jieba除了最重要的功能--分词之外，还可以进行关键词提取以及词性标注。使用：import jieba # 导入 jiebaimport jieba.analyse as anls #关键词提取import jieba.posseg as pseg #词性标注 其中，关键词提取有两种算法：第一种是TF-IDF算法（Term Frequency-Inv
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2023-10-03 06:43:48
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主题模型+TF-IDF提取文本的关键词前言理论代码0. 加载依赖包1. 主题模型类定义2. 数据预处理3. 构建关键词字典，提取给定数据集的关键词4. 主函数入口备注结论 前言如题，本文是LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型的第二篇，第一篇是 折肘法+困惑度确定LDA主题模型的主题数。在上一篇文章中，简单介绍LDA模型的概念和LDA主题模型的主题数的确定方法-
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2023-10-01 16:40:01
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引言： 本次整理的论文主要偏向于Open-Domain QA，其中主要涉及到混合注意力方法、预训练模型分析、BERT预训练模型优化、QA数据集、问答跳转等。本次论文获取方式： 1、百度云链接，提取码：a2cz 2、关注AINLPer 微信公众号（每日更新…）回复：QA002 3、知乎主页–ShuYini1、TILE: Compositional De-Attention NetworksAutho
前言关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，关键词是为了文献标引工作，从报告、论文中选取出来用以表示全文主题内容信息的单词或术语，在现在的报告和论文中，我们依然可以看到关键词这一项。因此，关键词在文献检索、自动文摘、文本聚类/分类等方面有着重要的应用，它不仅是进行这些工作不可或缺的基础和前提，也是互联网上信息建库的一项重要工作。关键词抽取从方法
文章检测工具，好用的有哪个？很多自媒体新人在刚刚进行内容创作的时候，总是很难下笔，创作一篇基本上好花上大半天的时间。所以大家都会利用洗稿或者伪原创的方式去创作，但是这种方式很容易被平台检测出来内容重复度过高，导致审核不通过或者没有推荐量和阅读量。对于这样的问题，今天小编给大家介绍一款好用的自媒体文章原创度检测工具，帮助大家提升发文质量。这里给大家推荐的这款工具叫--蚁小二。那么这款自媒体工具怎么使
TextRank算法是一种抽取式的无监督的文本摘要方法。让我们看一下我们将遵循的TextRank算法的流程：1.第一步是把所有文章整合成文本数据2.接下来把文本分割成单个句子3.然后，我们将为每个句子找到向量表示（词向量）。4.计算句子向量间的相似性并存放在矩阵中5.然后将相似矩阵转换为以句子为节点
原创
2022-02-09 13:45:35
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TextRank算法是一种抽取式的无监督的文本摘要方法。让我们看一下我们将遵循的TextRank算法的流程：1.第一步是把所有文章整合成文本数据2.接下来把文本分割成单个句子3.然后，我们将为每个句子找到向量表示（词向量）。
原创
2021-08-27 15:26:38
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Information Extraction简介抽取实体(entities): ·通用性：人(person), 地名(location),时间(time) ·专业性：医疗领域(蛋白质，疾病，药物)抽取关系(relations) ·位于（located in), 工作在(work at), 部分(is part of) 基于规则的方法，基于监督学习的方法，boostrap方法，dista
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2023-07-06 22:26:41
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实体抽取实体抽取式nlp中广泛使用信息抽取的关键要素，解码设计实体抽取实际中的问题关系抽取使用序列标注解决关系抽取事件抽取实体抽取怎么标注文本序列标注 实体抽取式nlp中广泛使用实体抽取是自动从非结构化数据或者半结构化数据中抽取结构化信息的任务。信息抽取的关键要素，解码设计1.BIO解码,序列标注，单个或者多类别标注， 2.pointer解码，标注抽取结果的start和end 3.token p
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2023-06-25 15:21:34
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距离初赛结束仅为一周时，只是抱着实战学习NLP的态度来了解比赛，幸运的是，遇到了两位超级强力的队友，我们一起坚持到最后，拿到了复赛的第7名，现在把方案分享出来，欢迎各位同学参考和讨论。代码后续开源比赛回顾 引用官方介绍：京东商品标题包含了商品的大量关键信息，商品标题实体识别是NLP应用中的一项核心基础任务，能为多种下游场景所复用，从标题文本中准确抽取出商品相关实体能够提升检索、推荐等业务场景下的
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2023-10-25 12:33:48
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一、简介旨在帮助用户自动挖掘文本标签，是特征关键词提取工具，工具中集成了TextRank、TF-IDF算法、词跨度（SPAN）算法和LDA主题模型算法。使用方法：二、使用方法2.1.TextRank2.1.1.理论参考：2.1.2.调用方法public static void main(String[] args) {
String field = "6个小动作 让你秒秒都能瘦 这
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2023-10-05 10:46:27
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一、背景介绍 关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来，在文献检索、自动文摘、文本聚类和文本分类等方面有着重要的应用。 关键词提取算法一般分为有监督和无监督两类:有监督：有监督的关键词提取方法主要是通过分类的方式进行，通过构建一个较为丰富和完善的词表，然后判断每个文档与词表中每个词的匹配程度，以类似打标签的方式，达到关键词提取的效果。优点是精度较高，缺点是需要大批量的标
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2023-09-13 18:19:02
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前言实现步骤1.导入所需的库和模块：2.设置随机种子：3.定义模型超参数：4.加载数据集：5.对文本进行填充和截断：6.构建模型：7.编译模型：8.训练模型：9.评估模型：完整代码 CNN（卷积神经网络）在文本分类任务中具有良好的特征提取能力、位置不变性、参数共享和处理大规模数据的优势，能够有效地学习文本的局部和全局特征，提高模型性能和泛化能力，所以本文将以CNN实现文本分类。 CNN对文本分
前面一篇 NLP系列——文本预处理1 写了文本的预处理，对语料进行了分词，将一篇文章，按我们选择的最小单位 短语、词语或者字符等 进行划分。划分后的语料，还是以文字的形式存在，接下去，首先是要建立词典将文本变成index表示(计算机处理的都是数字)，然后以某种方式提取一个向量来表示文章，这就是特征向量。 这一篇只介绍BOW、TF、TF-IDF，CNN、RNN这些神经网络的后续再补。1. 构建词典N
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2023-09-23 14:32:29
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TF-IDF原理 1.1 文本向量化特征的不足 在将文本分词并向量化后，我们可以得到词汇表中每个词在各个文本中形成的词向量，比如在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick这篇文章中，我们将下面4个短文本做了词频统计：corpus=["I come to China to travel",
"This is a car polupar in China",
单位 | 快商通科技股份有限公司 自然语言处理实习生信息抽取的定义为：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术信息抽取是从文本数据中抽取特定信息的一种技术。文本数据是由一些具体的单位构成的，例如句子、段落、篇章，文本信息正是由一些小的具体的单位构成的，例如字、词、词组、句子、段落或是这些具体的单位的组合。抽取文本数据中的名词短语、人名、地名等都是
一.文本基本任务—预处理操作：1.词向量化 把词进行量化，得到向量空间的值，得到具体的数值，长度，计算距离，拓展到文本向量和文章向量2.分词 中文 ：基本语义单元分割 英文：按照空格3.词性标注 分词之后进行标注4.命名实体识别 组织，人，5.文本结构化 快递地址识别信息提取案例二.文本应用—分类与聚类：将文本文件分到一个或多个一定好的类别中，涉及文本向量化，序列化标注等新闻稿分类垃圾邮件分类情感
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2023-09-07 16:45:51
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作者 | AI Publishing 翻译 | 悉尼没睡醒校对 | gongyouliu编辑 | auroral-L全文共2406字，预计阅读时间30分钟。第九章 文本摘要和主题建模 1. 用 NLTK 进行文本摘要 1.1 抓取维基百科的文章 1.2 文本清洗
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2023-09-30 01:58:09
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主要任务将各个医院不同格式的病历中的信息提取出来，这些信息包括姓名、出生地、年龄、疾病史、出院情况、出院有什么症状，有哪些治疗历史等信息。信息提取后还应将这些信息按照项目一个个的存储到mysql数据库中。 具体实现过程由简至繁的的描述。简单和复杂的区别主要由待提取的信息的复杂度来描述。1，有限可穷举情况最简单的为性别，只有两种匹配，男、女。更多的则是婚姻情况，如已婚、未婚、离异等。再多的
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2023-09-20 06:47:50
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一、摘要的主要分类文本摘要：从数据上来看，分为利用无监督数据（自动摘要）和有监督数据两种方法文本摘要：从获取方法上看，分为抽取式摘要（从原文中抽取多个句子组成概要）和生成式摘要（先是自然语言理解进行篇章理解，然后用自然语言生成来生成摘要）两种方法。深度学习模型：BertSum,XLNet等。二、抽取式摘要方法1、基于无监督的抽取方法：page-rank主要处理流程：先构造图（其中一个句子是一个结点
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2023-07-14 16:42:37
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