Entity-extractor-by-binary-tagging“半指针-半标注”方法实体的抽取器，基于苏神的三元组抽取方法改造，这里取消了三元组抽取模型中对s的抽取，直接抽取实体并做分类(相当于直接抽取p和o)。改造后的实体抽取方法不仅可以运用于短实体的抽取，也可以运用到长句实体的抽取。基于DGCNN和概率图的"三元组"信息抽取模型代码 以及运行教程 获取：AI项目体验
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2024-08-23 07:12:11
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前三篇博客（一）、（二）、（三）总结了抽取式自动文摘的一些经典方法，传统抽取式自动文摘方法将文档简单地看作是一组文本单元（短语、句子等）的集合，忽略了文档所表达的全局语义，难免“断章取义”。随着算力的提升，深度学习在很多应用中非常的火热也取得了state-of-the-art的性能，因此，将神经网络模型引入自动文摘任务是理所当然的，将文档用神经网络模型进行表示被称为神经文档模型（neural do
绪论文本摘要自动抽取是文本信息抽取的主要任务之一，也是自然语言处理 NLP(Nature Language Process)领域的主要研究方向，它是指利用计算机自动从文本中抽取重要信息，形成摘要的方式表达原文。根据对信息的抽取方式的不同，可将文本自动摘要抽取技术分为两大类:抽取式(extractive)文本摘要生成方式和理解式(abstractive)文本摘要生成方式。抽取式文本摘要生成方法统计文
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2024-01-19 23:50:12
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1、抽取式从文档中抽取已有句子形成摘要实现简单，能保证句子的可读性可看作一个组合优化问题可与语句压缩一并进行（可看作混合式方法）2、抽取式文档摘要的关键技术：重要信息评估、冗余信息的过滤、碎片化信息的聚合、多源信息的篇章组织其中单文档摘要主要集中于重要信息评估 多文档摘要则集中于四个方面关键问题 如何衡量句子重要性？ 影响句子重要性的因素 句子长度 句子位置 句子中词语
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2023-11-19 12:06:12
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一、背景介绍目前自动摘要（Automatic Summarization）的方法主要有两种： Extraction 是抽取式自动文摘方法，通过提取文档中已存在的关键词，句子形成摘要； Abstraction 是生成式自动文摘方法，通过建立抽象的语意表示，使用自然语言生成技术，形成摘要。 这两种方法都有一定的局限性，第一种抽取式摘要提取的结果普遍太冗长，并且不一定能完全概括文章中心思想；第二种生成式
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2024-03-29 15:51:35
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HANLP（汉语言处理）是一个广泛应用于自然语言处理的开源工具，它提供了多种算法来完成文本分析和处理的工作。其中，抽取式自动摘要是其重要的功能之一，它通过提取关键信息来生成文章的摘要，大幅提高阅读的效率和准确性。然而，在实际使用中，我们也可能会遭遇一些问题，接下来我将详细记录解决“hanlp 抽取式自动摘要”问题的过程。
最近，我的团队在实现基于HANLP的抽取式自动摘要时，发现系统偶尔输出的摘
Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive SUmmarization Sequence-to-sequence models, or PEGASUS, uses self-supervised objective Gap Sentences Generation (GSG) to train a transformer en
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2024-08-20 14:52:44
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从“文本”到“知识”：信息抽取
这是一个大数据的时代。随着太阳东升西落，每一天都在产生大量的数据信息。人们通常更擅长处理诸如数字之类的结构化数据。但实际情况是，非结构化数据往往比结构化的数据多。当我们从互联网上获取了大量的如文本之类的非结构化数据，如何去有效地分析它们来帮助我们更好地做出决策呢？这将是本文要回答的问题。信息提取是从非结构化数据（例如文本）中提取结构化信息的任务。我
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2024-04-18 18:59:38
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Hanlp 抽取式摘要 本地版是我在处理信息摘要问题时想要实现的一种技术解决方案。针对海量文本数据的处理，Hanlp 提供了高效的文本摘要方法。本文详细记录我在申请使用 Hanlp 的过程中遇到的问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试与预防优化的全过程。
首先，随着信息量的不断增加，传统信息处理方式已经难以满足需求。用户希望能够通过抽取式摘要获取文章中的重点信息，从而节省时间。这种需求
中文自动文摘关键技术总结github：https://github.com/xiaoming3526/ai-ming3526定义所谓自动文摘就是利用计算机自动地从原始文献中提取文摘，文摘是全面准确地反映某一文献中心内容地简单连贯的短文。应用互联网迅速发展伴随着每天产生大量的文本数据，文摘是文本的主要内容，用户想查询和了解自己关注的话题需要花费大量时间进行选择和阅读文章，并且文摘任务单靠人工也是无法
1, abstract ['æbstrækt, æb'strækt] n. 摘要；抽象；抽象的概念 adj. 抽象的；深奥的 vt. 摘要；提取；使……抽象化 vi. 做摘要；写梗概2, as [æz] conj. 因为；随着；虽然；依照；当…时 prep. 如同；当作；以…的身份 adv. 同样地；和…一样的3, ascending [ə'sendiŋ] adj. 上升的 v.
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2024-03-16 08:25:01
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一、概念二、Extractive抽取式算法 - TextRank1、TextRank算法提取关键词2、TextRank算法提取关键词短语3、TextRank算法生成摘要1）文本相似度 - BM25算法4、TextRank算法优势5、TextRank算法存在的问题及解决策略三、Abstractive抽取式算法1、seq2seq + attention模型1）seq2seq2）attention机制a
社会科学研究领域的常见问题：观测数据稀缺和难以获取的情况，随着优秀公开数据库的出现，数据变得丰富。接下来的问题是如何获取这部分数据。另外有部分数据存在各种软件里面，获取不方便。面对大量数据，科研人员既没有时间，也没有意愿进行数据的手工采集。但实际中，我们经常需要将各种来源的数据复制粘贴过来，然后进行整理。这种方式易于出错、重复度高，极大的浪费了科研人员的时间。下面分享几种获取数据的工具： 一、网页
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2024-02-01 08:39:54
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TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。 自动文本摘要是自然语言处理（NLP）领域中最具挑战性和最有趣的问题之一。它是一个从多种文本资源（如书籍、新闻文章、博客帖子、研
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2023-12-05 21:56:53
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文章目录BERT论文精读AbstractIntroductionBERTPre-training BERTTask #1: Masked LMTask #2: Next Sentence Prediction (NSP)Fine-tuning BERT BERT论文精读Abstract我们引入了一种新的语言表示模型BERT，它使用了来自Transformer的双向编码器。 与最近的语言表示模型不
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2024-05-15 08:23:23
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1、基于有监督学习的方法可考虑众多因素，由机器学习算法确定句子重要性 句子分类 二类分类：句子是否隶属于摘要 SVM（支持向量机） 序列标注 为每个句子打上标签 可考虑相邻句子之间的关系 HMM（隐马尔科夫模型），CRF（条件随机场） 句子回归 为每个句子预测一个反映重要性的分数 SVR（支持向量回归）2、基于神经网络的方法 基于编码器-解码器框架进行单文档摘要 编码器：先对
将每个句子看成图中的一个节点，若两个句子之间有相似性，认为对应的两个节点之间有一个无向有权边，权值是相似度。
原创
2024-04-16 13:50:04
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深度学习是机器学习领域的一个重要分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式，让机器能够自主学习和理解数据，并进行复杂的任务处理。在自然语言处理领域，深度学习被广泛应用于文本抽取任务，如情感分析、关键词提取等。本文将详细介绍深度学习在文本抽取中的应用，并给出相应的代码示例。
## 1. 深度学习在文本抽取中的应用
文本抽取是从大量文本数据中提取有用信息的过程。常见的文本抽取任务包括实体识别、关键词提取
原创
2024-01-03 06:23:06
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作者：HelloGitHub-追梦人物博客文章的模型有一个 excerpt 字段，这个字段用于存储文章的摘要。目前为止，还只能在 django admin 后台手动为文章输入摘要。每次手动输入摘要比较麻烦，对有些文章来说，只要摘取正文的前 N 个字符作为摘要，以便提供文章预览就可以了。因此我们来实现如果文章没有输入摘要，则自动摘取正文的前 N 个字符作为摘要，这有两种实现方法。覆写 save 方法
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2024-07-10 02:36:17
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# 使用 HanLP 实现 Python 中的摘要抽取
近年来，随着信息量的激增，如何快速从大量文本中提取出重要信息成为了一个亟待解决的问题。摘要抽取技术就是为了解决这个问题而生的。今天，我们将学习如何使用 HanLP 在 Python 中实现文本摘要抽取的功能。本文将详细介绍实现流程、代码示例以及相关的概念。
## 整体流程
在进行摘要抽取前，我们需要明确我们所需执行的步骤。这里有一个简单
