复杂又艰巨但意义重大的工作。从
本篇不是为了抵制和挑战Google搜索引擎的强大，而是为了与其它类似搜索引擎（如Bing）对比，谷歌的搜索结果基于页面级别(Page Ranking)和强大的搜索算法，在这方面，Google确实使其它搜索引擎难望项背。 但 是，除此外还有其它，如众所周知的语义搜索引擎(semantic search engines)。由于语义搜索引擎能更好的知晓某些名词与词条的语义而不是依据统计数据，故此能得到相
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2024-01-09 13:37:29
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作者： @henryWang
前言语义匹配是NLP领域的基础任务之一，直接目标就是判断两句话是否表达了相同或相似意思。其模型框架十分简洁，通常包含 文本表示 和 匹配策略 两个模块，因而很容易扩展到相关应用场景，如搜索、推荐、QA系统等。此类模型通常依赖 数据驱动联系到丁香园团队的在线问诊、病症查询、医疗推荐等业务场景，我们希望能构建更高质量的语义表征模型，一方面对于文本中的疾
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2024-02-04 07:08:32
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### 实现NLP语义识别开源免费本地部署的步骤
为了帮助你实现NLP语义识别的开源免费本地部署，我将为你介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和解释。
#### 步骤一：安装Python和必要的库
在开始之前，你需要确保你已经安装了Python和以下必要的库：
- Python：用于编写代码和运行程序。
- pip：用于安装Python包和库的软件包管理工具。
- Jupyter Note
原创
2024-01-08 12:52:40
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19年，百度提出了知识增强的语义表示模型ERNIE(Enhanced Representation from knowledge Integration), 并发布了基于百度自己开发的深度学习框架PaddlePaddle的开源代码和模型，在语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析、问答匹配等自然语言处理(NLP)各类中文任务上模型效果全面
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2023-10-08 14:17:30
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ABBYY FineReader 12这款OCR文字识别软件可以识别单语言文本和多语言文本（如使用两种及以上语言），对于多语言文本，需要选择多种识别语言，那么在ABBYY FineReader 中该如何实现呢？ 要为文本指定一
在这一部分中，我们将要介绍NLP领域的一个重要问题：语义分析。 语义分析分为两个部分：词汇级语义分析以及句子级语义分析。 这也就是为什么在词法分析和句法分析之后，我们要介绍的是语义分析而不是篇章分析的原因。【一】词汇级语义分析首先，我们来介绍词汇级语义分析。 词汇级语义分析的内容主要分为两块： 1.词义消歧 2.词语相似度 二者的字面意思都很好理解。其中，词义消歧是自然语言处理中的基本问题之一，
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2023-07-30 19:09:17
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隐含语义索引LSI-搜索引擎原理
有些事情我们一直在思考，比如搜索引擎是如何来判断文章的原创？文章是否有关键词堆积？那么搜索引擎又是如何来判断文章和关键词的相关性的呢？还有很多朋友都很疑惑的一个问题，因为大家都知道Google的排名算法PR，好像现在不起作用了，因为很多SEOER都跟我说，很多PR高的在某些关键词排名反而落后于PR值很低的站点。所以大部分的朋友认
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2024-06-24 20:01:01
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首先，大概讲一下自然语言处理的背景。互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本，如何较好的理解这些文本，服务于实际业务系统，如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等， 给我们提出了挑战。例如在效果广告系统中，需要将 Query(User or Page) 和广告 Ad 投影到相同的特征语义空间做精准匹配，如果 Query 是用户，需要基于用户历史数据离线做用户行为分析，如果 Qu
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2023-11-07 22:15:22
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目录1.隐性语义分析2.奇异值分解2.1左奇异向量U2.2奇异值向量S2.3右奇异值向量V^T2.4SVD矩阵的方向2.5主题约简 1.隐性语义分析隐形语义分析基于最古老和最常用的降维技术–奇异值分解(SVD)。 SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个时对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个更简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。 利用
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2024-04-19 12:10:45
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过去的NLP实验人员发现了一种揭示词组合的意义的算法，该算法通过计算向量来表示上述词组合的意义。它被称为隐语义模型（latent semantic analysis，LSA）。当使用该工具时，我们不仅可以把词的意义表示为向量，还可以用向量来表示整篇文档的意义。 在本章中，我们将学习这些语义或主题向量。我们将使用TF 目录1.TF-IDF向量及词形归并2.主题向量3.思想实验4.一个主题评分算法5.
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2024-06-08 13:35:26
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# 如何实现 NLP 语义召回
随着自然语言处理（NLP）技术的迅速发展，语义召回成为了信息检索和推荐系统中的一项关键技术。对于刚入行的小白来说，这可能看起来有些复杂，但只要按照步骤走，你就能实现一个语义召回系统。本文将详细讲解实现过程，从整体流程到代码实现，希望对你有所帮助。
## 整体流程
实现一个简单的 NLP 语义召回系统通常还是可以拆分成几个步骤，下面是整个流程的概览：
| 步骤
# NLP语义歧义的科普知识
自然语言处理（NLP）是计算机科学和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、解析和生成自然语言。语义歧义是NLP中常见的难题之一，它指的是同一词语或短语在不同上下文中可能具有多种意义。在本文中，我们将探讨语义歧义的定义、原因，并通过代码示例展示如何应对这种情况。
## 什么是语义歧义？
语义歧义是指同一词语或表达在不同上下文中可能有不同的解释。举个例子，词语“银
语义计算的任务：解释自然语言句子或篇章各部分(词、词组、句子、段落、篇章)的含义。面临的困难：自然语言句子中存在大量的歧义，涉及指代、同义、多义、量词的辖域、隐喻等同一句子对于不同的人来说可能有不同的理解语义计算的理论、方法、模型尚不成熟格语法语义网络事件的语义关系优点：(1)直接而明确地表达概念的语义关系，模拟人的语义记忆和联想方式;(2)可利用语义网络的结构关系检索和推理，效率高。缺点：它不适
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2023-06-25 15:22:22
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# NLP 语义标注入门指南
在自然语言处理（NLP）领域，语义标注是一个重要的任务。它旨在为文本中的词语或短语分配特定的意义或类别。接下来，我将为你提供一个全面的流程，帮助你实现 NLP 语义标注。
## 流程概述
以下是 NLP 语义标注的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据采集：获取需要进行标注的文本数据 |
| 2 | 数
0、前言论文题目：KaFSP: Knowledge-Aware Fuzzy Semantic Parsing for Conversational Question Answering over a Large-Scale Knowledge Base 论文地址：https://aclanthology.org/2022.acl-long.35.pdf 代码：https://github.com/
语义化标签是什么？
语义化标签是HTML5的新特性，让标签有自己的含义。优点使代码结构清晰，有利于团队开发。便于各种设备解析，如屏幕阅读器等，以
语义的方式渲染页面利用搜索
引擎优化常见的
语义化标签<title>：页面主体内容。<hn>：h1~h6，分级标题，<h1> 与 <title> 协调有利于搜索
引擎优化。<ul>：无序列表。<li
一、简单介绍LSA和传统向量空间模型(vector space model)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents)，并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档间的关系；不同的是，LSA 将词和文档映射到潜在语义空间，从而去除了原始向量空间中的一些“噪音”，提高了信息检索的精确度。二、文本挖掘的两个方面应用（1）分类： a.将词汇表中的字词按意思归类（比如将各种体育运动的名
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2024-10-08 13:11:25
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# NLP语义搜索：让搜索变得更智能
随着数据量的激增，传统的基于关键字的搜索方法逐渐显得力不从心。为了提升搜索的准确性与智能化，语义搜索应运而生。本文将探讨NLP（自然语言处理）语义搜索的基本原理，并提供一个简单的代码示例，帮助大家理解这一技术的运用。
## 什么是语义搜索？
语义搜索是一种通过理解用户查询背后意图与上下文的搜索方法。与传统搜索相比，语义搜索能够识别同义词、词义以及相关概念
