# NLP 文本抽取设置指南
自然语言处理（NLP）是一个重要的研究领域，在数据提取和分析中扮演着重要角色。特别是文本抽取，可以从非结构化文本数据中提取有用的信息。本文将重点介绍如何实现一个简单的 NLP 文本抽取设置，适合刚入行的小白开发者。
## 一、流程概述
在开始实现之前，我们可以将整个流程分成几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述
1 信息抽取从数据库中抽取信息是容易的，但对于从自然文本中抽取信息则不那么直观。通常信息抽取的流程如下图： 它开始于分句，分词。接下来进行词性标注，识别其中的命名实体，最后使用关系识别搜索相近实体间的可能的关系。2 分块分块是实体识别(NER)使用的基本技术，词性标注是分块所需的最主要信息。本节以名词短语(NP)为例，展示如何分块。类似的还可以对动词短语，介词短语等进行分块。下图展示了NP分块的
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2023-08-25 18:12:10
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文字是传递信息的高效途径，利用OCR技术提取文本信息是各行业向数字智能化转型的第一步。与此同时，针对OCR提取的海量文本信息，利用NLP技术进一步加工提取、分析理解后才能最大化发挥文本信息的价值。NLP技术可以提升OCR准确率，并从文本中抽取关键信息、构建知识图谱，搭建检索、推荐、问答系统等。虽然各行业智能化产业升级已经在如火如荼的开展中，但是在实际应用落地中却遇到诸多困难，比如：数据样本不够、模
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2024-03-10 19:10:52
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0 项目背景信息抽取任务旨在从非结构化的自然语言文本中提取结构化信息。在本系列项目中，将讨论如何又好又快地实现一个简历信息提取任务。在前置项目中，我们先用PaddleNLP提供的Taskflow API完成了简历基本信息的批量抽取；然后打通了原始数据集转化为UIE数据格式进行微调训练的路径。作为该系列文章的第四篇，我们对微调训练好的简历文本抽取模型进行评估，并通过Taskflow API完成基于S
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2023-10-20 18:28:17
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前言医疗知识图谱构建离不开大量的三元组，而三元组的获取除了先前文章介绍的IS-A上下位抽取，另一项就是关系抽取。关系抽取是信息抽取领域中的重要任务之一，目的在于抽取文本中的实体对，以及识别实体对之间的语义关系。例如"弥漫性肺泡出血易合并肺部感染"中，"弥漫性肺泡出血"与"肺部感染"都是疾病，他们之间的关系是"疾病-合并症"。存在于海量医疗文本中的知识体系网络，可以为其他NLP技术（实体链接，que
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2024-01-11 23:09:21
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在自然语言处理领域，处理海量的文本文件最关键的是要把用户最关心的问题提取出来。而无论是对于长文本还是短文本，往往可以通过几个关键词窥探整个文本的主题思想。与此同时，不管是基于文本的推荐还是基于文本的搜索，对于文本关键词的依赖也很大，关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。因此，关键词提取在文本挖掘领域是一个很重要的部分。关于文本的关键词提取方法分为有监督、半监督和无监督三种：
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2023-12-15 10:49:24
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在我们的日常生活和工作中，从文本中提取时间是一项非常基础却重要的工作，因此，接下来将介绍如何从文本中有效地提取时间。 举个简单的例子，我们需要从下面的文本中提取时间：6月28日，杭州市统计局权威公布《2019年5月月报》，杭州市医保参保人数达到1006万，相比于2月份的989万，三个月暴涨16万人参保，傲视新一线城市。我们可以从文本有提取6月28日，2019年5月， 2月份这三个有效
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2024-05-29 21:22:43
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本书依据所处理的文本对象的不同将文本信息抽取分为两类：一类是半结构化文本信息抽取，所处理的文本句法结果不完整，具有明显的版面结构和一些特定的标识信息，通常从这类文本中抽取连续的信息域。例如从科研论文中抽取头部信息和引文信息。另一类是自由文本信息抽取，所处理的文本自然语言形式的语句组成，具有完整的句法结构，主要研究从这类文本中抽取特定类型的事件信息，称为文本
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2023-12-20 22:43:00
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主题关键词：能够体现文本内容主题的关键词 一、TF-IDF模型 词频（TF）= 某个词在文本中出现的次数/该文本中总词数 或者一种变种的计算方法 词频（TF）= 某个词在文本中出现的次数/该文本中出现次数最多的词其出现的次数 逆向文档频（IDF）= log（语料库中所有文档总数/（包含某词的文档数+1）） 注意 - 为了避免分母为0，所以在分母上加1 - 所指的词个数，一定时刨除了停用
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2023-11-08 20:55:26
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目录拾壹：文档表示与相似度计算一、词的表示1. 独热表示2. 词频-逆文档频率（TF-IDF）3. 分布式表示与潜在语义索引LSI4. 词嵌入表示二、文档表示 1. 词袋表示2. 主题模型三、文本相似度计算拾贰、信息抽取（IE）——命名实体识别（NER）一、基于规则的方法二、基于词典的方法三、机器学习方法1. 最大熵 2. 条件随机场CRFs拾叁、信息抽取（IE）——其他一、实
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2024-01-08 22:12:22
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NLP主要研究方向信息抽取： 从给定文本中抽取重要的信息，比如时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。文本生成： 机器像人一样使用自然语言进行表达和写作。依据输入的不同，文本生成技术主要包括数据到文本生成和文本到文本生成。数据到文本生成是指将包含键值对的数据转化为自然语言文本；文本到文本生成对输入
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2023-09-14 12:39:44
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?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
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2024-03-08 21:33:12
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在自然语言处理中，文本实体关系抽取是一项重要的技术，它旨在识别文本中的实体（如人名、地点和组织）以及它们之间的关系。这些关系抽取不仅有助于信息抽取任务，还对知识图谱的构建、问答系统等有着重要作用。以下就是解决“nlp 文本实体关系抽取”问题的详细过程记录。
## 环境准备
在开始之前，我们需要设置好的开发环境，以确保各种依赖都能够顺利运行。以下是所需的前置依赖及其版本兼容性矩阵：
| 依赖项
# NLP实现文本标签抽取
在自然语言处理（NLP）领域，文本标签抽取是一项重要的任务。该任务的目标是从大量文本中自动识别和提取相关的标签信息。这对于文本分类、信息检索以及推荐系统等应用非常有价值。本文将探讨文本标签抽取的基本概念，并提供一个简单的Python示例来演示如何实现这一功能。
## 文本标签抽取的基本概念
文本标签抽取通常依赖于机器学习和深度学习技术。通过训练模型，系统能够识别文
# NLP短文本主题抽取的科普介绍
在自然语言处理（NLP）领域，短文本主题抽取是一个重要的研究方向。随着社交媒体、评论系统和在线论坛的普及，人们在互联网上留下了大量短文本。这些短文本虽然简短，但却饱含丰富的语义信息。主题抽取技术能够帮助我们从中提炼出关键信息，提取出潜在主题，从而更好地理解和分析文本内容。
## 什么是主题抽取？
主题抽取是指从文本中自动识别并提取出主要主题或话题的过程。与
基本定义关系抽取: 从一个句子中判断两个entity是否有关系，一般是一个二分类问题，指定某种关系关系分类: 一般是判断一个句子中 两个entity是哪种关系，属于多分类问题。论文简介这篇论文发表于2014年，介绍了一个用于文本中实体对“关系分类”的模型，作为2014年的模型，它非常精巧的从多个level来进行特征获取以实现契合“关系分类”任务，分别是Lexical Level和 **Senten
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2024-04-30 16:41:30
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# Java中的自然语言处理：实体关系抽取
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。实体关系抽取是NLP的一个关键任务，涉及从文本中识别实体（如人名、组织名等）及其之间的关系。本文将介绍如何使用Java进行实体关系抽取，并提供相关代码示例。
## 什么是实体关系抽取？
实体关系抽取的目标是从非结构化文本中抽取出有用的信息。具体来说
Task02-数据读取与数据分析数据读取数据分析句子长度分析新闻类别分布字符分布结论 本次学习主要内容是：先用pandas读取数据，然后对数据进行简单的描述性统计。 数据读取训练集数据共20w条左右，下载解压后的格式即为csv格式，因此可以直接用pandas进行数据读取。import pandas as pd
train_df = pd.read_csv('train_set.csv', sep
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2024-02-10 20:50:51
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NLP目前应用于7个重要领域：
1.句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。
2.信息抽取：从给定文本中抽取重要信息。通俗来说就是，了解谁在什么时候、什么原因、对谁做了什么、有什么结果。
3.文本挖掘：包括文本聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的界面表达。
4.机器翻译：把输入的源语言文本通过
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2023-06-15 20:59:00
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本博客完全根据博主自己的理解写出来的有意见的欢迎提出。
首先提出问题：
1、nlp是什么？
2、nlp的事件抽取是什么？
3、事件抽取所处的位置？
4、事件抽取的方法有哪些？
5、模式匹配方法如何进行事件抽取？
6、机器学习方法如何进行事件抽取？
7、基于机器学习方法抽取方式的特点？
1、nlp是什么？
nlp是自
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2023-10-14 03:04:08
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