技术创新已成为企业竞争中的主导内容，已逐渐替代商品和价格，成为各国、地区、企业参与经济竞争和市场竞争的重要手段。近期，Smartbi获得了一项发明专利——自然语言分析 （NLA）。NLA是什么？自然语言分析，简称NLA，是以NLP为基础，将处理结果运用到数据分析软件，最后利用自然语言查询、分析信息系统中的数据。简单地说，NLA使用户通过自然语言迅速获取分析数据。下面来说说NLP。一、概念自然语言处
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2023-06-22 22:47:42
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1.简介对话系统按功能来划分的话，分为闲聊型、任务型、知识问答型和推荐型。在不同类型的聊天系统中，NLG也不尽相同。1.1闲聊型对话中的NLG就是根据上下文进行意图识别、情感分析等，然后生成开放性回复；1.2任务型对话中的NLG就是在NLU（领域分类和意图识别、槽填充）、DST、DPL的基础上，根据学习到的策略来生成对话回复，一般回复包括，澄清需求、引导用户、询问、确认、对话结束语等。1.3知识问
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2024-05-16 01:15:38
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# NLP表格图谱：一种数据可视化技术
在自然语言处理（NLP）领域，表格图谱是一种非常有用的数据可视化技术。它可以帮助我们更好地理解和分析文本数据的结构和内容。本文将介绍什么是NLP表格图谱，以及如何使用Python语言实现它。
## 什么是NLP表格图谱？
NLP表格图谱是一种将文本数据组织成表格形式的可视化技术。它可以帮助我们更好地理解文本数据的结构和内容。通过将文本数据分解成表格，我
原创
2024-07-20 08:56:17
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当前，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术的发展可谓日新月异，尤其是近些年来层出不穷的预训练模型及其变体更是让人眼花缭乱。对于想要踏入这一领域并想深入了解的人——比如我——来说，可能会想要搞清楚这门技术是如何发展成现在这个样子的，这其中又经历了怎样的波折。 前一段时间，我把NLP技术的发展史做了简略的梳理，并在内部做了分享，现将分享的内容以图文方式整理
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2023-12-26 18:09:16
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我们在之前的文章中介绍到，prompt是影响下游任务的关键所在，当我们在应用chatgpt进行nlp任务落地时，如何选择合适的prompt，对于SFT以及推理环节尤为重要。不过，硬想不是办法，我们可以充分参考开源的一些已有工作，幸运的是，这类工作已然存在。因此，本文主要介绍PromptSource英文常用评测任务prompt生成工具包、ChatIE：面向RE\EE\NER三种任务的prompt生成
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2023-12-03 00:20:37
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文章目录前言一、知识图谱1、数据模型2、数据库管理系统3、查询语言4、查询操作二、知识图谱存储方式1、关系型存储2、原生图存储三、基于关系的知识图谱存储管理1、三元组表2、水平表3、属性表4、垂直划分5、六重索引四、原生知识图谱存储管理1、Neo4j2、gStore3、分布式图数据库：JanusGraph4、OrientDB5、Cayley6、其他原生图数据库五、图数据库1、图数据库排名2、图数
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2023-12-11 14:48:32
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知识图谱构建与应用推荐学习分享一、语言表征学习 Language Representation Learning通过自监督语言模型预训练的语言表征学习已经成为许多NLP系统的一个组成部分。传统的语言建模不利用文本语料库中经常观察到的实体事实，如何将知识整合到语言表征中已引起越来越多的关注。二、知识图谱语言模型（KGLM）：通过选择和复制实体来学习并呈现知识。ERNIE-Tsinghua：通过聚合的
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2024-09-01 12:11:18
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目录一.概念与发展1.什么是知识图谱2.知识图谱的发展二.知识图谱的本质三.深度学习与知识图谱三.技术概览1.什么是知识表示2.知识抽取3.知识存储4.知识问答5.知识融合 一.概念与发展1.什么是知识图谱知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构
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2023-09-03 10:34:13
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NLP实践——知识图谱问答模型FiD0. 简介1. 模型结构2. 召回3. 问答4. 结合知识的问答 0. 简介好久没有更新了，今天介绍一个知识图谱问答（KBQA）模型，在此之前我一直在用huggingface的Pipeline中提供的QA模型，非常方便但是准确性不是特别好。今天介绍的这个模型是Facebook在2021年就已经提出来的FiD（Fusion-in-Decoder），发表在ACL上
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2024-01-21 05:33:27
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知识图谱根据 W3C的解释，语义网络是一张数据构成的网络，语义网络技术向用户提供的是一个查询环境，其核心要义是以图形的方式向用户返回经过加工和推理的知识而知识图谱技术则是实现智能化语义检索的基础和桥梁．传统搜索引擎技术能够根据用户查询快速排序网页，提高信息检索的效率，然而，这种网页检索效率并不意味着用户能够快速准确地获取信息和知 识，对于搜索引擎反馈的大量结果，还需要进行人工排查和筛选．1
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2023-09-04 13:31:33
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在现代科技的浪潮中，自然语言处理（NLP）逐渐崭露头角。作为一个 IT 技术类的专家，我决定整理一下关于“NLP发展的历史”。本文将涵盖从环境准备到生态扩展的全过程，帮助大家理解 NLP 的发展轨迹。
### 环境准备
为确保系统的兼容性，我们先搭建一个合适的环境。以下是所需工具和其兼容性矩阵：
| 工具 | 版本 | 兼容性说明
关系抽取概述知识图谱是一种以图形化的(Graphic)形式通过节点和边表达知识的方式，其基本组成元素是节点和边节点确定：实体识别边确定：关系抽取 关系抽取（Relation Extraction，RE）：旨在从文本中抽取出两个或多个实体之间的语义关系输入：“柏拉图与老师苏格拉底、学生亚里士多德并称希腊三贤“输出<柏拉图，老师，苏格拉底>
<柏拉图，学生，亚里士多德>• 关
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2024-07-30 17:58:49
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一、基础概念1.1. NLP 中的 Tokenization 是什么?NLP技术中 Tokenization 也可以被称作是“word segmentation”，直译为中文是指 分词。分词是NLP的基础任务，按照特定需求能把文本中的句子、段落切分成一个字符串序列（其中的元素通常称为token或叫词语）方便后续的处理分析工作。1.2. formal language 和 natural langu
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2023-08-03 20:44:11
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根据MarketsandMarkets的研究，自然语言处理（NLP）市场规模预计将从2019年的102亿美元增长到2024年的264亿美元。即使在全球Covid-19大流行之后，企业组织也比以往任何时候都更加了解NLP，并且正在向NLP投资。事实上，最近的一项研究显示，尽管在整体IT今年消费低迷，NLP预算提高整个组织的行业，公司规模和位置（需要下载）的任何地方从10％至30％。显然，2020年是
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2023-07-08 11:32:43
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一、文本分类简介在nlp中，文本分类是一个非常常见的任务，它将一个文本归结于特定的标签。目标：基于训练数据，训练分类模型。使用训练好的模型，预测新数据类型。典型应用场景：垃圾邮件识别情感分析意图识别技术演化：规则机器学习：lr，svm，集成学习传统深度学习：fastrnn、textcnn、bilistm前沿：transformer、bert任务拓展序列标注任务句子对分类任务多标签任务二、机器学习技
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2024-01-28 07:42:13
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引言自然语言处理（NLP）主要是研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。基于神经网络的深度学习技术具有强大的表达能力、端到端解决问题的能力，因而在NLP任务的应用上越来越广泛和有效。近日，百度PaddlePaddle开源了语义表示模型ERNIE，在多个中文NLP任务上表现超越了谷歌的BERT（请参考链接），展示了百度在NLP技术的领先能力，同时也表明PaddlePaddle作
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2023-10-17 16:21:20
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目录前言1.什么是知识图谱2.知识图谱的通用表示方式3.知识图谱的应用3.1搜索3.2问答3.3辅助大数据分析4.知识图谱的构建4.1流程概述4.2知识抽取4.3知识融合4.4知识推理5.知识图谱和NLP前言 笔者总结网上关于知识图谱的相关资料并总结了一些基本概念，对于想了解这一概念的读者提供了一个新手入门的视角。1.什么是知识图谱本质上，知识
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2024-01-15 09:42:09
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0. 引言现在的很多数据是互相连接的，如果想分析这些链接的价值，知识图谱可以是一种有效的工具。而且随着万物互联时代的到来，链接中所包含的信息必然会发挥更大的价值，这也是为什么知识图谱在最近几年发展这么快的主要原因。1. 知识图谱的基础知识知识图谱的基础知识部分，包含知识图谱的定义、与知识图谱定义相关的重要概念、知识图谱的组成要素和知识图谱中知识的结构化表示方法的相关内容。目的是掌握知识图谱相关的基
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2023-11-19 09:26:42
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什么是知识图谱？简单理解就是一个图，节点是各种各样的现实当中的实体，如人、物、组织等，线是反应节点之间的关系或者属性。如图所示。知识图谱的作用如今知识图谱广泛应用于聊天机器人，推荐系统等方面，而在金融、农业、电商、医疗健康、环境保护、工业制造场景等各种不同的垂直领域，得益于知识图谱的先验知识的特性，均得到了广泛的应用。说的抽象点，知识图谱就是把离散的符号表述，变成了连续的向量表示的巨大的知识网络图
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2024-01-11 15:39:43
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和很多组比起来，我们组的功能可能算是比较少的，当然里面是涉及到了网络爬虫和知识图谱这种比较高深的技术问题，但是可能整体来说功能没有那么多花里胡哨的东西。这可能也和我们总的定位有关，我们做的是小湖聊天机器人的二期项目，这次并不是对于整个项目进行推进，而是着重于聊天机器人的知识库的构建，也由此，本学期我们小组的项目最终能够直接展示出来的东西并不那么多。我们组内成员基本都没有系统学习过测试的流程、方法等
