# 用NLP分析政策：一个简单的入门指南
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学交叉的一门学科，主要研究如何让计算机理解、解析和生成自然语言。随着政策文件的不断增加，运用NLP技术进行政策分析已越来越受到关注。本文将介绍如何使用NLP工具来分析政策文件，提供一些代码示例，并使用mermaid语法展示类图与状态图。
## 一、NLP在政策分析中的应用
政策分析通常涉及以下几种任务：
1.
原创
2024-09-23 04:58:27
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正文一. 文本表示方法：基于one-hot、tf-idf、textrank等的bag-of-words； 主题模型：LSA（SVD）、pLSA、LDA； 基于词向量的固定表征：word2vec、fastText、glove 基于词向量的动态表征：elmo、GPT、bert二. 什么是tf-idf？tf（Term Frequency）词频：指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被
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2023-09-17 10:08:08
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# 政策NLP 实现指南
## 一、引言
随着自然语言处理（NLP）技术的迅猛发展，政策领域也逐渐开始利用这些技术来分析和处理大量文本数据。这篇文章将为刚入行的小白提供一个实现“政策NLP”的全面指南，通过清晰的步骤流程和具体的代码示例，帮助小白快速上手。
## 二、流程概述
在开始之前，我们先明确整个项目的流程，以下是流程步骤的表格展示：
| 步骤 | 描述
近日，百度语义理解平台文心（ERNIE）迎来重磅升级。新增文本实体抽取任务，升级定制文本分类网络，并在训练能力、部署方式等方面进行了一系列改进，进一步提升了NLP模型开发效率，开发者可在零门槛AI开发平台EasyDL体验文心新功能。文心（ERNIE）是依托百度深度学习平台飞桨打造的语义理解技术与平台，集先进的预训练模型、全面的NLP算法集、端到端开发套件和平台化服务于一体，为企业和开发者提供一整套
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2024-05-22 16:13:41
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需要有自己的词库(其实没有都没问题，词库只是我自己需要用到的，某个方面的词汇，来帮助进行页面分析的) 1、快速从NLPIR-ICTCLAS2014的下载包中获得我们需要的东西 首先来看一下整个文件夹的结构Data文件夹中，含有分词需要用到的字典，Configure.xml里面有相关的描述信息；doc里面是使用帮助(介绍了基本需要使用到的函数接口)；include、lib自然是我们主要用到的；sa
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2024-07-24 15:43:46
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# 政策文件 NLP分词实现指南
在如今的信息化时代，政策文件的处理成为了很多企业和机构的重要任务。而自然语言处理（NLP）中最基础的一步就是分词。本文将介绍如何实现对政策文件进行NLP分词的流程和示例代码。
## 流程概述
实现政策文件的NLP分词通常可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
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一、天池比赛报名及数据下载1.1 比赛报名1.1.1 注册账号打开天池官网https://tianchi.aliyun.com/ 注册账号。注意可以用淘宝/支付宝账号直接登录，节省很多时间。1.1.2 完善个人信息注册完成后，点击右上角账号，进入个人信息页，完善个人信息。比如 邮箱，手机号，工作单位，学校，专业等。信息不完善影响后续报名比赛。本次题目是学习赛题，所以不需要实名即可报名。1
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2024-04-26 14:58:11
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导读自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术是与自然语言的计算机处理有关的所有技术的统称，其目的是使计算机能够理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。 语义分析技术自然语言处理技术的核心为语义分析。语义分析是一种基于自然语言进行语义信息分析的方法，不仅进行词法分析和句法分析这类语法水平上的分析，而
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2023-08-08 11:39:02
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NLP项目主要流程1.分词(Word Segmentation)1.1 分词依靠词库常用开源分词工具：jieba, SnowNLP, LTP, HanNLP 1.2 分词算法：1.2.1 基于匹配规则的匹配：最大匹配（forward max-matching/background max-matching/双向最大匹配）：最大匹配算法 缺点： 1.陷入局部最优 ; 2.未考虑语义，可产生歧义，可在
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2023-10-31 18:03:28
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和大家聊聊我自己做的作业案例。作业来自Coursera上的Introduction to Natural Language Processing这门课，讲师是Dragomir R. Radev, Ph.D.，University of Michigan的教授。关于课程内容，虽然现在没有了，但是2016年的链接是https://www.coursera.org/learn/natural-langu
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2023-10-20 16:16:10
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导论：2018年NPL领域，很不凡，二月出了 ELMo，六月出了 OpenAI Transformer，十月又出了BERT，模型一个比一个强大，性能也是越加优良，最为目前特别亮眼的Bert模型，被称为最强NPL模型，究竟有何特别之处呢？他是有何而来的？接下来我们来探讨一下。1. Transformer的原理。自从google推出word2vec，传统的基于统计学的语言处理模型与基于神经网络的语言处
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2024-03-14 11:28:17
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3月28日，阿里巴巴团队以0.450的得分，刷新了国际权威自然语言处理（NLP）榜单MS MARCO短文本检索排序任务历史纪录。据悉，该团队最新研发的文本检索及排序技术已通过阿里云智能搜索产品OpenSearch对外输出。 文本检索排序任务需根据指定查询词，检索数据集中所有文档并进行排序。相关技术在机器阅读理解、智能问答、搜索引擎等领域应用广泛，一直是NLP领域重要的研究课题。由于候选文档数量巨大
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2024-03-14 11:39:54
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一、语料的获取与处理1、什么是语料库？语料：即语言材料。语料是语言学研究的内容。语料是构成语料库的基本单元。语料库：存放的是在语言实际使用中真实出现过的语言材料，是以计算机为载体承载语言知识的基础资源。真实语料需要经过加工（分析、处理），才能成为有用的资源。2、语料库的种类异质的：语料有多种分类 同质的：语料同类 系统的：如聊天机器人 专用的：如保险推销聊天机器人3、语料的获取途径1、开放性语料数
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2023-11-01 23:57:30
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介绍在自然语言处理中，中文处理技术比西文处理技术要落后很大一段距离，许多西文的处理方法中文不能直接采用，就是因为中文必需有分词这道工序。当我们进行自然语言处理的时候，大部分情况下，词汇是我们对句子和文章理解的基础，因此需要一个工具去把完整的文本中分解成粒度更细的词。中文分词是其他中文处理的基础Python3 jieba库的安装直接命令行输入：pip install jieba
百度PyPI，搜索下
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2024-01-14 10:54:41
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了解了HMM之后，我们可以发现HMM有两个很明显的缺点：HMM定义的是联合概率，必须列举出所有可能出现的情况，这在很多领域是很困难的。在NLP领域，常知道各种各样但又不完全确定的信息，需要一个统一的模型将这些信息综合起来。HMM遵循一个假设：输出独立性假设。这要求序列数据严格相互独立才能保证推导的正确性，导致不能考虑上下文特征。而在NLP领域，上下文信息是很重要的。 因此，引入条件随机场（
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2023-08-12 15:18:02
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给你一篇文章或者一个句子，人们在理解这些句子时，头脑中会进行上下文的搜索和知识联想。通常情况下，人在理解语义时头脑中会搜寻与之相关的知识。知识图谱的创始人人为，构成这个世界的是实体，而不是字符串，这从根本上改变了过去搜索的体系。语义理解其实是基于知识，概念和这些概念间的关系。人们在解答问题时，往往会讲述与这个问题相关的知识，这是语义理解的过程。这种机制完全不同于人对图像或者语音的认识。CNN在图像
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2023-08-09 10:10:08
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情感分析简介文本情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见的应用，也是一个有趣的基本任务，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。 本文将介绍情感分析中的情感极性（倾向）分析。所谓情感极性分析，指的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”这两
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2023-09-20 09:23:53
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首先，大概讲一下自然语言处理的背景。互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本，如何较好的理解这些文本，服务于实际业务系统，如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等， 给我们提出了挑战。例如在效果广告系统中，需要将 Query(User or Page) 和广告 Ad 投影到相同的特征语义空间做精准匹配，如果 Query 是用户，需要基于用户历史数据离线做用户行为分析，如果 Qu
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2023-11-07 22:15:22
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NLP论文（情感分析）：《Aspect Based Sentiment Analysis with Self-Attention and Gated Convolutional Networks》 笔记论文介绍模型结构文章翻译AbstractV. CONCLUSION相关视频相关的笔记相关代码pytorchtensorflowkeraspytorch API:tensorflow API 论文N
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2023-11-16 21:13:02
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参考 https://www.zhihu.com/question/40309730 NLP通常包括两个关键问题： 1.选择什么样的语言模型？ 2.选择什么样的分类算法？ 第二个问题是机器学习领域的标准问题，各种针对不同数据类型、数据分布的算法和技巧，这里不再赘述。而在NLP当中，语言模型更加重要一些。 不同语言模型的区别，也就是对文本提取特征的不同。常用的模型有
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2023-08-31 10:44:43
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