## 文本切割与自然语言处理（NLP）
在自然语言处理（NLP）领域，文本切割是基础且至关重要的一步。它涉及将连续的文本划分成有意义的单元，例如词、句子或段落。这一过程对后续的分析和处理至关重要，特别是在机器学习和语音识别等应用中。
### 什么是文本切割？
文本切割的目的在于将复杂的文本结构简化，从而更容易进行语言分析。通常情况下，文本切割可以分为以下几种类型：
1. **词切割**：把文
原创
2024-10-31 05:07:06
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文本切分之前讨论了文本结构、成文和表示。具体来说，标识（token）是具有一定的句法语义且独立的最小文本成分。一段文本或一个文本文件具有几个组成部分，包括可以进一步细分为从句、短语和单词的语句。最流行的文本切分技术包括句子切分和词语切分，用于将文本语料库分解成句子，并将每个句子分解成单词。因此，文本切分可以定义为将文本数据分解或拆分为具有更小且有意义的成文（即标识）的过程。句子切分句子切分（sen
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2024-01-19 16:48:19
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1.文本处理的一般流程 pipeline 分词主要是中文，英语使用空格区分不涉及，清洗包括无用的标签(例如从网上爬取的文本中可能包含html标签)、特殊的符号(！感叹号、省略号等)、停用词、大写转小写标准化包括stemming、lemmazatic(就是对英文词汇中的名词、动词转换化标准形态)，这个主要是英语，中文不涉及。特征提取：常见的TF-IDF（ES就是这个打分机制），word2v
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2024-04-19 19:06:41
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【火炉炼AI】机器学习037-NLP文本分块(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)文本分块是将一大段文本分割成几段小文本，其目的是比如想获取一段文本中的一小部分，或分割得到固定单词数目的小部分等，经常用于非常大的文本。注意文本分块和分词不一样，分词的目的是把一段
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2023-10-05 16:39:42
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文本摘要提取之前写过一版 文本摘要提取，但那版并不完美。有所缺陷（但也获得几十次收藏）。今天写改进版的文本摘要提取。文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要从给定的一个文档中生成摘要，多文档摘要从给定的一组主题相关的文档中生成摘要。按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。 摘要：意思就是从一段文本 用几句话来概括这段话
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2023-09-28 21:57:30
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文字定位经过前面的特征提取，我们已经较好地提取了图像的文本特征，下面进行文字定位。 主要过程分两步：1、邻近搜索，目的是圈出单行文字；2、文本切割，目的是将单行文本切割为单字。 邻近搜索我们可以对提取的特征图进行连通区域搜索，得到的每个连通区域视为一个汉字。 这对于大多数汉字来说是适用，但是对于一些比较简单的汉字却不适用，比如“小”、“旦”、“八”、“元” 这些字，由于不具有连
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2023-09-08 06:51:33
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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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作者 | 周俊贤 文本分类是NLP领域的最常见工业应用之一，也是本人在过去的一年中接触到最多的NLP应用，本文「从工业的角度浅谈实际落地中文本分类的种种常见问题和优化方案」。由于，项目中的数据涉密，所以拿公开的两个数据集进行实验讲解：今日头条的短文本分类和科大讯飞的长文本分类，数据集的下载见github的链接。https://github.com/zhou
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2024-07-31 20:21:04
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NLP-文本挖掘-综述一、什么是文本挖掘二、文本挖掘五个步骤三、7种文本挖掘的方法 一、什么是文本挖掘文本挖掘的意义就是从数据中寻找有价值的信息，来发现或者解决一些实际问题。 每到春节期间，买火车票和机票离开一线城市的人暴增——这是数据 再匹配这些人的身份证信息，发现这些人都是从一线城市回到自己的老家——这是信息 回老家跟家人团聚，一起过春节是中国的习俗——这是知识二、文本挖掘五个步骤数据收集、
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2023-07-08 11:38:41
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项目2：新闻文本挖掘与分类MLDL一、 文本分析与可视化读取数据，去除有缺失值的行，分词去除停用词统计词频做词云二、 中文自然语言处理分析1. 关键词提取1.1 基于TF-IDF算法的关键词抽取import jieba.analyse
jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())senten
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2023-11-14 09:29:16
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摘要：近年来，自然语言处理行业蓬勃发展，在市场上得到广泛应用，尤其是基于NLP的AI伪原创技术。 自从我上学以来，我写了很多文章。文章的深度是不同的。今天，由于某些需要，我再次阅读文章并将它们放在一起，这也可以称为概述。博客上有关于这些问题的详细文章。本文仅是其各个部分的高级摘要。1什么是文本挖掘？文本挖掘是基于文本信息进行知识发现的信息挖掘研究分支。文本挖掘的准备涉及三个步骤：文本收集，文本分析
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2024-05-22 17:03:25
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# 文本切割JavaScript：实现文本的灵活处理
在网页开发中，JavaScript 常常被用来实现各种动态效果，其中文本处理是常见的需求之一。文本切割，即将一段文本按照特定规则分割成多个部分，是文本处理中的一个重要功能。本文将介绍如何使用 JavaScript 来实现文本切割，并提供一些实用的代码示例。
## 基本的文本切割
首先，我们来看一个基本的文本切割示例。假设我们有一段文本，并
原创
2024-07-28 09:00:35
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# Python文本切割
在数据处理和文本分析中，很常见的一个任务是将文本按照一定的规则进行切割。这样可以方便我们对文本进行进一步的处理和分析，提取出我们需要的信息。Python作为一门功能强大、易于学习的编程语言，提供了很多方便的方法和函数来实现文本的切割。本文将介绍Python中常用的文本切割方法，并给出相应的代码示例。
## 1. 切割字符串
字符串是Python中最基本的数据类型之一
原创
2023-09-17 17:08:32
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# Java文本切割实现方法
## 1. 引言
在Java开发中，经常会遇到需要对文本进行切割的情况，比如将一段长文本按照特定的规则切分成多个短句。本文将介绍实现Java文本切割的方法，并逐步指导你完成这个任务。
## 2. 实现流程
下面是实现Java文本切割的整体流程，通过流程图展示：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(读取文本)
C
原创
2023-12-16 11:06:07
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自然语言处理-学习笔记①1.概要2.文本预处理作用及其主要环节2.1文本处理的基本方法:2.1.1分词2.1.2词性标注2.1.3命名实体识别2.2文本张量的表示方法:2.2.1one-hot编码2.2.2word2vec2.2.3word Embedding2.3文本语料的数据分析:2.3.1标签数量分布2.3.2句子长度分布2.3.3词频统计与关键词词云2.4文本特征处理:2.4.1添加n-
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2023-10-28 15:43:03
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1. 基础概念周所众知，非数值型的文本数据是不能直接输入机器学习模型的，要先经过编码转化成数值型数据才可用于模型训练或预测。而文本表示，就是研究如何将文本数据合理编码成向量或矩阵形式的数值型数据的技术。自然语言文本中，篇章由段落构成，段落由句子组成，而句子由单词构成。而 词典中，每个单词都有多种含义，因此只看文本单独出现的单词难以确定其所想表达的含义；所以只有当单词放到句子中，结合其上下文共同出现
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2023-11-27 21:57:07
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本文共计1463字，预计阅读时长八分钟 NLP-基础和中文分词一、本质NLP (Natural Language Processing) 自然语言处理是一门研究计算机处理人类语言的技术二、NLP用来解决什么问题语音合成（Speech synthesis）语音识别（Speech recognition）中文分词（Chinese word segmentation）☆文本分类（Text c
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2023-10-15 22:50:17
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文章目录d. SimCSE：2021.04UnsupervisedSupervisede. R-Drop（Supervised）：2021.06f. ESimCSE（Unsupervised）：2021.09g. PromptBERT（Unsupervised）：2022.01h. SNCSE(Unsupervised)：2022.01i. DiffCSE（Unsupervised）：2022.
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2023-12-27 06:39:31
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当我们拿到一段文本的时候，要经过如何的处理才能进入模型呢，我们把这个过程称为文本预处理。一般经过这几个步骤：原始文本>分词>清洗>标准化>特征提取>建模 1：分词分词的常用工具：Jieba分词 https://github.com/fxsjy/jiebaSnowNLP https://github.com/isnowfy/snownlpLTP h
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2023-07-08 11:30:10
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背景在信息搜索中，我们做的第一步就是检索。对于文本检索中，第一步就是数据库中的内容与检索的内容进行匹配，符合匹配要求的话就根据相关业务处理。在NLP中，我们可以认为是要让机器去理解检索内容，然后从现有数据库中返回对应内容。从这看文本匹配就是NLU（Nature Language Understand ,自然语言理解）中的核心内容了。再延展一下，搜索这项功能在我们生活中也是太多太多。大众一点就是搜索
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2024-08-12 16:20:39
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