# NLP 模式匹配入门指南
## 引言
自然语言处理（NLP）是一项关于如何处理和理解自然语言的技术。模式匹配是 NLP 中的一个基础任务，涉及到通过特定的规则从文本中提取信息。本文将带领初学者了解 NLP 模式匹配的基本流程，并提供具体的代码示例和详细解释。
## NLP 模式匹配流程
我们将分步进行 NLP 模式匹配的实现。整个过程可以用以下流程图表示：
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NLP 领域中的四范式学术界将NLP任务的发展过程分为四个阶段，又称为NLP四范式。第一范式： 基于传统机器学习模型的范式：比如 tfidf 特征 + 朴素贝叶斯的文本分类任务第二范式 ： 基于深度学习 模型的范式：比如word2vec 特征 + LSTM的文本分类任务 相比于第一范式，模型准确有所提高，特征工程的工作也有所减少。第三范式： 基于预训练模型+ fine-tune 的范式： 比如 B
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2024-04-23 22:09:46
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Ernie语义匹配1. ERNIE 基于paddlehub的语义匹配0-1预测1.1 数据1.2 paddlehub1.3 三种BERT模型结果2. 中文STS(semantic text similarity)语料处理3. ERNIE 预训练+微调3.1 过程与结果3.2 全部代码4. Simnet_bow与Word2Vec 效果4.1 ERNIE 和 simnet_bow 简单服务器调用4.
目录一、常用符号的解释二、正则表达式中常用相关函数1、re.match(pattern,string，flags)2、re.fullmatch(pattern,string，flags)3、re.search(pattern,string，flags)4、re.split(pattern,string，flags)5、re.sub(pattern,replace,string)6、re.finda
论文题目：Prompt-free and Efficient Language Model Fine-Tuning论文作者：Rabeeh Karimi Mahabadi提示学习（Prompt-learning）被誉为自然语言处理的“第 4 种范式”，它可以在少样本甚至零样本的条件下，通过将下游任务修改为语言生成任务来获得相对较好的模型。但是，传统的提示学习需要针对下游任务手工设计模板，而且采用自回
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2023-09-12 19:26:52
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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 
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2024-01-16 04:43:42
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语义匹配 工业界的很多应用都有在语义上衡量本文相似度的需求，我们将这类需求统称为“语义匹配”。根据文本长度的不同，语义匹配可以细分为三类：短文本-短文本语义匹配，短文本-长文本语义匹配和长文本-长文本语义匹配。基于主题模型的语义匹配通常作为经典文本匹配技术的补充，而不是取代传统的文本匹配技术。 短文本-短文本语义匹配 短文本-短文本的语义匹配在工业界的应用场景非常广泛。例如，在网页搜索中，我们需
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
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2024-09-02 19:10:14
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# 地址匹配与自然语言处理（NLP）
在现代数据处理中，地址匹配是一个重要的任务，尤其是在跨平台数据整合和用户体验优化中。通过自然语言处理（NLP）技术，我们可以提高地址匹配的精确度与效率。本文将详细探讨地址匹配的背景和方法，并提供代码示例以及状态图来帮助读者更好地理解。
## 什么是地址匹配？
地址匹配指的是将来自不同来源的地址数据进行比对，以确定它们是否指向同一地点。这一过程通常涉及处理
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
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2024-07-25 14:40:11
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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
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2024-01-31 21:11:20
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深度语义匹配模型系列文章的终结篇，带大家走进贝壳找房智能客服的匹配。一、背景贝壳找房作为房产领域领先的服务平台，业务场景中包含大量自然语言处理的任务。经纪人与用户的交互过程会产生大量的文本语料，无所不能的小贝助手能够帮助经纪人更好的理解用户的需求。经纪人在面对客户时会遇到很多业务上的问题，比如二套房的贷款比例，税费如何计算等，而经纪人自己也有需要解答的问题，比如公司某项规章制度的解读，等级积分制度
文本匹配工具RuleFinder 文本匹配工具是一个用于快速编写匹配规则，提取文本的工具。 源码地址： https://github.com/xmxoxo/RuleFinder当前版本号：0.1.12update: 2020/6/12本工具包括：类库，规则编辑器，批量提取器。RuleLib.py 类库，可自行引用到项目中使用；
RuleEditor.py 规则编辑器，基于flask的WEB应用，
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2023-11-26 11:11:03
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文本匹配是NLP中的重要基础任务，宽泛的讲，任何评判两句话之间关系的问题都可视为文本匹配问题。其应用领域包括但不限于：（1）句子相似度（sentence similarity）/句子复述（paraphrase identification）判断两段文本是否为含义相同，这是一个典型的二分类问题（2）然语言推理（Natural Language Inference）/文本蕴含识别（Textual En
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2023-12-14 01:49:13
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java正则表达式通过java.util.regex包下的Pattern类与Matcher类实现. Pattern类用于创建一个正则表达式,也可以说创建一个匹配模式,它的构造方法是私有的,不可以直接创建,但可以通过Pattern.complie(String regex)简单工厂方法创建一个正则表达式,
Java代码示例: Pattern p=Pattern.compile("\\w+");
p.
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2023-08-28 09:03:46
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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
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2024-02-22 20:17:20
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文章目录搜索引擎是怎么工作的 搜索引擎是怎么工作的构建索引搜索引擎会挑选重点部分，分别对待，比如重点关注标题、时间、正文。将这些信息给予不同的权重后，接着就是下一步，将它存储起来。搜索引擎通常在搜索的时候，不会临时从全网找材料，而是将刚刚收集到的信息提前构建成索引，存储在便于快速检索的数据库中。只在自己的数据库中搜索，使我们的及时搜索更有效率。如果你的网页内容有更新，你可以选择自己主动告诉搜索引
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2023-11-27 20:34:01
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1. 含义文本匹配算法主要用与搜索引擎，问答系统等，是为了找到与目标文本最相关的文本。例如信息检索可以归结成查询项和文档的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，对话系统可以归结为对话和回复的匹配。2. 传统模型基于字面匹配：TF-IDF、BM25语义匹配：LSA类模型3. 深度学习文本匹配模型发展过程单语义模型：简单的用全连接、CNN类或RNN类的神经网络编码两个句子然后计算句子之间的匹配
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2023-12-31 17:28:22
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# NLP文本匹配实现指南
在自然语言处理（NLP）领域，文本匹配是一个常见的任务。它通常用于判断两个文本之间的相似度，比如在搜索引擎或推荐系统中。在这篇文章中，我将教你如何实现基础的文本匹配功能。我们将通过以下步骤来实现这一目标：
| 步骤 | 描述 |
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自然语言处理（NLP）技术在当今信息时代扮演着至关重要的角色，它能够帮助计算机理解人类语言并做出相应的反应。其中，NLP算法模糊匹配是一种常用的技术，可以帮助我们在海量文本数据中快速找到我们需要的信息。
### NLP算法模糊匹配
NLP算法模糊匹配是指通过对文本数据进行处理，使得我们能够在不完全匹配的情况下找到相关信息。这种技术在搜索引擎、智能客服等领域得到了广泛应用。在实际应用中，我们常常
原创
2024-03-03 04:50:15
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