适用于三款ipadipad pro 1ipad pro2ipad 2018 三个ipad软件分别是notability、goodnotes、和MarginNote，这三个软件各有特点。其中notability、goodnotes是笔记软件，同样都可以自己创立笔记本配合苹果笔像手写一样做笔记，也可以导入pdf作为阅读器使用，并且可以在上面做批注。但是not
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2023-12-11 11:53:05
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问题发现：本次案例为工作中遇到的实际问题，在语音识别中的语料准备部分，需要从网络中爬取相当数量的相关文本，其中发现爬取到了一些不相关的内容，如何把这些不相关的内容剔除掉成为笔者需要思考的问题。初步思考：遇到此问题笔者第一时间考虑是将文本分词后向量化，使用聚类看一下分布情况，然而发现在不同训练集中，训练样本变化时，向量随之变化，在测试集中表现一般，在实测中几乎无用。于是想到向量化的方法问题，使用sk
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2024-10-08 13:22:26
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法一：Bag-of-words 词袋模型文本特征提取有两个非常重要的模型： 词集模型：单词构成的集合，集合中每个元素都只有一个，也即词集中的每个单词都只有一个词袋模型：如果一个单词在文档中出现不止一次，并统计其出现的次数（频数）两者本质上的区别，词袋是在词集的基础上增加了频率的纬度，词集只关注有和没有，词袋还要关注有几个。假设我们要对一篇文章进行特征化，最常见的方式就是词袋。（
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2023-09-04 14:58:40
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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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一、任务既然想获得新闻标题，哪里的标题最多呢？当然是排行榜啦。我们选取的是网易新闻排行榜。 我们的目标是获得所有的新闻标题。获取方法有哪几种呢？第一种，我们可以通过爬取页面HTML文档，用bs4库解析后再用正则表达式提取相关内容。 此外，我们还可以使用支持正则表达式的文本编辑器的查找替换功能，将两个标题之间的内容删除，即可获得新闻标题内容。 根据北邮陈光老师的课程，我们还可以使用某些浏览器插件实现
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2024-03-26 09:10:59
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作者 | 云朵君主题识别是一种在大量文本中识别隐藏主题的方法。潜在狄利克雷分配 (LDA) 技术是一种常见的主题建模算法，在 Python 的 Gensim 包中有很好的实现。问题是确定如何提取独特、重要的高质量主题。这取决于文本准备质量和确定理想主题数量的方法。本文中将和大家一起尝试解决这两个问题。写在前面从大量文本中自动提取人们谈论的主题（主题识别）是自然语言处理的基本应用之一。大型
在文本挖掘中，主题模型是比较特殊的一块，它的思想不同于我们常用的机器学习算法，因此这里我们需要专门来总结文本主题模型的算法。本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理。1. 文本主题模型的问题特点 在数据分析中，我们经常会进行非监督学习的聚类算法，它可以对我们的特征数据进行非监督的聚类。而主题模型也是非监督的算法，目的是得到文本按照主题的概率分布。从这个方面来说，主题模型和普通的聚类算法
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2024-09-23 12:33:40
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## PaddleNLP 主题词提取实现教程
### 1. 引言
在自然语言处理中，主题词提取是一个重要的任务。它可以帮助我们从一段文本中提取出关键的主题词，从而更好地理解文本的主旨和含义。PaddleNLP 是一个强大的自然语言处理工具包，提供了丰富的功能和模型，包括主题词提取。在本教程中，我将向你介绍如何使用 PaddleNLP 实现主题词提取，并逐步指导你完成整个过程。
### 2.
原创
2023-10-02 11:02:03
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ChatPDF：基于AI的论文和书籍内容整理工具在ChatGPT、Midjourney等AI内容生成工具大热的背景下，加上OpenAI最近开放API功能，众多工具开始整合AI功能，实现的不仅仅是问答，而是图文影音内容的自动创造。在这一趋势中，今天我要介绍的「ChatPDF」是一个专注于论文和书籍内容整理的AI工具。ChatPDF的功能和用途「ChatPDF」让我们能够利用ChatGPT与PDF文件
在使用PDF这个比较特殊的文件的时候，我们会遇到需要编辑文件的时候，除了对PDF文件内容的编辑有时候我们还会对文件的页面需要进行修改编辑，今天就跟大家分享几个常用的的编辑PDF页面的方法。 操作软件：PDF编辑器 1.当打开文件的时候里面的页面不完整的时候我们需要再进行添加页面，这个时候应该怎么做呢？我们需要打开迅捷PDF编辑器然后找到软件文档工具的插入页面工具。 2.选中插入页面，可以
关键词提取算法一般也能分为有监督和无监督。1、有监督的关键词提取算法主要是通过分类的方式进行的，通过构建一个较为丰富和完善的词表，然后通过判断每个文档与词表中每个词的匹配程度，以类似打标签的方式，达到关键词提取的效果。有监督的方法能够获取到较高的精度，但缺点是需要大批量的标注数据，人工成本过高。另外，会有大量的信息出现，一个固定的词表有时很难将信息的内容表达出来。2、而无监督的方法对数据要求低，受
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2023-07-29 20:05:15
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# 用来提取文本主题或者关键词的NLP模型
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够理解和处理人类语言。在NLP的应用中，提取文本主题或关键词是一项非常重要的任务。本文将介绍一种常用的NLP模型，用于提取文本的主题或关键词。我们将使用Python编程语言，并结合代码示例进行说明。
## 主题建模模型 - Lat
原创
2023-07-22 14:15:31
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对于海量未知内容文本的挖掘，主题分析是一个常见的技巧，在主题模型中，主题表示一个概念、一个方面，表现为一系列
原创
2021-09-07 09:58:41
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5. LDA 文本建模5.1 游戏规则对于上述的 PLSA 模型，贝叶斯学派显然是有意见的，doc-topic 骰子θ→m和 topic-word 骰子φ→k都是模型中的参数，参数都是随机变量，怎么能没有先验分布呢？于是，类似于对 Unigram Model 的贝叶斯改造， 我们也可以如下在两个骰子参数前加上先验分布从而把 PLSA 对应的游戏过程改造为一个贝叶斯的游戏过程。由于&nb
一.概述 TextCNN（Convolutional Neural Networks for Sentence Classification） by Yoon Kim作为CNN在NLP文本分类任务上的经典之作，诞生于深度学习和卷积神经网络成为图像任务明星的2012年之后的2014年，让人不得不感慨时势的神奇。
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2023-11-27 11:02:48
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目录文本表示模型主题模型LSApLSALDA 文本表示模型文本表示模型可分为以下几种：基于one-hot, tf-idf, textrank等的bag-of-words；基于计数的，主题模型，如LSA, pLSA, LDA基于预测的，静态词嵌入，如Word2Vec, FastText, Glove基于大规模预训练的，动态词嵌入，如BERT, ELMo, GPT, T5本文讲解第二种“主题模型”。
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2024-03-26 14:59:42
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说明：1. 在eclipse marketplace 搜索color ide pack安装
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2023-06-29 19:22:53
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即使整个网络上都有成千上万个WordPress主题可用， 但选择“一个”仍然具有挑战性 。 WordPress可以说是最受欢迎的平台，可以为许多人构建网站，因为它易于安装，功能齐全且可扩展，可使用插件执行几乎所有操作。 有了所有这些，它只会使决策变得困难得多。 在本综述中，我选择了50多个漂亮的博客 WordPress主题 ，无论是创建自己的博客，投资组合还是兴趣爱好。 无论是供个人使用还是用
在现代信息社会中，文本数据的数量急剧增加，如何有效地从中提取有用的信息，尤其是计算文本主题的关联度，已成为一个重要的研究方向。本文将以“python计算文本主题关联度”为主题，深入探讨这一过程。
### 背景定位
在分析文本数据时，主题关联度是天然的关注点。通过计算不同文本之间的主题相似度，我们可以揭示数据的潜在结构与模式。这一技术不仅在自然语言处理（NLP）领域具有广泛的应用价值，还在社交网
投诉信Dear sir
I am writing to you to complain about kk.
Upon exanimation,we have found that kk is too inferior to meet the requirement at kk.
The following problems trouble me a great deal.Firs
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2024-09-02 13:17:31
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