1 前言在NLP中，会遇到这样的一个应用问题：如何将文本中的某个短语/实体归一化为（对齐）某个标准名？解决该问题的办法很多，比如使用近义词词库进行匹配，或检索词语类的知识库(HowNet)，也可用word2vec之类的词向量技术进行cosine相似计算。再高级点，可利用像BERT之类的预训练模型进行预测。但是上述的方法都存在一个共同的缺陷，都没考虑关键词所在的语义环境。基于这个问题，有两个方法来解
# NLP段落提取实现指南
## 1. 简介
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中，段落提取是指从一篇文本中提取出具有独立意义的段落。这在文本摘要、问答系统等应用中非常常见。本篇文章将指导你如何使用代码实现NLP段落提取。
## 2. 实现流程
下面是实现NLP段落提取的整个流程，我们将使用Python编程语言和一些常用的NLP工具库。
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自然语言处理(NLP) 自然语言处理，简单来说就是构建人与机器之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。 自然语言处理有两大核心任务：自然语言理解(NLU)与自然语言生成(NLG)。词干提取(Stemming)是去除单词的前后缀得到词根的过程。词形还原(Lemmatisation)是将单词的复杂形态转变成最基础的形态。分词(Tokenization) 分词是自然语言处理的基础任务，将句子、段落分解为字
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2023-07-31 23:13:36
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划分段落的方法分段，是指理清作者为了表达中心思想而把有关内容按一定的方式组合在一起的各个部分，即逻辑段落，又叫意义段落。分段没有绝对的标准，但却有一个基本的要求：能够体现作者行文的思路，能展现课文题旨的脉络。这个“思路”和“脉络”，就是作者写作时构思顺序和写作步骤，同学们在学习课文时，如何才能正确地把握作者的构思顺序和写作步骤呢？怎样才能比较准确地划清段落呢？首先要掌握分段的步骤，其次要选择正确的
文章目录项目简介任务简介：BiLSTM-CRF模型发射分数Emission score转移分数Transition score路径分数Path score预测BiLSTM-CRF代码（略） 项目简介知识图谱、信息抽取以及规则系统 基于机器学习的信息抽取系统 基于深度学习的信息抽取系统（本节内容） 信息抽取最新研究与展望 信息抽取实战经验与面试准备任务简介：学习使用bilstm-crf解决ner问
命名实体识别NER命名实体识别是识别句子中需要的实体， 标注工具使用brat 标注方式是BIO 训练框架选用paddleNLP训练算法使用ernie ERINE（Enhanced Representation through Knowledge Integration）是百度发布的一个预训练模型。它将BERT中单词级别的MASK拓展成三种级别的Knowledge Masking，从而让模型学习到更
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2023-08-05 11:02:28
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据悉，标准的语音识别系统的输出是缺乏标点和句边界的。标点预测（punctuation prediction）技术，又称句边界检测（sentence boundary detection）或句切分(sentence segmentation)技术，是一种典型的序列标注机器学习任务，是指在缺乏标点的文本（如语音识别抄本）中加入标点或对篇章文本进行句子单元切分，目的是提高文本的可懂度，降低人工阅读的负荷
在Assignment写作中，段落分析是非常重要的一环。以下是Assignment写作的段落分析的一些要点： 主题句：每个段落都应该有一个主题句，这是这个段落的核心思想。主题句应该清晰明确，并直接与Assignment的中心论点相关。 支持句：在主题句后面，应该有一些支持句，用来证明或者解释主题句。这些支持句应该在内容上与主题句相关，并且要合理、充分地支持主题句。 举例
一、grep grep命令主要用于文本内容的查找。它支持正则表达式查找，命令格式为： grep [option] pattern filename 例如：在filename文本中查找包含”text”的行：grep "text" filename 这条命令默认只输出匹配的文本行option为-o时，命令行只输出匹配的文本option为-v时，命令行只输出没有匹配的文本行option为-R
距离上篇文章又一个月了。。。时光飞逝。。。再次立下一周一篇的flag最近读了一篇专栏文章BERT时代与后时代的NLP，收获颇丰。算是作者的同行，最近也在做类似的东西，但是作者都给总结了起来，让我又重新串了一遍那些思想，查漏补缺。另外最近没怎么追踪前沿，看到作者又列举了两篇我一直关注的transformer系文章，赶紧打出来看了，顺便写篇文章记录下收获。1. MASS模型MASS的主要贡献是提出一种
NLTK（www.nltk.org）是在处理预料库、分类文本、分析语言结构等多项操作中最长遇到的包。其收集的大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口，涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)、句法分析(Syntactic Pa
# Java正则表达式匹配段落
## 1. 流程概述
本文将教你如何使用Java正则表达式来匹配段落。下面是实现该功能的步骤：
步骤 | 描述
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步骤一 | 读取文本内容
步骤二 | 将文本按照段落分割
步骤三 | 使用正则表达式匹配段落
接下来，我们将详细介绍每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码。
## 2. 步骤详解
### 步骤一：读取文本内容
首先，我们需
?大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流??欢迎各位→点赞? + 收藏⭐️ + 留言??系列专栏 - 机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】 深度学习【DL】 ?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这
原文标题：Divide and Conquer: Text Semantic Matching with Disentangled Keywords and Intentshttps://arxiv.org/abs/2203.02898目录一、Introduction二、Methodology三、Results and Analysis四、Conclusion一、Introduction 
正则表达式用于字符串处理、表单验证等场合，实用高效。现将一些常用的表达式收集于此，以备不时之需。
匹配中文字符的正则表达式： [\u4e00-\u9fa5]
评注：匹配中文还真是个头疼的事，有了这个表达式就好办了
匹配双字节字符(包括汉字在内)：[^\x00-\xff]
评注：可以用来计算字符串的长度（一个双字节字符长度计2，ASCII字符计1）
匹配空白行的正则表达式：\n\s*\r
评注：可以
引言 最近因读者要求，所以打算挑选一些和医疗相关的文章和大家分享，但是因为不可抗力只找到了一篇，（ps：医疗相关的文章真心不好找），所以今天只有一篇文章和大家分享，该文和临床医疗问答相关的，其主要针对端到端特定任务模型和管道模型的弊端（缺乏数据集和误传播），提出一种基于临床文本结构（QA-CTS）的问答模型。First BloodTILE: Question Answering based
# Python正则匹配段落开始
## 简介
在Python开发中，正则表达式是一个非常有用的工具，可以用于在字符串中查找、匹配和替换特定的模式。本文主要介绍如何使用Python正则表达式来匹配段落的开头。
## 整体流程
为了帮助小白理解，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
```mermaid
journey
title 匹配段落开始
section 步骤一：导入re模
时间: 2019-8-14引言两篇文章与大家分享，第一篇作者对通用文本匹配模型进行探索，研究了构建一个快速优良的文本匹配模型所需条件，在此条件下，其模型性能与最先进的模型相当，且参数少速度快(6倍)；第二篇主要研究了集成语言输入特征对神经网络模型产生的影响，并且发现输入特性对性能的影响比我们研究的任何体系结构参数都要大。First BloodTILE: Simple and Effective T
文章目录正则表达式匹配原则：一、匹配字符：二、匹配位置三、匹配重复四、其他五、正则表达式分组re模塊常量re模塊函數注意事項 正则表达式匹配原则：1.正确性,能够正确的匹配出目标字符串.
2.排他性,除了目标字符串之外尽可能少的匹配其他内容.
3.全面性,尽可能考虑到目标字符串的所有情况,不遗漏.一、匹配字符：普通字符 匹配规则：每个普通字符匹配其对应的字符 In : re.findall(‘a
符号类型的枚举enum TokenType{//ST语言
......
};
class Token{
public:
Token(TokenType type, String value);
TokenType getType();
String toString();//打印出字符类型和字串
bool isVarible();
bool isScalar();//值类型
priv
